【 NO.1 值相等的最小索引】
解题思路
签到题。
代码展现
class Solution {
public int smallestEqual(int[] nums) {
for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if (i % 10 == nums[i]) { return i; } } return -1;}
}
【 NO.2 找出临界点之间的最小和最大间隔】
解题思路
遍历链表即可。
代码展现
class Solution {
public int[] nodesBetweenCriticalPoints(ListNode head) {
if (head.next == null) { return new int[]{-1, -1}; } List<Integer> pos = new ArrayList<>(); int last = head.val; int p = 1; for (ListNode i = head.next; i.next != null; i = i.next) { if (last < i.val && i.next.val < i.val) { pos.add(p); } else if (i.val < last && i.val < i.next.val) { pos.add(p); } last = i.val; p++; } if (pos.size() < 2) { return new int[]{-1, -1}; } int[] res = new int[]{pos.get(1) - pos.get(0), pos.get(pos.size() - 1) - pos.get(0)}; for (int i = 2; i < pos.size(); i++) { int dis = pos.get(i) - pos.get(i - 1); res[0] = Math.min(res[0], dis); } return res;}
}
【 NO.3 转化数字的最小运算数】
解题思路
相当于 BFS 求最短路，为了进步运算速度，应用一个长度为 2001 的数组贮存 [-1000, 1000] 范畴内的数字，从 start 达到它们的最小步数。
因为题目规定，绝对值超过 1000 的数字不能持续运算，所以无需贮存达到这些数字的最小步数。
代码展现
class Solution {
public int minimumOperations(int[] nums, int start, int goal) {
int[] min = new int[2001]; Arrays.fill(min, 0x7fffffff); min[start + 1000] = 0; LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>(); queue.add(start); while (!queue.isEmpty()) { int cur = queue.poll(); int dis = min[cur + 1000] + 1; for (int i : nums) { int nxt = cur + i; if (nxt == goal) { return dis; } else if (Math.abs(nxt) <= 1000 && min[nxt + 1000] > dis) { min[nxt + 1000] = dis; queue.add(nxt); } } for (int i : nums) { int nxt = cur - i; if (nxt == goal) { return dis; } else if (Math.abs(nxt) <= 1000 && min[nxt + 1000] > dis) { min[nxt + 1000] = dis; queue.add(nxt); } } for (int i : nums) { int nxt = cur ^ i; if (nxt == goal) { return dis; } else if (Math.abs(nxt) <= 1000 && min[nxt + 1000] > dis) { min[nxt + 1000] = dis; queue.add(nxt); } } } return -1;}
}
【 NO.4 同源字符串检测】
解题思路
动静布局，细节见正文。
代码展现
class Solution {
public boolean possiblyEquals(String s1, String s2) {
// f[i][j] 示意 s1 的前 i 个字符和 s2 的前 j 个字符匹配时可能的长度差 Set<Integer>[][] f = new Set[41][41]; for (int i = 0; i <= 40; i++) { for (int j = 0; j <= 40; j++) { f[i][j] = new HashSet<>(); } } int n = s1.length(); int m = s2.length(); f[0][0].add(0); // 初始化 f[0][0] = {0} for (int i = 0; i <= n; i++) { for (int j = 0; j <= m; j++) { for (Integer diff : f[i][j]) { // 当 s1[i] 为字母，且目前 s2 比 s1 长的时候，该字母能够间接被 s2 中的数字消化掉 if (i < n && !Character.isDigit(s1.charAt(i)) && diff < 0) { f[i + 1][j].add(diff + 1); } // 当 s2[j] 为字母，且目前 s1 比 s2 长的时候，该字母能够间接被 s1 中的数字消化掉 if (j < m && !Character.isDigit(s2.charAt(j)) && diff > 0) { f[i][j + 1].add(diff - 1); } // 当 s1[i] == s2[j] 且都为字母时，必须齐全匹配（即要求 diff == 0） if (i < n && j < m && s1.charAt(i) == s2.charAt(j) && !Character.isDigit(s1.charAt(i)) && diff == 0) { f[i + 1][j + 1].add(0); } // 枚举 s1[i:] 的数字，退出到汇合中 for (int o = i, p = 0; o < n && Character.isDigit(s1.charAt(o)); o++) { p = p * 10 + (s1.charAt(o) - '0'); f[o + 1][j].add(diff + p); } // 枚举 s2[j:] 的数字，退出到汇合中 for (int o = j, p = 0; o < m && Character.isDigit(s2.charAt(o)); o++) { p = p * 10 + (s2.charAt(o) - '0'); f[i][o + 1].add(diff - p); } } } } return f[n][m].contains(0);}
}