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学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架,你的思考越抽象,它能覆盖的问题域就越广,理解难度也更复杂。在这个专栏里,小彭与你分享每场 LeetCode 周赛的解题报告,一起体会上分之旅。
本文是 LeetCode 上分之旅系列的第 44 篇文章,往期回顾请移步到文章末尾~
T1. 统计对称整数的数目(Easy)
- 标签:模拟
T2. 生成特殊数字的最少操作(Medium)
- 标签:思维、回溯、双指针
T3. 统计趣味子数组的数目(Medium)
- 标签:同余定理、前缀和、散列表
T4. 边权重均等查询(Hard)
- 标签:图、倍增、LCA、树上差分
T1. 统计对称整数的数目(Easy)
bash
https://leetcode.cn/problems/count-symmetric-integers/
题解(模拟)
根据题意模拟,亦可以使用前缀和预处理优化。
kotlin
class Solution {
fun countSymmetricIntegers(low: Int, high: Int): Int {
var ret = 0
for (x in low..high) {
val s = "$x"
val n = s.length
if (n % 2 != 0) continue
var diff = 0
for (i in 0 until n / 2) {
diff += s[i] - '0'
diff -= s[n - 1 - i] - '0'
}
if (diff == 0) ret += 1
}
return ret
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( ( h i g h − l o w ) l g h i g h ) O((high-low)lg^{high}) </math>O((high−low)lghigh) 单次检查时间为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l g h i g h ) O(lg^{high}) </math>O(lghigh);
- 空间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1) 仅使用常量级别空间。
T2. 生成特殊数字的最少操作(Easy)
bash
https://leetcode.cn/problems/minimum-operations-to-make-a-special-number/
题解一(回溯)
思维题,这道卡了多少人。
- 阅读理解: 在一次操作中,您可以选择 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n u m num </math>num 的任意一位数字并将其删除,求最少需要多少次操作可以使 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n u m num </math>num 变成 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 25 25 </math>25 的倍数;
- 规律: 对于 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 25 25 </math>25 的倍数,当且仅当结尾为「00、25、50、75」这 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 4 4 </math>4 种情况时成立,我们尝试构造出尾部符合两个数字能被 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 25 25 </math>25 整除的情况。
可以用回溯解决:
kotlin
class Solution {
fun minimumOperations(num: String): Int {
val memo = HashMap<String, Int>()
fun count(x: String): Int {
val n = x.length
if (n == 1) return if (x == "0") 0 else 1
if (((x[n - 2] - '0') * 10 + (x[n - 1]- '0')) % 25 == 0) return 0
if(memo.containsKey(x))return memo[x]!!
val builder1 = StringBuilder(x)
builder1.deleteCharAt(n - 1)
val builder2 = StringBuilder(x)
builder2.deleteCharAt(n - 2)
val ret = 1 + min(count(builder1.toString()), count(builder2.toString()))
memo[x]=ret
return ret
}
return count(num)
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n 2 ⋅ m ) O(n^2·m) </math>O(n2⋅m) 最多有 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n 2 n^2 </math>n2 种子状态,其中 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> m m </math>m 是字符串的平均长度, <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( m ) O(m) </math>O(m) 是构造中间字符串的时间;
- 空间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n ) O(n) </math>O(n) 回溯递归栈空间。
题解二(双指针)
初步分析:
- 模拟: 事实上,问题的方案最多只有 4 种,回溯的中间过程事实在尝试很多无意义的方案。我们直接枚举这 4 种方案,删除尾部不属于该方案的字符。以 25 为例,就是删除 5 后面的字符以及删除 2 与 5 中间的字符;
- 抽象: 本质上是一个最短匹配子序列的问题,即 「找到 nums 中最靠后的匹配的最短子序列」问题,可以用双指针模拟。
具体实现:
- 双指针: 我们找到满足条件的最靠左的下标 i,并删除末尾除了目标数字外的整段元素,即 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> r e t = n − i − 2 ret = n - i - 2 </math>ret=n−i−2;
- 特殊情况: 在 4 种构造合法的特殊数字外,还存在删除所有非 0 数字后构造出 0 的方案;
- 是否要验证数据含有前导零: 对于构造「00」的情况,是否会存在删到最后剩下多个 0 的情况呢?其实是不存在的。因为题目说明输入数据 num 本身是不包含前导零的,如果最后剩下多个 0 ,那么在最左边的 0 左侧一定存在非 0 数字,否则与题目说明矛盾。
kotlin
class Solution {
fun minimumOperations(num: String): Int {
val n = num.length
var ret = n
for (choice in arrayOf("00", "25", "50", "75")) {
// 双指针
var j = 1
for (i in n - 1 downTo 0) {
if (choice[j] != num[i]) continue
if (--j == -1) {
ret = min(ret, n - i - 2)
break
}
}
}
// 特殊情况
ret = min(ret, n - num.count { it == '0'})
return ret
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n ) O(n) </math>O(n) 4 种方案和特殊方案均是线性遍历;
- 空间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1) 仅使用常量级别空间。
T3. 统计趣味子数组的数目(Medium)
bash
https://leetcode.cn/problems/count-of-interesting-subarrays/
题解(同余 + 前缀和 + 散列表)
初步分析:
- 问题目标: 统计数组中满足目标条件的子数组;
- 目标条件: 在子数组范围 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> [ l , r ] [l, r] </math>[l,r] 内,设 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> c n t cnt </math>cnt 为满足 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n u m s [ i ] nums[i] % m == k </math>nums[i] 的索引 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> i i </math>i 的数量,并且 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> c n t cnt % m == k </math>cnt。大白话就是算一下有多少数的模是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> k k </math>k,再判断个数的模是不是也是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> k k </math>k;
- 权重: 对于满足 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n u m s [ i ] nums[i] % m == k </math>nums[i] 的元素,它对结果的贡献是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 1 1 </math>1,否则是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 0 0 </math>0;
分析到这里,容易想到用前缀和实现:
- 前缀和: 记录从起点到 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> [ i ] [i] </math>[i] 位置的 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> [ 0 , i ] [0, i] </math>[0,i] 区间范围内满足目标的权重数;
- 两数之和: 从左到右枚举 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> [ i ] [i] </math>[i],并寻找已经遍历的位置中满足 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> ( p r e S u m [ i ] − p r e S u m [ j ] ) % m = = k (preSum[i] - preSum[j]) \% m == k </math>(preSum[i]−preSum[j])%m==k 的方案数记入结果;
- 公式转换: 上式带有取模运算,我们需要转换一下:
- 原式 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> ( p r e S u m [ i ] − p r e S u m [ j ] ) % m = = k (preSum[i] - preSum[j]) \% m == k </math>(preSum[i]−preSum[j])%m==k
- 考虑 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> p r e S u m [ i ] % m − p r e S u m [ j ] % m preSum[i] \% m - preSum[j] \% m </math>preSum[i]%m−preSum[j]%m 是正数数的的情况,原式等价于: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> p r e S u m [ i ] % m − p r e S u m [ j ] % m = = k preSum[i] \% m - preSum[j] \% m == k </math>preSum[i]%m−preSum[j]%m==k
- 考虑 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> p r e S u m [ i ] % m − p r e S u m [ j ] % m preSum[i] \% m - preSum[j] \% m </math>preSum[i]%m−preSum[j]%m 是负数的的情况,我们在等式左边增加补数: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> ( p r e S u m [ i ] % m − p r e S u m [ j ] % m + m ) (preSum[i] \% m - preSum[j] \% m + m) %m == k </math>(preSum[i]%m−preSum[j]%m+m)
- 联合正数和负数两种情况,即我们需要找到前缀和为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> ( p r e S u m [ i ] % m − k + m ) % m (preSum[i] \% m - k + m) \% m </math>(preSum[i]%m−k+m)%m 的元素;
- 修正前缀和定义: 最后,我们修改前缀和的定义为权重 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> % m \% m </math>%m。
组合以上技巧:
kotlin
class Solution {
fun countInterestingSubarrays(nums: List<Int>, m: Int, k: Int): Long {
val n = nums.size
var ret = 0L
val preSum = HashMap<Int, Int>()
preSum[0] = 1 // 注意空数组的状态
var cur = 0
for (i in 0 until n) {
if (nums[i] % m == k) cur ++ // 更新前缀和
val key = cur % m
val target = (key - k + m) % m
ret += preSum.getOrDefault(target, 0) // 记录方案
preSum[key] = preSum.getOrDefault(key, 0) + 1 // 记录前缀和
}
return ret
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n ) O(n) </math>O(n) 线性遍历,单次查询时间为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( 1 ) O(1) </math>O(1);
- 空间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( m ) O(m) </math>O(m) 散列表空间。
相似题目:
T4. 边权重均等查询(Hard)
bash
https://leetcode.cn/problems/minimum-edge-weight-equilibrium-queries-in-a-tree/
题解(倍增求 LCA、树上差分)
初步分析:
- 问题目标: 给定若干个查询 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> [ x , y ] [x, y] </math>[x,y],要求计算将 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> < x , y > <x, y> </math><x,y> 的路径上的每条边修改为相同权重的最少操作次数;
- 问题要件: 对于每个查询 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> [ x , y ] [x, y] </math>[x,y],我们需要计算 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> < x , y > <x, y> </math><x,y> 的路径长度 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> l l </math>l,以及边权重的众数的出现次数 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> c c </math>c,而要修改的操作次数就是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> l − c l - c </math>l−c;
- 技巧: 对于 "树上路径" 问题有一种经典技巧,我们可以把 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> < x , y > <x, y> </math><x,y> 的路径转换为从 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> < x , l c a > <x, lca> </math><x,lca> 的路径与 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> < l c a , y > <lca, y> </math><lca,y> 的两条路径;
思考实现:
- 长度: 将问题转换为经过 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> l c a lca </math>lca 中转的路径后,路径长度 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> l l </math>l 可以用深度来计算: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> l = d e p t h [ x ] + d e p t h [ y ] − 2 ∗ d e p t h [ l c a ] l = depth[x] + depth[y] - 2 * depth[lca] </math>l=depth[x]+depth[y]−2∗depth[lca];
- 权重: 同理,权重 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> w [ x , y ] w[x,y] </math>w[x,y] 可以通过 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> w [ x , l c a ] w[x, lca] </math>w[x,lca] 与 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> w [ l c a , y ] w[lca, y] </math>w[lca,y] 累加计算;
现在的关键问题是,如何快速地找到 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> < x , y > <x, y> </math><x,y> 的最近公共祖先 LCA?
对于单次 LCA 操作来说,我们可以走 DFS 实现 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n ) O(n) </math>O(n) 时间复杂度的算法,而对于多次 LCA 操作可以使用 倍增算法 预处理以空间换时间,单次 LCA 操作的时间复杂度进位 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l g n ) O(lgn) </math>O(lgn)。
在 LeetCode 有倍增的模板题 1483. 树节点的第 K 个祖先。
在求 LCA 时,我们先把 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> < x , y > <x, y> </math><x,y> 跳到相同高度,再利用倍增算法向上跳 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 2 j 2^j </math>2j 个父节点,直到到达相同节点即为最近公共祖先。
kotlin
class Solution {
fun minOperationsQueries(n: Int, edges: Array<IntArray>, queries: Array<IntArray>): IntArray {
val U = 26
// 建图
val graph = Array(n) { LinkedList<IntArray>() }
for (edge in edges) {
graph[edge[0]].add(intArrayOf(edge[1], edge[2] - 1))
graph[edge[1]].add(intArrayOf(edge[0], edge[2] - 1))
}
// 预处理深度、倍增祖先节点、倍增路径信息
val m = 32 - Integer.numberOfLeadingZeros(n - 1)
val depth = IntArray(n)
val parent = Array(n) { IntArray(m) { -1 }} // parent[i][j] 表示 i 的第 2^j 个父节点
val cnt = Array(n) { Array(m) { IntArray(U) }} // cnt[i][j] 表示 <i - 2^j> 个父节点的路径信息
fun dfs(i: Int, par: Int) {
for ((to, w) in graph[i]) {
if (to == par) continue // 避免回环
depth[to] = depth[i] + 1
parent[to][0] = i
cnt[to][0][w] = 1
dfs(to, i)
}
}
dfs(0, -1) // 选择 0 作为根节点
// 预处理倍增
for (j in 1 until m) {
for (i in 0 until n) {
val from = parent[i][j - 1]
if (-1 != from) {
parent[i][j] = parent[from][j - 1]
cnt[i][j] = cnt[i][j - 1].zip(cnt[from][j - 1]) { e1, e2 -> e1 + e2 }.toIntArray()
}
}
}
// 查询
val q = queries.size
val ret = IntArray(q)
for ((i, query) in queries.withIndex()) {
var (x, y) = query
// 特判
if (x == y || parent[x][0] == y || parent[y][0] == x) {
ret[i] = 0
}
val w = IntArray(U) // 记录路径信息
var path = depth[x] + depth[y] // 记录路径长度
// 先跳到相同高度
if (depth[y] > depth[x]) {
val temp = x
x = y
y = temp
}
var k = depth[x] - depth[y]
while (k > 0) {
val j = Integer.numberOfTrailingZeros(k) // 二进制分解
w.indices.forEach { w[it] += cnt[x][j][it] } // 记录路径信息
x = parent[x][j] // 向上跳 2^j 个父节点
k = k and (k - 1)
}
// 再使用倍增找 LCA
if (x != y) {
for (j in m - 1 downTo 0) { // 最多跳 m - 1 次
if (parent[x][j] == parent[y][j]) continue // 跳上去相同就不跳
w.indices.forEach { w[it] += cnt[x][j][it] } // 记录路径信息
w.indices.forEach { w[it] += cnt[y][j][it] } // 记录路径信息
x = parent[x][j]
y = parent[y][j] // 向上跳 2^j 个父节点
}
// 最后再跳一次就是 lca
w.indices.forEach { w[it] += cnt[x][0][it] } // 记录路径信息
w.indices.forEach { w[it] += cnt[y][0][it] } // 记录路径信息
x = parent[x][0]
}
// 减去重链长度
ret[i] = path - 2 * depth[x] - w.max()
}
return ret
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n l g n ⋅ U ) O(nlgn·U) </math>O(nlgn⋅U) 预处理的时间复杂度是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n l g n ⋅ U ) O(nlgn·U) </math>O(nlgn⋅U),单次查询的时间是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( l g n ⋅ U ) O(lgn·U) </math>O(lgn⋅U);
- 空间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n l g n ⋅ U ) O(nlgn·U) </math>O(nlgn⋅U) 预处理倍增信息空间。
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