文章目录
- [100143 统计已测试设备](#100143 统计已测试设备)
- [100155 双模幂运算](#100155 双模幂运算)
- [100137 统计最大元素出现至少 K 次的子数组](#100137 统计最大元素出现至少 K 次的子数组)
- [100136 统计好分割方案的数目](#100136 统计好分割方案的数目)
100143 统计已测试设备
题目描述
给你一个长度为 n 、下标从 0 开始的整数数组 batteryPercentages ,表示 n 个设备的电池百分比。
你的任务是按照顺序测试每个设备 i,执行以下测试操作:
如果 batteryPercentages[i] 大于 0:
增加 已测试设备的计数。
将下标在 [i + 1, n - 1] 的所有设备的电池百分比减少 1,确保它们的电池百分比 不会低于 0 ,即 batteryPercentages[j] = max(0, batteryPercentages[j] - 1)。
移动到下一个设备。
否则,移动到下一个设备而不执行任何测试。
返回一个整数,表示按顺序执行测试操作后 已测试设备 的数量。
思路分析
直接模拟
代码详解
cpp
class Solution {
public:
int countTestedDevices(vector<int>& batteryPercentages) {
int n = batteryPercentages.size();
batteryPercentages.emplace_back(0);
int ret = 0 , sum = 0 , con = 0;
for(int i = 0 ; i < n ; i++)
{
sum = batteryPercentages[i] + con;
if(sum > 0){
con -= 1;ret++;}
}
return ret;
}
};
100155 双模幂运算
题目描述
给你一个下标从 0 开始的二维数组 variables ,其中 variables[i] = [ai, bi, ci, mi],以及一个整数 target 。
如果满足以下公式,则下标 i 是 好下标:
0 <= i < variables.length
((aibi % 10)ci) % mi == target
返回一个由 好下标 组成的数组,顺序不限 。
思路分析
一次遍历即可
代码详解
python直接一行就行
python
class Solution:
def getGoodIndices(self, variables: List[List[int]], target: int) -> List[int]:
return [i for i in range(0 , len(variables)) if pow(pow(variables[i][0],variables[i][1])%10 , variables[i][2]) % variables[i][3] == target]
100137 统计最大元素出现至少 K 次的子数组
题目描述
给你一个整数数组 nums 和一个 正整数 k 。
请你统计有多少满足 「 nums 中的 最大 元素」至少出现 k 次的子数组,并返回满足这一条件的子数组的数目。
子数组是数组中的一个连续元素序列。
思路分析
前缀和统计出现次数,遍历前缀和数组pre,对于任何一个pre[i]我们如果能找到一个最大的能满足pre[j] <= pre[i] - k的j
那么下标0到j都能满足要求
这一步可以用二分查找来做
其实就是一个二分板子题
代码详解
cpp
class Solution {
public:
typedef long long ll;
long long countSubarrays(vector<int>& nums, int k) {
int ma = *max_element(nums.begin() , nums.end()) , n = nums.size();
vector<ll> pre(n + 1);
for(int i = 1 ; i <= n ; i++)
pre[i] = pre[i - 1] + (nums[i - 1] >= ma);
ll ret = 0;
for(int i = 1 ; i <= n ; i++)
{
int j = upper_bound(pre.begin() , pre.begin() + i , pre[i] - k) - pre.begin();
if(j > 0) ret += j;
}
return ret;
}
};
100136 统计好分割方案的数目
题目描述
给你一个下标从 0 开始、由 正整数 组成的数组 nums。
将数组分割成一个或多个 连续 子数组,如果不存在包含了相同数字的两个子数组,则认为是一种 好分割方案 。
返回 nums 的 好分割方案 的 数目。
由于答案可能很大,请返回答案对 109 + 7 取余 的结果。
思路分析
一眼子数组动态规划问题,我们定义dp[i]为下标i为止的好分割数目,那么只需要想想状态怎么转移的就行
我们发现这些好分割出来的子数组没有交叉元素,所以我们可以先用一个哈希表hash1预处理出原数组的数字出现次数
然后再开另一个哈希表hash2边遍历边统计,我们记上一次好分割位置为i,当hash2中存在的元素的出现次数都跟hash1中相同时,不妨设这个位置为j,那么i到j就又是一个好子数组,那么dp[j] = dp[i] * 2
这个转移方程什么意思呢?就是我们新的子数组可以单独拿出来也可以和dp[i]个子数组的最右边拼接
显然这个方程可以滚动数组优化
然后记得对于第一个子数组特判即可
代码详解
cpp
class Solution {
public:
const int MOD = 1e9+7;
typedef long long ll;
int numberOfGoodPartitions(vector<int>& nums) {
unordered_map<int , int> hash1 , hash2;
for(auto x : nums) hash1[x]++;
ll cur = 0 , pre = 0 , cnt = 0;
for(auto x : nums)
{
cur = pre;
if(++hash2[x] == hash1[x])
{
cnt++;
if(cnt == hash2.size()){
if(!cur) cur = 1;
else{
cur = (pre * 2) % MOD;}pre = cur;
}
}
}
return cur;
}
};