美众议院通过 TikTok 法案
之前我们讲了 老美要求字节跳动在 165 天内剥离短视频应用 TikTok,当时的最新进度是 TikTok 给 1.7 亿美国用户发弹窗,发动用户群众给国会打电话进行抗议。
但显然这点力度的抗议并不会造成什么实质影响。
昨晚,美国众议院的议员们正式投票通过了该法案(H.R.7521),之后的流程还需要得到美国参议院的通过,然后才是提交给总统拜登批准。
看似流程还长,但大概率不会出现什么变数,毕竟针对 TikTok 是两党的少数共识。
在正式投票之前,白宫秘书就公开称赞该提案,称拜登政府"希望看到这项法案得以通过,这样它就能被送到总统的办公桌上"。
这事儿如果真的被美国得逞,真的是很坏的示范。
现在比较合理的破局方式,只能是期望当时躲过特朗普狙击的方法能再奏效一次。
希望会有一些线下的抗议活动,动静越大越好,尽量拖延法案通过的日期。
只要法案通过日期延后,再加上法案生效后还有 165 天时间,就有可能避开美国大选,到时如果发生新政交接,或许就能再次获得喘息机会。
...
回归主线。
真心希望 TikTok 不会原地变外企,先不做字节跳动相关题目了。
来看一道 OPPO 二面算法原题。
蓝厂的花边新闻虽然不多,但一直是低调赚大钱的代表之一。
这次二面出的算法题水平也不错。
相比原题,题面稍有修改,但数据范围和解法完全一致。
题目描述
平台:LeetCode
题号:864
给定一个二维网格 g
,其中:
'.'
代表一个空房间'#'
代表一堵墙'@'
是起点- 小写字母代表钥匙
- 大写字母代表锁
我们从起点开始出发,一次移动是指向四个基本方向之一行走一个单位空间。
我们不能在网格外面行走,也无法穿过一堵墙。
如果途经一个钥匙,我们就把它捡起来,除非我们手里有对应的钥匙,否则无法通过锁。
假设 k
为 钥匙/锁 的个数,且满足 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 1 < = k < = 6 1 <= k <= 6 </math>1<=k <=6,字母表中的前 k
个字母在网格中都有自己对应的一个小写和一个大写字母。
换言之,每个锁有唯一对应的钥匙,每个钥匙也有唯一对应的锁。另外,代表钥匙和锁的字母互为大小写并按字母顺序排列。
返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。
如果无法获取所有钥匙,返回 -1
。
示例 1:
ini
输入:g = ["@.a.#","###.#","b.A.B"]
输出:8
解释:目标是获得所有钥匙,而不是打开所有锁。
示例 2:
ini
输入:g = ["@..aA","..B#.","....b"]
输出:6
示例 3:
ini
输入: g = ["@Aa"]
输出: -1
提示:
- <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> m = g . l e n g t h m = g.length </math>m=g.length
- <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> n = g [ i ] . l e n g t h n = g[i].length </math>n=g[i].length
- <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 1 < = m , n < = 30 1 <= m, n <= 30 </math>1<=m,n<=30
g[i][j]
只含有'.'
,'#'
,'@'
,'a'-'f'
以及'A'-'F'
- 钥匙的数目范围是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> [ 1 , 6 ] [1, 6] </math>[1,6]
- 每个钥匙都对应一个不同的字母
- 每个钥匙正好打开一个对应的锁
BFS + 状态压缩
一道常规的 BFS
运用题,只不过需要在 BFS
过程中记录收集到的钥匙状态。
利用「钥匙数量不超过 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 6 6 </math>6,并按字母顺序排列」,我们可以使用一个 int
类型二进制数 state
来代指当前收集到钥匙情况:
- 若
state
的二进制中的第 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> k k </math>k 位为1
,代表当前种类编号为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> k k </math>k 的钥匙 已被收集 ,后续移动若遇到对应的锁则 能通过 - 若
state
的二进制中的第 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> k k </math>k 位为0
,代表当前种类编号为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> k k </math>k 的钥匙 未被收集 ,后续移动若遇到对应的锁则 无法通过
其中「钥匙种类编号」则按照小写字母先后顺序,从 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 0 0 </math>0 开始进行划分对应:即字符为 a
的钥匙编号为 0
,字符为 b
的钥匙编号为 1
,字符为 c
的钥匙编号为 2
...
当使用了这样的「状态压缩」技巧后,我们可以很方便通过「位运算」进行 钥匙检测 和 更新钥匙收集状态:
- 钥匙检测:
(state >> k) & 1
,若返回1
说明第 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> k k </math>k 位为1
,当前持有种类编号为k
的钥匙 - 更新钥匙收集状态:
state |= 1 << k
,将state
的第 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> k k </math>k 位设置为1
,代表当前新收集到种类编号为k
的钥匙
搞明白如何记录当前收集到的钥匙状态后,剩下的则是常规 BFS
过程:
-
起始遍历一次棋盘,找到起点位置,并将其进行入队,队列维护的是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> ( x , y , s t a t e ) (x, y, state) </math>(x,y,state) 三元组状态(其中 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> ( x , y ) (x, y) </math>(x,y) 代表当前所在的棋盘位置, <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> s t a t e state </math>state 代表当前的钥匙收集情况) 同时统计整个棋盘所包含的钥匙数量
cnt
,并使用 数组/哈希表 记录到达每个状态所需要消耗的最小步数step
-
进行四联通方向的
BFS
,转移过程中需要注意「遇到锁时,必须有对应钥匙才能通过」&「遇到钥匙时,需要更新对应的state
再进行入队」 -
当
BFS
过程中遇到state = (1 << cnt) - 1
时,代表所有钥匙均被收集完成,可结束搜索
Java 代码:
Java
class Solution {
static int N = 35, K = 10, INF = 0x3f3f3f3f;
static int[][][] dist = new int[N][N][1 << K];
static int[][] dirs = new int[][]{{1,0},{-1,0},{0,1},{0,-1}};
public int shortestPathAllKeys(String[] g) {
int n = g.length, m = g[0].length(), cnt = 0;
Deque<int[]> d = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
Arrays.fill(dist[i][j], INF);
char c = g[i].charAt(j);
if (c == '@') {
d.addLast(new int[]{i, j, 0});
dist[i][j][0] = 0;
} else if (c >= 'a' && c <= 'z') cnt++;
}
}
while (!d.isEmpty()) {
int[] info = d.pollFirst();
int x = info[0], y = info[1], cur = info[2], step = dist[x][y][cur];
for (int[] di : dirs) {
int nx = x + di[0], ny = y + di[1];
if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m) continue;
char c = g[nx].charAt(ny);
if (c == '#') continue;
if ((c >= 'A' && c <= 'Z') && (cur >> (c - 'A') & 1) == 0) continue;
int ncur = cur;
if (c >= 'a' && c <= 'z') ncur |= 1 << (c - 'a');
if (ncur == (1 << cnt) - 1) return step + 1;
if (step + 1 >= dist[nx][ny][ncur]) continue;
dist[nx][ny][ncur] = step + 1;
d.addLast(new int[]{nx, ny, ncur});
}
}
return -1;
}
}
C++ 代码:
C++
class Solution {
int N = 35, K = 10, INF = 0x3f3f3f3f;
vector<vector<vector<int>>> dist = vector<vector<vector<int>>>(N, vector<vector<int>>(N, vector<int>(1<<K, INF)));
vector<vector<int>> dirs = {{1,0}, {-1,0}, {0,1}, {0,-1}};
public:
int shortestPathAllKeys(vector<string>& g) {
int n = g.size(), m = g[0].size(), cnt = 0;
queue<vector<int>> d;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
fill(dist[i][j].begin(), dist[i][j].end(), INF);
char c = g[i][j];
if (c == '@') {
d.push({i, j, 0});
dist[i][j][0] = 0;
} else if (c >= 'a' && c <= 'z') cnt++;
}
}
while (!d.empty()) {
vector<int> info = d.front();
d.pop();
int x = info[0], y = info[1], cur = info[2], step = dist[x][y][cur];
for (vector<int> di : dirs) {
int nx = x + di[0], ny = y + di[1];
if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m) continue;
char c = g[nx][ny];
if (c == '#') continue;
if ((c >= 'A' && c <= 'Z') && (cur >> (c - 'A') & 1) == 0) continue;
int ncur = cur;
if (c >= 'a' && c <= 'z') ncur |= 1 << (c - 'a');
if (ncur == (1 << cnt) - 1) return step + 1;
if (step + 1 >= dist[nx][ny][ncur]) continue;
dist[nx][ny][ncur] = step + 1;
d.push({nx, ny, ncur});
}
}
return -1;
}
};
Python3 代码:
Python
class Solution:
def shortestPathAllKeys(self, g: List[str]) -> int:
dirs = [[0,1], [0,-1], [1,0], [-1,0]]
n, m, cnt = len(g), len(g[0]), 0
dist = defaultdict(lambda : 0x3f3f3f3f)
for i in range(n):
for j in range(m):
c = g[i][j]
if c == '@':
d = deque([(i, j, 0)])
dist[(i, j, 0)] = 0
elif 'a' <= c <= 'z':
cnt += 1
while d:
x, y, cur = d.popleft()
step = dist[(x, y, cur)]
for di in dirs:
nx, ny = x + di[0], y + di[1]
if nx < 0 or nx >= n or ny < 0 or ny >= m:
continue
c = g[nx][ny]
if c == '#':
continue
if 'A' <= c <= 'Z' and (cur >> (ord(c) - ord('A')) & 1) == 0:
continue
ncur = cur
if 'a' <= c <= 'z':
ncur |= (1 << (ord(c) - ord('a')))
if ncur == (1 << cnt) - 1:
return step + 1
if step + 1 >= dist[(nx, ny, ncur)]:
continue
dist[(nx, ny, ncur)] = step + 1
d.append((nx, ny, ncur))
return -1
TypeScript 代码:
TypeScript
function shortestPathAllKeys(g: string[]): number {
const dirs = [[1,0],[-1,0],[0,1],[0,-1]]
let n = g.length, m = g[0].length, cnt = 0
const dist = new Array<Array<Array<number>>>()
for (let i = 0; i < n; i++) {
dist[i] = new Array<Array<number>>(m)
for (let j = 0; j < m; j++) {
dist[i][j] = new Array<number>(1 << 10).fill(0x3f3f3f3f)
}
}
const d = []
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < m; j++) {
if (g[i][j] == '@') {
d.push([i, j, 0]); dist[i][j][0] = 0
} else if (g[i][j] >= 'a' && g[i][j] <= 'z') cnt++
}
}
while (d.length > 0) {
const info = d.shift()
const x = info[0], y = info[1], cur = info[2], step = dist[x][y][cur]
for (const di of dirs) {
const nx = x + di[0], ny = y + di[1]
if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m) continue
const c = g[nx][ny]
if (c == '#') continue
if ('A' <= c && c <= 'Z' && ((cur >> (c.charCodeAt(0) - 'A'.charCodeAt(0)) & 1) == 0)) continue
let ncur = cur
if ('a' <= c && c <= 'z') ncur |= 1 << (c.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0))
if (ncur == (1 << cnt) - 1) return step + 1
if (step + 1 >= dist[nx][ny][ncur]) continue
d.push([nx, ny, ncur])
dist[nx][ny][ncur] = step + 1
}
}
return -1
}
- 时间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n × m × 2 k ) O(n \times m \times 2^k) </math>O(n×m×2k)
- 空间复杂度: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> O ( n × m × 2 k ) O(n \times m \times 2^k) </math>O(n×m×2k)
我是宫水三叶,每天都会分享算法知识,并和大家聊聊近期的所见所闻。
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