[Leetcode Weekly Contest]192

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[Leetcode]5428. 重新排列数组

给你一个数组 nums ,数组中有 2n 个元素,按 [x1,x2,...,xn,y1,y2,...,yn] 的格式排列。
请你将数组按 [x1,y1,x2,y2,...,xn,yn] 格式重新排列,返回重排后的数组。

其实是洗牌算法问题,但通过新建一个数组很容易解决。

class Solution:
    def shuffle(self, nums: List[int], n: int) -> List[int]:
        res = []
        for i in range(n):
            res.append(nums[i])
            res.append(nums[i+n])
        return res

[Leetcode]5429. 数组中的 k 个最强值

给你一个整数数组 arr 和一个整数 k 。
设 m 为数组的中位数,只要满足下述两个前提之一,就可以判定 arr[i] 的值比 arr[j] 的值更强:
 |arr[i] - m| > |arr[j] - m|
 |arr[i] - m| == |arr[j] - m|,且 arr[i] > arr[j]
请返回由数组中最强的 k 个值组成的列表。答案可以以 任意顺序 返回。

排序后,双指针遍历即可。

class Solution:
    def getStrongest(self, arr: List[int], k: int) -> List[int]:
        arr.sort()
        n = len(arr)
        m = arr[(n-1)//2]
        start,end = 0,n-1
        res = []
        for i in range(k):
            if abs(arr[end]-m) >= abs(arr[start]-m):
                res.append(arr[end])
                end -= 1
            else:
                res.append(arr[start])
                start += 1
        return res

[Leetcode]5430. 设计浏览器历史记录

你有一个只支持单个标签页的 浏览器 ,最开始你浏览的网页是 homepage ,你可以访问其他的网站 url ,也可以在浏览历史中后退 steps 步或前进 steps 步。

请你实现 BrowserHistory 类:

  • BrowserHistory(string homepage) ,用 homepage 初始化浏览器类。
  • void visit(string url) 从当前页跳转访问 url 对应的页面  。执行此操作会把浏览历史前进的记录全部删除。
  • string back(int steps) 在浏览历史中后退 steps 步。如果你只能在浏览历史中后退至多 x 步且 steps > x ,那么你只后退 x 步。请返回后退 至多 steps 步以后的 url 。
  • string forward(int steps) 在浏览历史中前进 steps 步。如果你只能在浏览历史中前进至多 x 步且 steps > x ,那么你只前进 x 步。请返回前进 至多 steps步以后的 url 。

新建一个栈,引入当前位置即可。

class BrowserHistory:

    def __init__(self, homepage: str):
        self.visited = [homepage]
        self.flag = 0
        self.end = 0

    def visit(self, url: str) -> None:
        for i in range(len(self.visited)-self.flag-1):
            self.visited.pop()
        self.visited.append(url)
        self.flag += 1

    def back(self, steps: int) -> str:
        steps = min(steps,self.flag)
        self.flag -= steps
        return self.visited[self.flag]


    def forward(self, steps: int) -> str:
        steps = min(steps,len(self.visited)-self.flag-1)
        self.flag += steps
        return self.visited[self.flag]

[Leetcode]5431. 给房子涂色 III

在一个小城市里,有 m 个房子排成一排,你需要给每个房子涂上 n 种颜色之一(颜色编号为 1 到 n )。有的房子去年夏天已经涂过颜色了,所以这些房子不需要被重新涂色。
我们将连续相同颜色尽可能多的房子称为一个街区。(比方说 houses = \([1,2,2,3,3,2,1,1]\) ,它包含 5 个街区  \([{1}, {2,2}, {3,3}, {2}, {1,1}]\) 。)
给你一个数组 houses ,一个 m * n 的矩阵 cost 和一个整数 target ,其中:

  • \(houses[i]\):是第 i 个房子的颜色,0 表示这个房子还没有被涂色。
  • \(cost[i][j]\):是将第 i 个房子涂成颜色 j+1 的花费。
    请你返回房子涂色方案的最小总花费,使得每个房子都被涂色后,恰好组成 target 个街区。如果没有可用的涂色方案,请返回 -1 。

与普通的二维动态规划相比,这里的主要难点是引入了多种颜色,因此我们需要将二维扩充为三维。定义\(dp[i][j][k]\)为第i个房子颜色为j,且到目前为止,一共有k个街区的最小花费.
在扩展状态的时候,如果当前颜色和上一个颜色相同,则街区数不变,否则街区数+1.
另外特别需要注意对数组进行初始化,最后输出的时候,也需要比较一下不同颜色下k个街区的最小花费.

class Solution:
    def minCost(self, houses: List[int], cost: List[List[int]], m: int, n: int, target: int) -> int:
        dp = [[[float('inf') for k in range(target+1)] for j in range(n)] for i in range(m+1)]
        for j in range(n):
            dp[0][j][0] = 0
        for i in range(1,m+1):
            for j in range(n):
                for k in range(1,min(i+1,target+1)):
                    if houses[i-1]!=0:
                        dp[i][houses[i-1]-1][k] = dp[i-1][houses[i-1]-1][k]
                        for other in range(n):
                            if other == houses[i-1]-1:continue
                            dp[i][houses[i-1]-1][k] = min(dp[i][houses[i-1]-1][k],dp[i-1][other][k-1])
                    else:
                        dp[i][j][k] = dp[i-1][j][k] + cost[i-1][j]
                        for other in range(n):
                            if other == j:continue
                            dp[i][j][k] = min(dp[i][j][k],dp[i-1][other][k-1]+cost[i-1][j])
        res = min([x[-1] for x in dp[-1]])
        return res if res!=float('inf') else -1
posted @ 2020-06-07 14:11  Jamest  阅读(247)  评论(0编辑  收藏  举报