[Leetcode Weekly Contest]193

链接：LeetCode

[Leetcode]5436. 一维数组的动态和

给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：$runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i])$。
请返回 nums 的动态和。

累加即可。

class Solution:
    def runningSum(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        res = []
        cur = 0
        for num in nums:
            cur += num
            res.append(cur)
        return res

[Leetcode]5437. 不同整数的最少数目

给你一个整数数组 arr 和一个整数 k 。现需要从数组中恰好移除 k 个元素，请找出移除后数组中不同整数的最少数目。

哈希表，排序即可。

import collections
class Solution:
    def findLeastNumOfUniqueInts(self, arr: List[int], k: int) -> int:
        dic = collections.Counter(arr)
        n = len(set(arr))
        vals = sorted(dic.values())
        for val in vals:
            if k<=0:break
            if k>=val:
                n-=1
            k-=val
        return n

[Leetcode]5438. 制作 m 束花所需的最少天数

给你一个整数数组 bloomDay，以及两个整数 m 和 k 。
现需要制作 m 束花。制作花束时，需要使用花园中 相邻的 k 朵花 。
花园中有 n 朵花，第 i 朵花会在 bloomDay[i] 时盛开，恰好 可以用于 一束 花中。
请你返回从花园中摘 m 束花需要等待的最少的天数。如果不能摘到 m 束花则返回 -1 。

如果mid天满足，那么mid+1天也满足，满足单调性，可以二分check。对于当前天数mid，贪心计算有多少个连续的小于等于mid的k天，假设有cnt个连续k天，判断cnt是否大于等于m即可

class Solution:
    def minDays(self, bloomDay: List[int], m: int, k: int) -> int:
        def check(day):
            n = len(bloomDay)
            flower = [True if v <= day else False for v in bloomDay]
            s, t = 0, 0
            count = 0
            while t < n:
                if not flower[t]:
                    count += (t - s) // k
                    s = t+1
                t += 1
            count += (t - s) // k
            return count >= m

        left, right = min(bloomDay), max(bloomDay)
        while left <= right:
            day = (left + right) // 2
            if check(day):
                right = day-1
            else:
                left = day+1
        return left if check(left) else -1

[Leetcode]5188. 树节点的第 K 个祖先

给你一棵树，树上有 n 个节点，按从 0 到 n-1 编号。树以父节点数组的形式给出，其中 $parent[i]$是节点 i 的父节点。树的根节点是编号为 0 的节点。
请你设计并实现 getKthAncestor(int node, int k) 函数，函数返回节点 node 的第 k 个祖先节点。如果不存在这样的祖先节点，返回 -1 。
树节点的第 k 个祖先节点是从该节点到根节点路径上的第 k 个节点。

DP倍增法，本质类似于二分法。假设状态$dp[node][j]$，表示 node 的第 2^j 个祖先，则$dp[node][j] = dp[ dp[node][j-1] ][j-1]$

class TreeAncestor:

    def __init__(self, n: int, parent: List[int]):
        self.cols = 20      # log(50000) < 20

        self.dp = [[-1] * self.cols for _ in range(n)]
        for i in range(n):
            self.dp[i][0] = parent[i]
        # 动态规划设置祖先, dp[node][j] 表示 node 往前推第 2^j 个祖先
        for i in range(n):
            for j in range(1, self.cols):
                if self.dp[i][j-1] != -1:
                    self.dp[i][j] = self.dp[self.dp[i][j-1]][j-1]
        return

    def getKthAncestor(self, node: int, k: int) -> int:
        for i in reversed(range(self.cols)):
            if k & (1 << i):
                node = self.dp[node][i]
                if node == -1:
                    break
        return node

参考：Leetcode