A 和 B 在一个 3 x 3 的网格上玩井字棋。
井字棋游戏的规则如下:
玩家轮流将棋子放在空方格 (" ") 上。
第一个玩家 A 总是用 “X” 作为棋子,而第二个玩家 B 总是用 “O” 作为棋子。
“X” 和 “O” 只能放在空方格中,而不能放在已经被占用的方格上。
只要有 3 个相同的(非空)棋子排成一条直线(行、列、对角线)时,游戏结束。
如果所有方块都放满棋子(不为空),游戏也会结束。
游戏结束后,棋子无法再进行任何移动。
给你一个数组 moves,其中每个元素是大小为 2 的另一个数组(元素分别对应网格的行和列),它按照 A 和 B 的行动顺序(先 A 后 B)记录了两人各自的棋子位置。
如果游戏存在获胜者(A 或 B),就返回该游戏的获胜者;如果游戏以平局结束,则返回 “Draw”;如果仍会有行动(游戏未结束),则返回 “Pending”。
你可以假设 moves 都 有效(遵循井字棋规则),网格最初是空的,A 将先行动。
示例 1:
输入:moves = [[0,0],[2,0],[1,1],[2,1],[2,2]]
输出:“A”
解释:“A” 获胜,他总是先走。
"X " "X " "X " "X " "X "
" " -> " " -> " X " -> " X " -> " X "
" " "O " "O " "OO " “OOX”
示例 2:
输入:moves = [[0,0],[1,1],[0,1],[0,2],[1,0],[2,0]]
输出:“B”
解释:“B” 获胜。
"X " "X " "XX " “XXO” “XXO” “XXO”
" " -> " O " -> " O " -> " O " -> "XO " -> "XO "
" " " " " " " " " " "O "
示例 3:
输入:moves = [[0,0],[1,1],[2,0],[1,0],[1,2],[2,1],[0,1],[0,2],[2,2]]
输出:“Draw”
输出:由于没有办法再行动,游戏以平局结束。
“XXO”
“OOX”
“XOX”
示例 4:
输入:moves = [[0,0],[1,1]]
输出:“Pending”
解释:游戏还没有结束。
"X "
" O "
" "
提示:
1 <= moves.length <= 9
moves[i].length == 2
0 <= moves[i][j] <= 2
moves 里没有重复的元素。
moves 遵循井字棋的规则。
模拟即可,判断横,竖,及对角线只否有连线成功,有则返回对应的胜利者,没有的话,就看还有没有空位可以继续行动,有的话,表示仍可以行动,没有的话,就是平局。
int deal(int arr[3][3]){
for(int i = 0; i < 3; ++i){
if(arr[i][0] == 0 && arr[i][1] == 0 && arr[i][2] == 0){//行 - A
return 0;
}
if(arr[i][0] == 1 && arr[i][1] == 1 && arr[i][2] == 1){//行 - B
return 1;
}
if(arr[0][i] == 0 && arr[1][i] == 0 && arr[2][i] == 0){// 列 - A
return 0;
}
if(arr[0][i] == 1 && arr[1][i] == 1 && arr[2][i] == 1){// 列 - B
return 1;
}
}
if(arr[0][0] == 0 && arr[1][1] == 0 && arr[2][2] == 0){//主 对角线 - A
return 0;
}
if(arr[0][0] == 1 && arr[1][1] == 1 && arr[2][2] == 1){//主对角线 - B
return 1;
}
if(arr[0][2] == 0 && arr[1][1] == 0 && arr[2][0] == 0){//副对角线 - A
return 0;
}
if(arr[0][2] == 1 && arr[1][1] == 1 && arr[2][0] == 1){//副对角线 - B
return 1;
}
return -1;
}
class Solution {
public:
string tictactoe(vector<vector<int>>& moves) {
int arr[3][3];
for(int i = 0; i < 3; ++i){
for(int j = 0;j < 3; ++j){
arr[i][j] = -1;
}
}
for(int i = 0; i < moves.size(); ++i){
if(i & 1 == 1){
arr[moves[i][0]][moves[i][1]] = 1;
}
else{
arr[moves[i][0]][moves[i][1]] = 0;
}
}
int res = deal(arr);
cout << res << endl;
for(int i = 0; i < 3; ++i){
for(int j = 0;j < 3; ++j){
cout << arr[i][i] << " ";
}
cout << endl;
}
if(res == -1){
bool flag = false;
for(int i = 0; i < 3; ++i){
for(int j = 0; j < 3; ++j){
if(arr[i][j] == -1){//有空格
flag = true;
break;
}
}
}
if(flag){
return "Pending";
}
else{
return "Draw";
}
}
else{
return deal(arr) == 0?"A":"B";
}
}
};
圣诞活动预热开始啦,汉堡店推出了全新的汉堡套餐。为了避免浪费原料,请你帮他们制定合适的制作计划。
给你两个整数 tomatoSlices 和 cheeseSlices,分别表示番茄片和奶酪片的数目。不同汉堡的原料搭配如下:
巨无霸汉堡:4 片番茄和 1 片奶酪
小皇堡:2 片番茄和 1 片奶酪
请你以 [total_jumbo, total_small]([巨无霸汉堡总数,小皇堡总数])的格式返回恰当的制作方案,使得剩下的番茄片 tomatoSlices 和奶酪片 cheeseSlices 的数量都是 0。
如果无法使剩下的番茄片 tomatoSlices 和奶酪片 cheeseSlices 的数量为 0,就请返回 []。
示例 1:
输入:tomatoSlices = 16, cheeseSlices = 7
输出:[1,6]
解释:制作 1 个巨无霸汉堡和 6 个小皇堡需要 41 + 26 = 16 片番茄和 1 + 6 = 7 片奶酪。不会剩下原料。
示例 2:
输入:tomatoSlices = 17, cheeseSlices = 4
输出:[]
解释:只制作小皇堡和巨无霸汉堡无法用光全部原料。
示例 3:
输入:tomatoSlices = 4, cheeseSlices = 17
输出:[]
解释:制作 1 个巨无霸汉堡会剩下 16 片奶酪,制作 2 个小皇堡会剩下 15 片奶酪。
示例 4:
输入:tomatoSlices = 0, cheeseSlices = 0
输出:[0,0]
示例 5:
输入:tomatoSlices = 2, cheeseSlices = 1
输出:[0,1]
解二元一次方程组即可,注意两个变量的解均为非负值。
class Solution {
public:
vector<int> numOfBurgers(int tom, int che) {
vector<int>res;
int tmp = tom - 2 * che;
if(tmp < 0 || tmp & 1 == 1){
return res;
}
res.push_back(tmp >> 1);
res.push_back(che - (tmp >> 1));
if(res[0] < 0 || res[1] < 0){
res.clear();
}
return res;
}
};
给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的元素不是 0 就是 1,请你统计并返回其中完全由 1 组成的 正方形 子矩阵的个数。
示例 1:
输入:matrix =
[
[0,1,1,1],
[1,1,1,1],
[0,1,1,1]
]
输出:15
解释:
边长为 1 的正方形有 10 个。
边长为 2 的正方形有 4 个。
边长为 3 的正方形有 1 个。
正方形的总数 = 10 + 4 + 1 = 15.
示例 2:
输入:matrix =
[
[1,0,1],
[1,1,0],
[1,1,0]
]
输出:7
解释:
边长为 1 的正方形有 6 个。
边长为 2 的正方形有 1 个。
正方形的总数 = 6 + 1 = 7.
提示:
1 <= arr.length <= 300
1 <= arr[0].length <= 300
0 <= arr[i][j] <= 1
模拟,固定正方形的左上角,改变它的边长,直接求解的时间复杂度为 o ( n 4 ) o(n^4) o(n4),可以用 o ( n 2 ) o(n^2) o(n2)的空间来存储行和与列和,只需要判断序列和是否与边长相等即可。具体实现见代码。
int rowSum[305][305];
int colSum[305][305];
class Solution {
public:
int countSquares(vector<vector<int>>& matrix) {
memset(rowSum, 0, sizeof(rowSum));
memset(rowSum, 0, sizeof(rowSum));
int len1 = matrix.size();
int len2 = matrix[0].size();
for(int i = 0; i < len1; ++i){//行和
for(int j = 0; j < len2; ++j){
rowSum[i][j] = matrix[i][j] + (j == 0?0:rowSum[i][j - 1]);
}
}
for(int i = 0; i < len1; ++i){//列和
for(int j = 0; j < len2; ++j){
colSum[i][j] = matrix[i][j] + (i == 0?0:colSum[i - 1][j]);
}
}
long long int res = 0, num = 0;
for(int i = 0; i < len1; ++i){
for(int j = 0; j < len2; ++j){
if(matrix[i][j] == 1){
++num;
int tmp1, tmp2;
for(int m = i, n = j;m < len1, n < len2; m = m+1, n = n+1){//固定左上角顶,扩大边长
if(j - 1 < 0){
tmp1 = 0;
}
else{
tmp1 = rowSum[m][j - 1];
}
if(i - 1 < 0){
tmp2 = 0;
}
else{
tmp2 = colSum[i - 1][n];
}
if((rowSum[m][n] - tmp1 == n - j + 1) && (colSum[m][n] - tmp2 == m - i + 1)){
++res;
}
else{
break;
}
}
}
}
}
return res;
}
};
给你一个由小写字母组成的字符串 s,和一个整数 k。
请你按下面的要求分割字符串:
首先,你可以将 s 中的部分字符修改为其他的小写英文字母。
接着,你需要把 s 分割成 k 个非空且不相交的子串,并且每个子串都是回文串。
请返回以这种方式分割字符串所需修改的最少字符数。
示例 1:
输入:s = “abc”, k = 2
输出:1
解释:你可以把字符串分割成 “ab” 和 “c”,并修改 “ab” 中的 1 个字符,将它变成回文串。
示例 2:
输入:s = “aabbc”, k = 3
输出:0
解释:你可以把字符串分割成 “aa”、“bb” 和 “c”,它们都是回文串。
示例 3:
输入:s = “leetcode”, k = 8
输出:0
提示:
1 <= k <= s.length <= 100
s 中只含有小写英文字母。
动态规划
dp[i][j]表示长度为j的字符串,划成i个回文串所需最少替换次数。
其中dp[i][j]的状态转换方程为
d p [ i ] [ j ] = m i n ( d p [ i ] [ j ] , d p [ i − 1 ] [ k ] + d e a l ( k , j − 1 ) ) k = i − 1 , … , j − 1 dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i - 1][k] + deal(k, j - 1))\space k=i-1, \dots, j - 1 dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i−1][k]+deal(k,j−1)) k=i−1,…,j−1
#define MAX (1 << 30)
int cal(string s, int beg, int end){//计算变成回文串的步数
int len = end - beg + 1, res = 0;
if(len <= 0){
return 0;
}
else{
for(int i = beg, j = end; i < beg + (end - beg + 1) / 2; ++i, --j){
if(s[i] != s[j]){
++res;
}
}
return res;
}
}
class Solution {
public:
int palindromePartition(string s, int k) {
int dp[105][105];//dp[i][j]表示将长为j的字符串分成i段
int len = s.size();
for(int i = 0; i <= 100; ++i){//初始化
for(int j = 0; j <= 100; ++j){
if(i >= j){
dp[i][j] = 0;
}
else{
dp[i][j] = MAX;
}
}
}
for(int i = 1; i <= k; ++i){//分段
for(int j = i; j <= len; ++j){//j的长度
for(int k = i - 1; k <= j; ++k){
dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i - 1][k] + cal(s, k, j - 1));
}
}
}
return dp[k][len];
}
};