一看就会，一做就废
5472. 重新排列字符串
给你一个字符串 s 和一个 长度相同 的整数数组 indices 。
请你重新排列字符串 s ，其中第 i 个字符需要移动到 indices[i] 指示的位置。
返回重新排列后的字符串。
示例 1：
输入：s = "codeleet", indices = [4,5,6,7,0,2,1,3]
输出："leetcode"
解释：如图所示，"codeleet" 重新排列后变为 "leetcode" 。
示例 2：
输入：s = "abc", indices = [0,1,2]
输出："abc"
解释：重新排列后，每个字符都还留在原来的位置上。
示例 3：
输入：s = "aiohn", indices = [3,1,4,2,0]
输出："nihao"
示例 4：
输入：s = "aaiougrt", indices = [4,0,2,6,7,3,1,5]
输出："arigatou"
示例 5：
输入：s = "art", indices = [1,0,2]
输出："rat"
提示：
s.length == indices.length == n
1 <= n <= 100
s 仅包含小写英文字母。
0 <= indices[i] < n
indices 的所有的值都是唯一的（也就是说，indices 是整数 0 到 n - 1 形成的一组排列）。
class Solution {
//新建一个数组，直接按照下标把当前的字符放进去
public String restoreString(String s, int[] indices) {
char[] ss = s.toCharArray();
char[] res =new char[s.length()];
for(int i=0;i<s.length();i++){
res[indices[i]]=ss[i];
}
return new String(res);
}
}
5473. 灯泡开关 IV （模拟遍历）
房间中有 n 个灯泡，编号从 0 到 n-1 ，自左向右排成一行。最开始的时候，所有的灯泡都是 关 着的。
请你设法使得灯泡的开关状态和 target 描述的状态一致，其中 target[i] 等于 1 第 i 个灯泡是开着的，等于 0 意味着第 i 个灯是关着的。
有一个开关可以用于翻转灯泡的状态，翻转操作定义如下：
选择当前配置下的任意一个灯泡（下标为 i ）
翻转下标从 i 到 n-1 的每个灯泡
翻转时，如果灯泡的状态为 0 就变为 1，为 1 就变为 0 。
返回达成 target 描述的状态所需的 最少 翻转次数。
示例 1：
输入：target = "10111"
输出：3
解释：初始配置 "00000".
从第 3 个灯泡（下标为 2）开始翻转 "00000" -> "00111"
从第 1 个灯泡（下标为 0）开始翻转 "00111" -> "11000"
从第 2 个灯泡（下标为 1）开始翻转 "11000" -> "10111"
至少需要翻转 3 次才能达成 target 描述的状态
示例 2：
输入：target = "101"
输出：3
解释："000" -> "111" -> "100" -> "101".
示例 3：
输入：target = "00000"
输出：0
示例 4：
输入：target = "001011101"
输出：5
提示：
1 <= target.length <= 10^5
target[i] == '0' 或者 target[i] == '1'
class Solution {
/*
按照从前向后开始模拟
如果当前位置的目标为1看一下是不是开关灯的次数是不是偶数，如果是偶数，证明当前不能变成1，因为默认值都是0，所以要在改变一次
相反，当前位置为0，看一下开关灯次数如果是奇数，那么就要在改变一次
*/
public int minFlips(String target) {
char[] num = target.toCharArray();
int count = 0;
for (char c : num){
if(c=='0' && count%2==1){
++count;
} else if(c=='1'&& count%2==0){
++count;
}
}
return count;
}
}
5474. 好叶子节点对的数量 （DFS搜索树）
给你二叉树的根节点 root 和一个整数 distance 。
如果二叉树中两个 叶 节点之间的 最短路径长度 小于或者等于 distance ，那它们就可以构成一组 好叶子节点对 。
返回树中 好叶子节点对的数量 。
示例 1：
输入：root = [1,2,3,null,4], distance = 3
输出：1
解释：树的叶节点是 3 和 4 ，它们之间的最短路径的长度是 3 。这是唯一的好叶子节点对。
示例 2：
输入：root = [1,2,3,4,5,6,7], distance = 3
输出：2
解释：好叶子节点对为 [4,5] 和 [6,7] ，最短路径长度都是 2 。但是叶子节点对 [4,6] 不满足要求，因为它们之间的最短路径长度为 4 。
示例 3：
输入：root = [7,1,4,6,null,5,3,null,null,null,null,null,2], distance = 3
输出：1
解释：唯一的好叶子节点对是 [2,5] 。
示例 4：
输入：root = [100], distance = 1
输出：0
示例 5：
输入：root = [1,1,1], distance = 2
输出：1
提示：
tree 的节点数在 [1, 2^10] 范围内。
每个节点的值都在 [1, 100] 之间。
1 <= distance <= 10
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode() {}
* TreeNode(int val) { this.val = val; }
* TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {
* this.val = val;
* this.left = left;
* this.right = right;
* }
* }
*/
class Solution {
private int distance = 0;
private int res = 0;
public int countPairs(TreeNode root, int distance) {
this.distance = distance;
dfs(root);
return res;
}
private int[] dfs(TreeNode node){
if(node == null){
return new int[distance + 1];
}
int[] dis = new int[distance + 1];
if(node.left == null && node.right == null){
dis[1] = 1;
return dis;
}
//左右的数量
int[] left = dfs(node.left);
int[] right = dfs(node.right);
for(int i = 1; i < distance; i++){
//这里left是左面，right的是要减去左面的的步数的所以范围要-i
for(int j = 1; j <= distance - i; j++){
//左右相乘就是方案数
res += left[i] * right[j];
}
}
//dis是第几个的位置，就是left，right上一位的
//dis[2]二点的位置，要一点位置的左右两个
//就是dis【i】就代表，距离为i的数量
for(int i = 2; i <= distance; i++){
dis[i] = left[i - 1] + right[i - 1];
}
return dis;
}
}
5462. 压缩字符串 II （DFS搜索）
行程长度编码 是一种常用的字符串压缩方法，它将连续的相同字符（重复 2 次或更多次）替换为字符和表示字符计数的数字（行程长度）。例如，用此方法压缩字符串 “aabccc” ，将 “aa” 替换为 “a2” ，“ccc” 替换为` “c3” 。因此压缩后的字符串变为 “a2bc3” 。
注意，本问题中，压缩时没有在单个字符后附加计数 ‘1’ 。
给你一个字符串 s 和一个整数 k 。你需要从字符串 s 中删除最多 k 个字符，以使 s 的行程长度编码长度最小。
请你返回删除最多 k 个字符后，s 行程长度编码的最小长度 。
示例 1：
输入：s = "aaabcccd", k = 2
输出：4
解释：在不删除任何内容的情况下，压缩后的字符串是 "a3bc3d" ，长度为 6 。最优的方案是删除 'b' 和 'd'，这样一来，压缩后的字符串为 "a3c3" ，长度是 4 。
示例 2：
输入：s = "aabbaa", k = 2
输出：2
解释：如果删去两个 'b' 字符，那么压缩后的字符串是长度为 2 的 "a4" 。
示例 3：
输入：s = "aaaaaaaaaaa", k = 0
输出：3
解释：由于 k 等于 0 ，不能删去任何字符。压缩后的字符串是 "a11" ，长度为 3 。
提示：
1 <= s.length <= 100
0 <= k <= s.length
s 仅包含小写英文字母
class Solution {
public int getLengthOfOptimalCompression(String s, int k) {
int n = s.length();
Integer[][][][] dp = new Integer[n + 1][26][n + 1][k + 1];
return dfs(dp, s, 0, s.charAt(0), 0, k);
}
//题目字符串 当前位置 当前位置的字符 当前字符前面有多少相同的 剩余可删除的字符
private int dfs(Integer[][][][] dp, String s, int cur, char c, int num, int k){
int n = s.length();
if(cur >= n){
//最后一位如果是一位的字母或者小于1位，就用这个数，如果是多个数字，大于等于10就是两位，小于10就是一位
return num <= 1 ? num: 1 + (num >= 10 ? 2: 1);
}
//如果当前这一位计算过，那么就可以直接返回了，剪枝
if(dp[cur][c - 'a'][num][k] != null){
return dp[cur][c - 'a'][num][k];
}
//如果和上一位不一样
if(s.charAt(cur) != c){
//看看前面的那个数字有多少相同的，然后加上后面便利的
dp[cur][c - 'a'][num][k] = (num <= 1 ? num: 1 + (num >= 10 ? 2: 1)) + dfs(dp, s, cur + 1, s.charAt(cur), 1, k);
} else {
//如果相等，继续往后面扩展
dp[cur][c - 'a'][num][k] = dfs(dp, s, cur + 1, c, num + 1, k);
}
if(k > 0){
//如果还能减的话，就尝试一下吧当前的这个剪掉
dp[cur][c - 'a'][num][k] = Math.min(dp[cur][c - 'a'][num][k], dfs(dp, s, cur + 1, c, num, k - 1));
}
//返回
return dp[cur][c - 'a'][num][k];
}
}