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给你一个用字符串表示的正整数 num ,请你以字符串形式返回不含尾随零的整数 num 。
class Solution {
public:
string removeTrailingZeros(string num) {
stack<char> q;
for(int i = 0; i < num.size(); ++i){
q.push(num[i]);
}
while(!q.empty() && q.top() == '0'){
q.pop();
}
string s;
while(!q.empty()){
s += q.top();
q.pop();
}
reverse(s.begin(), s.end());
return s;
}
};
(1) 去除尾随0,那么就利用栈,然后去除栈顶的0即可。
(2) 因为栈是后进先出的,将栈中剩下的字符压入进字符串s后要将s反转一下才是最后的结果。
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给你一个下标从 0 开始、大小为 m x n 的二维矩阵 grid ,请你求解大小同样为 m x n 的答案矩阵 answer 。
矩阵 answer 中每个单元格 (r, c) 的值可以按下述方式进行计算:
然后 answer[r][c] = |topLeft[r][c] - bottomRight[r][c]| 。
返回矩阵 answer 。
矩阵对角线 是从最顶行或最左列的某个单元格开始,向右下方向走到矩阵末尾的对角线。
如果单元格 (r1, c1) 和单元格 (r, c) 属于同一条对角线且 r1 < r ,则单元格 (r1, c1) 属于单元格 (r, c) 的左上对角线。类似地,可以定义右下对角线。
class Solution {
public:
vector<vector<int>> differenceOfDistinctValues(vector<vector<int>>& grid) {
int m = grid.size();
int n = grid[0].size();
vector<vector<int>> res;
res.resize(m);
int hash[100];
for(int i = 0; i < m; ++i){
res[i].resize(n);
}
memset(hash, 0, sizeof(hash));
for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = 0; j < n; ++j){
int cnt1 = 0;
int cnt2 = 0;
int tx1 = i - 1;
int ty1 = j - 1;
int tx2 = i + 1;
int ty2 = j + 1;
memset(hash, 0, sizeof(hash));
while(tx1 >= 0 && ty1 >= 0){
if(hash[grid[tx1][ty1]] == 0){
hash[grid[tx1][ty1]] = 1;
cnt1++;
}
tx1--;
ty1--;
}
memset(hash, 0, sizeof(hash));
while(tx2 < m && ty2 < n){
if(hash[grid[tx2][ty2]] == 0){
hash[grid[tx2][ty2]] = 1;
cnt2++;
}
tx2++;
ty2++;
}
res[i][j] = abs(cnt1 - cnt2);
}
}
return res;
}
};
(1) 这道题目就是模拟题目,模拟思路(2)中所说。
(2) 对于每个点,利用哈希表来统计左对角线的不同元素的个数,同样利用哈希表来统计右下对角线的不同元素的个数。
(3) 最后返回结果数组即可。
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给你一个下标从 0 开始、长度为 n 的二进制字符串 s ,你可以对其执行两种操作:
返回使字符串内所有字符 相等 需要的 最小成本 。
反转 字符意味着:如果原来的值是 ‘0’ ,则反转后值变为 ‘1’ ,反之亦然。
class Solution {
long long max(long long x, long long y){
return x > y ? x : y;
}
public:
long long minimumCost(string s) {
int n = s.size();
long long dp1[n+5][2];// 0 ~ x
long long dp2[n+5][2];// x ~ n-1;
memset(dp1, 0, sizeof(dp1));
memset(dp2, 0, sizeof(dp2));
for(int i = 0; i < n; ++i){
if(i == 0){
if(s[i] == '0'){
dp1[0][1] = 1;
} else{
dp1[0][0] = 1;
}
continue;
}
if(s[i] == '1'){
dp1[i][1] = dp1[i-1][1];
dp1[i][0] = dp1[i-1][1] + i + 1;
} else{
dp1[i][0] = dp1[i-1][0];
dp1[i][1] = dp1[i-1][0] + i + 1;
}
}
for(int i = n-1; i >= 0; --i){
if(i == n - 1){
if(s[i] == '0'){
dp2[n-1][1] = 1;
} else{
dp2[n-1][0] = 1;
}
continue;
}
if(s[i] == '1'){
dp2[i][0] = dp2[i+1][1] + n - i;
dp2[i][1] = dp2[i+1][1];
} else{
dp2[i][0] = dp2[i+1][0];
dp2[i][1] = dp2[i+1][0] + n - i;
}
}
long long min0 = min(dp2[0][0], dp2[0][1]);
for(int i = 0; i < n; ++i){
if(i == n-1){
min0 = min(dp1[n-1][0], min0);
min0 = min(dp1[n-1][1], min0);
continue;
}
min0 = min(dp1[i][0] + dp2[i+1][0], min0);
min0 = min(dp1[i][1] + dp2[i+1][1], min0);
}
return min0;
}
};
(1) 采用动态规划的方法,dp1[i][0] 表示下标从0i全变成0的最小成本,dp1[i][1]表示下标从0i全变成1的最小成本。dp2[i][0]表示下标从i到n-1全变成0的最小成本,dp2[i][1]表示下标从i到n-1全变成1的最小成本。
(2) 状态转移方程与s[i]是0还是1有关,是0的话,想要变成全0就将前面的翻转成0,想要变成全1的一个思路。
(3) 最后再遍历每一个位置x,每次更新最小值,每次的可能性为两种将0~x全变成0,将x+1 ~ n - 1全变成0 和 将0 ~ x全变成1和将 x + 1 ~ n - 1全变成1。
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给你一个下标从 1 开始、大小为 m x n 的整数矩阵 mat,你可以选择任一单元格作为 起始单元格 。
从起始单元格出发,你可以移动到 同一行或同一列 中的任何其他单元格,但前提是目标单元格的值 严格大于 当前单元格的值。
你可以多次重复这一过程,从一个单元格移动到另一个单元格,直到无法再进行任何移动。
请你找出从某个单元开始访问矩阵所能访问的 单元格的最大数量 。
返回一个表示可访问单元格最大数量的整数。
class Solution {
map<int, vector<pair<int, int>> >mp;
public:
int maxIncreasingCells(vector<vector<int>>& mat) {
int m = mat.size();
int n = mat[0].size();
int dp[m+5][n+5];
memset(dp, 0, sizeof(dp));
for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = 0; j < n; ++j){
mp[mat[i][j]].emplace_back(i ,j);
}
}
vector<int> mx_row(m+1);
vector<int> mx_line(n+1);
for(auto iter = mp.begin(); iter != mp.end(); ++iter){
int val = iter->first;
vector<pair<int, int>> p = iter->second;
for(int i = 0; i < p.size(); ++i){
int x = p[i].first;
int y = p[i].second;
dp[x][y] = max(mx_row[x] + 1, mx_line[y] + 1);
}
for(int i = 0; i < p.size(); ++i){
int x = p[i].first;
int y = p[i].second;
mx_row[x] = max(mx_row[x], dp[x][y]);
mx_line[y] = max(mx_line[y], dp[x][y]);
}
}
int max0 = 0;
for(int i = 0; i < m; ++i){
for(int j = 0; j < n; ++j){
max0 = max(max0, dp[i][j]);
}
}
return max0;
}
};
(1) 使用map,将所有点的值和位置存储起来。
(2) 运用动态规划,dp[i][j]表示在(i,j)处元素的单元格最大数量为多少。
(3) 按照值从小到大遍历,然后遍历相同值的方位,最大值为这一行的最大值+1或者这一列的最大值+1、然后再遍历一遍该值的所有位置,然后更新行最大值和列最大值。
(3) 最后返回dp[i][j]的最大值即可。
心若在,梦就在,只不过是从头再来。哪怕每次周赛一题都做不出来,都得努力去研究,因为未来的某一天一定能够进步的。