数据结构与算法比赛：力扣周赛288
https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-288/
文章目录
- 2231. 按奇偶性交换后的最大数字
- 2232. 向表达式添加括号后的最小结果
-
- Java String indexOf() 方法
- Java substring() 方法
- 2233. K 次增加后的最大乘积
- 2234. 花园的最大总美丽值
2231. 按奇偶性交换后的最大数字
- 每个数和后面数判断是否同为奇同为偶，可以直接两个数相加看是否为奇数，因为奇偶性相同的两个数相加一定是偶数，奇偶数不同的两个数相加一定是奇数！字符直接对应着ascii码，不必再减去’0’转成数字
- 每次往后遍历只需要找到最大的数，和最大的数做一次交换即可！
- num先转String再转char数组，随后输出char数组通过Integer.parseInt(new String(chs))转回num
/*
* 1、每个数和后面数判断是否同为奇同为偶，可以直接两个数相加看是否为奇数，
* 因为奇偶性相同的两个数相加一定是偶数，奇偶数不同的两个数相加一定是奇数！
* 字符直接对应着ascii码，不必再减去'0'转成数字；
* 2、每次往后遍历只需要找到最大的数，和最大的数做一次交换即可！
*
* 执行用时：1 ms, 在所有 Java 提交中击败了93.38%的用户
* 内存消耗：38.5 MB, 在所有 Java 提交中击败了46.16%的用户
*/
public int largestInteger(int num) {
//首先吧num转换成String再转换成char型数组
String s = String.valueOf(num);
char[] chs = s.toCharArray();
for(int i=0; i<s.length(); i++){
int maxIdx = i;//最大的数的index
for(int j=s.length()-1; j>=i; j--){
//奇偶性相同的两个数的差的取2模为0
if(((chs[i] - '0' + chs[j] - '0') % 2 == 0)){
if(chs[j] > chs[maxIdx]){
maxIdx = j;
}
}
}
if(maxIdx != i){
char temp = chs[i];
chs[i] = chs[maxIdx];
chs[maxIdx] = temp;
}
}
return Integer.parseInt(new String(chs));
}
比赛时代码：
- 尝试把num先转换成num[]
- 设置了两组双指针，一组奇，一组偶数
/*
* 两对双指针，一对排奇，一对排偶
*/
public int largestInteger1(int num) {
int[] nums = change(num);
int len = nums.length;
int oddl = 0;
int oddr = len-1;
int evenl = 0;
int evenr = len-1;
while(oddl < oddr){
if(nums[oddl]%2 == 1 && nums[oddr]%2 == 1){//两个指针都找到了奇数
}
}
return 1;
}
//将int转换为int[]
public int[] change(int num){
int temp = num;//输入的整数
int wei = 0;//几位数
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
//算出位数
while(temp!=0){
temp = temp/10;
wei++;
}
//创建一个和整数位数相同大小的数组
int[] element = new int[wei];
int tmp = num;
for(int i = wei;i>0;i--){
//从高位到低位依次取数字
int m1 = (new Double(Math.pow(10,i-1))).intValue();
tmp = (num/m1)%10;
element[wei-i] = tmp;
}
return element;
}
2232. 向表达式添加括号后的最小结果
参考计算器
https://leetcode-cn.com/problems/minimize-result-by-adding-parentheses-to-expression/
int addIndex = expression.indexOf('+');
int len = expression.length();
int min = Integer.MAX_VALUE;
int[] pair = new int[2];
// 以addIndex为分界线两边进行分割
for (int i = 0; i < addIndex; i++) {//加号前的num
for (int j = addIndex + 2; j <= len; j++) {//加号后的num
String s1 = expression.substring(0, i);
int num1 = "".equals(s1) ? 1 : Integer.parseInt(s1);
String s2 = expression.substring(i, addIndex);
int num2 = Integer.parseInt(s2);
String s3 = expression.substring(addIndex + 1, j);
int num3 = Integer.parseInt(s3);
String s4 = expression.substring(j, len);
int num4 = "".equals(s4) ? 1 : Integer.parseInt(s4);
int num = num1 * (num2 + num3) * num4;
if (num < min) {
pair = new int[]{i, j};
min = num;
}
}
}
StringBuilder sb = new StringBuilder(expression);
sb.insert(pair[0], '(');
sb.insert(pair[1] + 1, ')');
return sb.toString();
Java String indexOf() 方法
public class Main {
public static void main(String args[]) {
String string = "aaa456ac";
//查找指定字符是在字符串中的下标。在则返回所在字符串下标；不在则返回-1.
System.out.println(string.indexOf("b")); // indexOf(String str); 返回结果：-1，"b"不存在
// 从第四个字符位置开始往后继续查找，包含当前位置
System.out.println(string.indexOf("a",3));//indexOf(String str, int fromIndex); 返回结果：6
//（与之前的差别：上面的参数是 String 类型，下面的参数是 int 类型）参考数据：a-97,b-98,c-99
// 从头开始查找是否存在指定的字符
System.out.println(string.indexOf(99));//indexOf(int ch)；返回结果：7
System.out.println(string.indexOf('c'));//indexOf(int ch)；返回结果：7
//从fromIndex查找ch，这个是字符型变量，不是字符串。字符a对应的数字就是97。
System.out.println(string.indexOf(97,3));//indexOf(int ch, int fromIndex); 返回结果：6
System.out.println(string.indexOf('a',3));//indexOf(int ch, int fromIndex); 返回结果：6
}
}
Java substring() 方法
public class RunoobTest {
public static void main(String args[]) {
String Str = new String("This is text");
System.out.print("返回值 :" );
System.out.println(Str.substring(4) );
System.out.print("返回值 :" );
System.out.println(Str.substring(4, 10) );
}
}
返回值 : is text
返回值 : is te
2233. K 次增加后的最大乘积
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-product-after-k-increments/
贪心+优先队列
/*
* 1.把所有起始数字放进一个最小堆优先队列。
* 2.进行k次操作，每次取出队列中最小值，并对其进行加一操作，再放回队列。
* 3.最后把队列中所有数字相乘就是答案了（注意步步取余防止溢出，证明(a+b)%c = (a%c+b%c)%c）。
*
* 执行用时：196 ms, 在所有 Java 提交中击败了81.96%的用户
* 内存消耗：52.4 MB, 在所有 Java 提交中击败了32.28%的用户
*/
public int maximumProduct(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
for (int num : nums){
pq.offer(num);
}
for (int i = 0; i < k; i++){
int num = pq.poll();
num += 1;
pq.offer(num);
}
long ans = 1;
long MOD = 1000000007;
for (int num : pq){
ans = (num * ans) % MOD;
}
return (int)ans;
}
比赛时代码：
- 动态规划
- dp[i][j]：第j次加1时，加到第i个数上的乘积
- 每次计算完一行后，对比乘积最大的i，并记录
/*
* 8 / 73 个通过测试用例
*/
public int maximumProduct1(int[] nums, int k) {
int len = nums.length;
long MOD = 1000000007;
int[][] dp = new int[k][len];
int addindex = 0;
int tosum = 0;//当前行最大乘积
for(int j=0; j<k; j++){
addindex = 0;
tosum = 0;//当前行最大乘积
for(int i=0; i<nums.length; i++){
nums[i] += 1;
dp[j][i] = cheng(nums, MOD);
if(dp[j][i] > tosum) {
tosum = dp[j][i];
addindex = i;
}
nums[i] -= 1;
}
nums[addindex]++;
show1(nums);
}
return (int) (tosum%MOD);
}
public int cheng(int[] nums, long MOD){
int res = nums[0];
for(int i=1; i<nums.length; i++) {
//System.out.print("当前res为：" + res + "，当前");
res = (int) ((res*nums[i])%MOD);
}
return res;
}
2234. 花园的最大总美丽值
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-total-beauty-of-the-gardens/
//核心思路：
//1.如果要填充完善花园，一定是优先填种花数最多的花园，因此容易想到排序数组，然后逆序遍历进行填充
//2.如果不填充为完善花园，那就要使得所有不完善花园种花数的最小值最大
//3.But，填还是不填我们并不知道，需要根据full和partial的值确定，不过这个分类讨论就太细了没法做。因此！填和不填两种情况的美丽值我们都算出来，取最大值就行了！
//4.根据上述三点，我们可以逆序遍历数组，对于每个花园，我们分别计算不填充为完善花园（当前花园和之前花园都不填充）的美丽值，以及当前花园填充为完善花园，然后继续循环，在下一个花园上走相同逻辑！
//详细步骤见代码注释
//注意，newFlowers表示最大可种新花数目，即种的新花数目也可以小于newFlowers，甚至可以不种新花
class Solution {
public long maximumBeauty(int[] flowers, long newFlowers, int target, int full, int partial) {
//升序
Arrays.sort(flowers);
int n = flowers.length;
//种花最少的花园已经达到了target，可直接返回结果
if (flowers[0] >= target) return (long)n * full;
//前缀和，sum[i]表示前i个花园累积已经种花的数量，这个仅仅用于后续的一步计算，不是重点
long[] sum = new long[n];
sum[0] = flowers[0];
for (int i = 1; i < n; i++){
sum[i] = sum[i - 1] + flowers[i];
}
//保存最终结果
long ans = 0;
//逆序遍历，优先把种花数多的花园，填满至target
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
//当前花园种花数已经>=target，不处理
if (flowers[i] >= target) continue;
//当前花园种花数 < target时，此时有两种选择：
//1.当前花园以及前面花园都不填充为完善花园，使得当前花园以及前面花园种花数的最小值最大！（例如partial远大于full的情况，此时把新种花指标用在增大不完善花园的最小值上对结果增益更大，但要牢牢记住这些花园都不能填充为完善花园）
//2.当前花园填充成完善花园，再继续循环处理前面花园的情况（例如full比较大的情况，此时把新种花指标用在凑完善花园上对结果增益更大）
//针对1，要使得当前花园以及前面花园都不能填充为完善花园，则这些花园的种花数范围必定在[flowers[0], target - 1]内，flowers[0]是种花数最小的花园，题目也说了已经种了的花不能移走，因此左边界是flowers[0]
//那么新花种完以后，这些花园的种花数最小值必定在这个范围内，如此转化为：在一个递增区间内，找最后一个满足xxx条件的数minVal，典型二分查找问题。（因为要尽可能使这个最小值最大嘛，所以要找最后一个满足条件的！！）
//而这个xxx条件就是指，能否用newFlowers把当前花园以及前面花园种花数小于minVal的全都填满到minVal
long l = flowers[0], r = target - 1;
while (l < r) {
long mid = (r - l + 1) / 2 + l;
if (check(flowers, sum, newFlowers, mid, i)) {
l = mid;
} else {
r = mid - 1;
}
}
//这里计算了选择1情况下的美丽值，并更新全局最大美丽值
ans = Math.max(ans, (n - i - 1) * (long)full + l * partial);
//继续走选择2，继续循环
newFlowers -= target - flowers[i];
//注意，如果newFlowers不足以把当前花园填充为美丽花园，那说明只能走选择1了，而且后续的花园都不能填充了
//直接结束，返回ans！
if (newFlowers < 0) return ans;
}
//循环能走出来，说明全部花园都可以填充为完善花园
//处理边界情况，也就是全部花园都填成完善花园的情况，上面循环中最后这次少计算了
if (newFlowers >= 0) return Math.max(ans, (long)full * n);
return ans;
}
//能否用newFlowers把flowers[0, idx]中小于num的花园都填满到minVal
public boolean check(int[] flowers, long[] sum, long newFlowers, long minVal, int idx) {
int l = 0, r = idx;
//既然要填满所有小于minVal的元素，那就要找最后一个小于minVal的元素，继续二分！
while (l < r) {
int mid = l + r + 1 >> 1;
if (flowers[mid] < minVal) {
l = mid;
} else {
r = mid - 1;
}
}
//此时flowers[0,l]都是小于minVal的，计算一下填满它们需要的花数量
long diff = minVal * (l + 1) - sum[l];
//如果newFlowers够填，返回true；不够，返回false
return newFlowers >= diff;
}
}