给你一个下标从 0 开始长度为 3 的整数数组 nums ,需要用它们来构造三角形。
如果一个三角形的所有边长度相等,那么这个三角形称为 equilateral 。
如果一个三角形恰好有两条边长度相等,那么这个三角形称为 isosceles 。
如果一个三角形三条边的长度互不相同,那么这个三角形称为 scalene 。
如果这个数组无法构成一个三角形,请你返回字符串 “none” ,否则返回一个字符串表示这个三角形的类型。
示例 1:
输入:nums = [3,3,3]
输出:“equilateral”
解释:由于三条边长度相等,所以可以构成一个等边三角形,返回 “equilateral” 。
示例 2:
输入:nums = [3,4,5]
输出:“scalene”
解释:
nums[0] + nums[1] = 3 + 4 = 7 ,大于 nums[2] = 5 。
nums[0] + nums[2] = 3 + 5 = 8 ,大于 nums[1] = 4 。
nums[1] + nums[2] = 4 + 5 = 9 ,大于 nums[0] = 3 。
由于任意两边纸盒都大于第三边,所以可以构成一个三角形。
因为三条边的长度互不相等,所以返回 “scalene” 。
经典的条件逻辑题
先将数组排序能够简化条件逻辑
class Solution {
public String triangleType(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
int a = nums[0];
int b = nums[1];
int c = nums[2];
if(a==c){
return "equilateral";
}
if(a+b>c){
if(a==b||b==c){
return "isosceles";
}
return "scalene";
}
return "none";
}
}
给你一个长度为 n 的数组 nums 和一个 正 整数 k 。
如果 nums 的一个子数组中,第一个元素和最后一个元素 差的绝对值恰好 为 k ,我们称这个子数组为 好 的。换句话说,如果子数组 nums[i…j] 满足 |nums[i] - nums[j]| == k ,那么它是一个好子数组。
请你返回 nums 中 好 子数组的 最大 和,如果没有好子数组,返回 0 。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3,4,5,6], k = 1
输出:11
解释:好子数组中第一个元素和最后一个元素的差的绝对值必须为 1 。好子数组有 [1,2] ,[2,3] ,[3,4] ,[4,5] 和 [5,6] 。最大子数组和为 11 ,对应的子数组为 [5,6] 。
示例 2:
输入:nums = [-1,3,2,4,5], k = 3
输出:11
解释:好子数组中第一个元素和最后一个元素的差的绝对值必须为 3 。好子数组有 [-1,3,2] 和 [2,4,5] 。最大子数组和为 11 ,对应的子数组为 [2,4,5] 。
示例 3:
输入:nums = [-1,-2,-3,-4], k = 2
输出:-6
解释:好子数组中第一个元素和最后一个元素的差的绝对值必须为 2 。好子数组有 [-1,-2,-3] 和 [-2,-3,-4] 。最大子数组和为 -6 ,对应的子数组为 [-1,-2,-3] 。
前缀和+哈希表
如果不使用前缀和数组而构建求区间和的函数,很容易导致超时。
哈希表是为了记录数组值和其下标,便于找到与数组值的差的绝对值为k的下标。同时如果在数组中出现重复数字,则需要考虑更新数组
class Solution {
public long maximumSubarraySum(int[] nums, int k) {
int n = nums.length;
// 构建前缀和数组
long[] pre = new long[n+1];
for (int i = 0; i < n; i++) {
pre[i+1] = pre[i] + nums[i];
}
// 答案
long ans = Long.MIN_VALUE;
// 记录nums[i] : i
Map<Integer,Integer> index = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int x = nums[i];
int last1 = k + x;
int last2 = x - k;
if(index.containsKey(last1)){
int idx = index.get(last1);
// 更新答案
ans = Math.max(pre[i+1]-pre[idx],ans);
}
if(index.containsKey(last2)){
int idx = index.get(last2);
ans = Math.max(pre[i+1]-pre[idx],ans);
}
// 如果nums[i]在之前出现过,那么用贪心的想法来更新
if(index.containsKey(x)){
int idx = index.get(x);
long seg = pre[i] - pre[idx];
if(seg <= 0){
index.put(x,i);
}
} else{
index.put(x,i);
}
}
return ans == Long.MIN_VALUE ? 0 : ans;
}
}
给你一个 n x 2 的二维数组 points ,它表示二维平面上的一些点坐标,其中 points[i] = [xi, yi] 。
我们定义 x 轴的正方向为 右 (x 轴递增的方向),x 轴的负方向为 左 (x 轴递减的方向)。类似的,我们定义 y 轴的正方向为 上 (y 轴递增的方向),y 轴的负方向为 下 (y 轴递减的方向)。
你需要安排这 n 个人的站位,这 n 个人中包括 liupengsay 和小羊肖恩 。你需要确保每个点处 恰好 有 一个 人。同时,liupengsay 想跟小羊肖恩单独玩耍,所以 liupengsay 会以 liupengsay 的坐标为 左上角 ,小羊肖恩的坐标为 右下角 建立一个矩形的围栏(注意,围栏可能 不 包含任何区域,也就是说围栏可能是一条线段)。如果围栏的 内部 或者 边缘 上有任何其他人,liupengsay 都会难过。
请你在确保 liupengsay 不会 难过的前提下,返回 liupengsay 和小羊肖恩可以选择的 点对 数目。
注意,liupengsay 建立的围栏必须确保 liupengsay 的位置是矩形的左上角,小羊肖恩的位置是矩形的右下角。比方说,以 (1, 1) ,(1, 3) ,(3, 1) 和 (3, 3) 为矩形的四个角,给定下图的两个输入,liupengsay 都不能建立围栏,原因如下:
图一中,liupengsay 在 (3, 3) 且小羊肖恩在 (1, 1) ,liupengsay 的位置不是左上角且小羊肖恩的位置不是右下角。
图二中,liupengsay 在 (1, 3) 且小羊肖恩在 (1, 1) ,小羊肖恩的位置不是在围栏的右下角。
示例 1:
输入:points = [[1,1],[2,2],[3,3]]
输出:0
解释:没有办法可以让 liupengsay 的围栏以 liupengsay 的位置为左上角且小羊肖恩的位置为右下角。所以我们返回 0 。
示例 2:
输入:points = [[6,2],[4,4],[2,6]]
输出:2
解释:总共有 2 种方案安排 liupengsay 和小羊肖恩的位置,使得 liupengsay 不会难过:
输入:points = [[3,1],[1,3],[1,1]]
输出:2
解释:总共有 2 种方案安排 liupengsay 和小羊肖恩的位置,使得 liupengsay 不会难过:
这个题目要求我们计算在给定的点集中,有多少种方式可以选择两个点作为矩形的左上角和右下角,满足以下条件:
为了解决这个问题,我们需要遍历每一对点对,并判断一个点是否在另一个点的左上角,并且这两个点形成的矩形(包括边界)是否存在其他点?
从左上到右下
的规律,在循环内还要对点的纵坐标进行一次判断后才能计数。class Solution {
public int numberOfPairs(int[][] points) {
int pairs = 0;
Arrays.sort(points,(a,b) -> {
if(a[0] != b[0]){
return a[0]-b[0];
} else{
return b[1]-a[1];
}
});
int n = points.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i+1; j < n; j++) {
if(points[i][1] >= points[j][1] && isGood(points, i, j)){
pairs++;
}
}
}
return pairs;
}
public boolean isGood(int[][] points,int index1,int index2){
int n = points.length;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if(i==index1||i==index2){
continue;
}
if(points[i][0]>=points[index1][0] && points[i][0]<=points[index2][0] && points[i][1] <= points[index1][1] && points[i][1] >= points[index2][1]){
return false;
}
}
return true;
}
}