# Leetcode 第60场双周赛题解
# Problem A - 找到数组的中间位置 (opens new window)
# 方法一:模拟
逐位计算,判断是否满足要求。
- 时间复杂度。
- 空间复杂度。
参考代码(Python 3)
class Solution:
def findMiddleIndex(self, nums: List[int]) -> int:
right = sum(nums)
left = 0
for i in range(len(nums)):
right -= nums[i]
if left == right:
return i
left += nums[i]
return -1
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# Problem B - 找到所有的农场组 (opens new window)
# 方法一:贪心
我们发现,在题目给定的限制条件下,农场组左上角的格子一定满足向上为边界或0
,且向左也为边界或0
。这样我们就可以很容易地找出所有左上角的格子。对于每个左上角的格子,我们向右就能确定该农场组的宽度,向下就能确定高度,从而就能得到右下角格子的坐标。
- 时间复杂度为。
- 空间复杂度。
参考代码(C++)
class Solution {
public:
vector<vector<int>> findFarmland(vector<vector<int>>& land) {
int n = land.size(), m = land[0].size();
auto good = [&](int i, int j) {
if (land[i][j] == 0)
return false;
if (i > 0 && land[i - 1][j] == 1)
return false;
if (j > 0 && land[i][j - 1] == 1)
return false;
return true;
};
vector<vector<int>> ans;
for (int i = 0; i < n; ++i)
for (int j = 0; j < m; ++j) {
if (good(i, j)) {
int r = j;
while (r + 1 < m && land[i][r + 1] == 1)
r++;
int d = i;
while (d + 1 < n && land[d + 1][j] == 1)
d++;
ans.push_back({i, j, d, r});
}
}
return ans;
}
};
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# Problem C - 树上的操作 (opens new window)
# 方法一:模拟
预处理出每个节点的孩子节点,然后按要求模拟即可。
lock
和unlock
比较简单,upgrade
需要三步:
- 逐层上跳,检查祖先中是否有锁。
- DFS检查子树中是否有锁。
- DFS清除子树中的锁。
- 预处理时间复杂度,
lock
和unlock
时间复杂度,upgrade
时间复杂度。 - 空间复杂度。
参考代码(C++)
class LockingTree {
int n;
vector<int> parent, locked;
vector<vector<int>> adj;
bool has_lock(int u) {
if (locked[u])
return true;
for (int v : adj[u])
if (has_lock(v))
return true;
return false;
}
void batch_unlock(int u) {
locked[u] = 0;
for (int v : adj[u])
batch_unlock(v);
}
public:
LockingTree(vector<int>& parent) {
this->parent = parent;
n = parent.size();
locked = vector<int>(n);
adj = vector<vector<int>>(n);
for (int i = 1; i < n; ++i)
adj[parent[i]].emplace_back(i);
}
bool lock(int num, int user) {
if (!locked[num]) {
locked[num] = user;
return true;
}
return false;
}
bool unlock(int num, int user) {
if (locked[num] == user) {
locked[num] = 0;
return true;
}
return false;
}
bool upgrade(int num, int user) {
int p = num;
while (p != -1) {
if (locked[p])
return false;
p = parent[p];
}
if (!has_lock(num))
return false;
batch_unlock(num);
locked[num] = user;
return true;
}
};
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# Problem D - 好子集的数目 (opens new window)
# 方法一:动态规划预处理+枚举
首先要理清题意。我们要找的是什么样的子集?
- 子集的乘积大于,也即必须有非的元素。
- 子集中任意一个质因子最多出现一次。
注意到数组元素在范围内,我们不妨列出这一范围内所有不含有重复质因子的数,这样的数一共有个:
- 质数:[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]
- 两个不同质数的乘积:[6, 10, 14, 22, 26, 15, 21]
- 三个不同质数的乘积:[30]
剩下的数都是不能选取的(暂时不考虑)。
同时,这个数之间也存在一定的互斥关系,这里我们可以用一次状态压缩动态规划进行预处理,得到所有好的组合方式。我们会发现,这样的方式一共只有种。
预处理完毕后,对于给定的数组nums
,每一个好的组合方式对应的好子集的个数(不考虑)就是这一组合方式中包含的每一个数字的出现次数之积(乘法原理)。
累加之后,我们就得到了不含的好子集的数目。对于每一个这样的子集,我们都可以向其中添加至多个而保持其仍为好子集,因此最后的总方案数还需要乘上(每个都有选或不选两种可能)。
- 预处理时间复杂度,每次运行时间复杂度,其中,。
- 空间复杂度。
参考代码(C++)
const int MOD = 1e9 + 7;
const int p[18] = {2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 6, 10, 14, 22, 26, 15, 21, 30};
bool inited = false;
int two[100001];
bool g[18][18]{}, good[1 << 18]{};
vector<int> good_subset;
int gcd(int x, int y) {
return y == 0 ? x : gcd(y, x % y);
}
void init() {
inited = true;
for (int i = 0; i < 18; ++i)
for (int j = i + 1; j < 18; ++j) {
if (gcd(p[i], p[j]) == 1)
g[i][j] = true;
}
good[0] = true;
for (int i = 1; i < (1 << 18); ++i) {
for (int j = 0; j < 18; ++j) {
if (i & (1 << j)) {
bool valid = good[i ^ (1 << j)];
if (valid) {
for (int k = j + 1; k < 18; ++k) {
if ((i & (1 << k)) && !g[j][k]) {
valid = false;
break;
}
}
}
good[i] = valid;
break;
}
}
if (good[i])
good_subset.emplace_back(i);
}
two[0] = 1;
for (int i = 1; i <= 100000; ++i)
two[i] = two[i - 1] * 2 % MOD;
}
class Solution {
public:
int numberOfGoodSubsets(vector<int>& nums) {
if (!inited)
init();
int n = nums.size();
vector<int> cnt(31);
for (int num : nums)
cnt[num]++;
int ans = 0;
for (int i : good_subset) {
int curr = 1;
for (int j = 0; j < 18 && curr; ++j)
if (i & (1 << j))
curr = 1LL * curr * cnt[p[j]] % MOD;
ans = (ans + curr) % MOD;
}
return 1LL * ans * two[cnt[1]] % MOD;
}
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