# Leetcode 第201场周赛题解
# Problem A - 整理字符串 (opens new window)
数据范围很小,直接模拟即可,注意题面中的反之亦然。
参考代码(C++)
class Solution {
public:
string makeGood(string s) {
while (true) {
int n = s.size();
string t;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (i + 1 < n && (s[i] - s[i + 1] == 'a' - 'A' || s[i] - s[i + 1] == 'A' - 'a'))
i++;
else
t.push_back(s[i]);
}
if (t == s)
return t;
s = t;
}
return "";
}
};
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# Problem B - 找出第 N 个二进制字符串中的第 K 位 (opens new window)
因为数据范围比较小,实际上可以暴力模拟。不过正确的做法是递归。
首先,我们可以知道第个字符串的长度一定为,所以可以计算出是位于前半段,中间,还是后半段。然后分别处理即可。
注意递归的边界条件。
参考代码(C++)
class Solution {
public:
char findKthBit(int n, int k) {
if (n == 1)
return '0';
int len = (1 << n) - 1;
int mid = (len + 1) / 2;
if (k == mid)
return '1';
if (k > mid)
return '1' - findKthBit(n - 1, len + 1 - k) + '0';
return findKthBit(n - 1, k);
}
};
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# Problem C - 和为目标值的最大数目不重叠非空子数组数目 (opens new window)
和前一天晚上的第四题类似,子串/子数组的题目中,前缀数组是一个常用的手段。这里为了使得子数组数目尽可能大,需要当前的子数组尽可能小,所以我们要保存每一个和值对应的最后一个位置。
参考代码(C++)
class Solution {
public:
int maxNonOverlapping(vector<int>& nums, int target) {
int n = nums.size();
vector<int> dp(n + 1);
unordered_map<int, int> dict;
int sum = 0;
dict[0] = 0;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
dp[i] = dp[i - 1];
sum += nums[i - 1];
int delta = sum - target;
if (dict.count(delta))
dp[i] = max(dp[i], dp[dict[delta]] + 1);
dict[sum] = i;
}
return dp[n];
}
};
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# Problem D - 切棍子的最小成本 (opens new window)
逆向思考,既然不管按照什么顺序切,最后切成的子段总是一样的,我们就可以把问题变成从子段开始合并,直到合并成一个整体。这样就成了最经典的区间DP问题。
参考代码(C++)
const int INF = 0x3f3f3f3f;
class Solution {
public:
int minCost(int n, vector<int>& cuts) {
sort(cuts.begin(), cuts.end());
vector<int> seg;
int l = 0;
for (int i : cuts)
seg.emplace_back(i - l), l = i;
seg.emplace_back(n - l);
int m = seg.size();
vector<int> s(m + 1);
for (int i = 1; i <= m; ++i)
s[i] = s[i - 1] + seg[i - 1];
vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(m + 1, INF));
for (int i = 1; i <= m; ++i)
dp[i][i] = 0;
for (int k = 2; k <= m; ++k)
for (int i = 1; i + k - 1 <= m; ++i) {
int r = i + k - 1;
for (int j = i; j < r; ++j)
dp[i][r] = min(dp[i][r], dp[i][j] + dp[j + 1][r] + s[r] - s[i - 1]);
}
return dp[1][m];
}
};
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