# Leetcode 第210场周赛题解
# Problem A - 括号的最大嵌套深度 (opens new window)
只有括号是有效字符,其他字符都不需要考虑。每次遇到括号就更新当前深度,如果当前深度大于最大深度就更新最大深度。
时间复杂度。
参考代码(C++)
class Solution {
public:
int maxDepth(string s) {
int d = 0, md = 0;
for (char c : s) {
if (c == '(')
md = max(md, ++d);
if (c == ')')
d--;
}
return md;
}
};
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# Problem B - 最大网络秩 (opens new window)
题目说得很高深,其实就是问,图中任意找出两个点,以其中至少一个为端点的不重复的边的数目的最大值是多少?
首先把边集转为邻接表,然后枚举即可。我们可以先确定一个点,然后首先枚举与其邻接的点(结果需要减去以去重);然后枚举剩余的点(结果不需要去重)。
总时间复杂度。
参考代码(C++)
class Solution {
public:
int maximalNetworkRank(int n, vector<vector<int>>& roads) {
int ans = 0;
vector<vector<int>> adj(n);
for (auto road : roads)
adj[road[0]].emplace_back(road[1]), adj[road[1]].emplace_back(road[0]);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
vector<bool> v(n);
for (int j : adj[i]) {
ans = max(ans, (int)adj[i].size() + (int)adj[j].size() - 1);
v[j] = true;
}
for (int j = i + 1; j < n; ++j)
if (!v[j])
ans = max(ans, (int)adj[i].size() + (int)adj[j].size());
}
return ans;
}
};
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# Problem C - 分割两个字符串得到回文串 (opens new window)
以为例,如果它是一个回文串,考虑它的左半边,有两种情况:
- 前一段,满足,后一段,满足
- 前一段,满足,后一段,满足
我们先考虑第一种情况。显然,我们可以使用贪心策略,如果能够满足,就一直使用;当这一条件不满足时,再改为使用。
交换和,我们就可以解决的第一种情况。
类似地,我们可以解决第二种情况。但这里有一个更简单的方法,考虑到,我们只需要将和都取为倒序,然后再进行两次检查,就可以得到最终的结果,而不需要对第二种情况进行单独讨论。
最终,我们一共对四种情况进行了计算,分别是,总时间复杂度。
参考代码(C++)
class Solution {
bool check(string a, string b) {
int n = a.size();
bool flag = true;
for (int i = 0; i < n / 2; ++i) {
if (flag) {
if (a[i] != b[n - 1 - i])
flag = false;
}
if (!flag)
if (a[i] != a[n - 1 - i])
return false;
}
return true;
}
public:
bool checkPalindromeFormation(string a, string b) {
if (check(a, b) || check(b, a))
return true;
reverse(a.begin(), a.end());
reverse(b.begin(), b.end());
if (check(a, b) || check(b, a))
return true;
return false;
}
};
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# Problem D - 统计子树中城市之间最大距离 (opens new window)
注意到数据范围,我们可以枚举子集的构成方式。(这里吐槽一下题目的命名,用“子树”这个叫法,很容易让人误解,因此我们下面统一称为“子集”。)
对于每一种子集,我们可以用树形动态规划进行求解。对于每一个节点,我们要求出以其为根节点的子树中的最大距离和最大深度。最大深度很容易求得,最大距离则需要分几种情况进行讨论:
- 从该节点到该字数中深度最大的节点
- 从以该节点的一个孩子节点为根节点的子树中深度最大的节点,到以该节点的另一个孩子节点为根节点的子树中深度最大的节点
- 从以该节点的一个孩子节点为根节点的子树中的一个节点,到同一子树中的另一节点
容易看出,第一种和第三种情况比较容易解决,我们只要利用对孩子节点进行递归得到的结果即可计算出来。对于第二种情况,我们则需要记录所有孩子节点的最大深度中最大的两个值。
需要注意的是,我们在DFS过程中还需要记录访问过的城市数量,最后与子集中的城市数量进行比较,如果二者不相等,则说明该子集不连通,是一个非法的子集,应当予以排除。
总时间复杂度为。
注意
我们应当构建一次邻接表,然后在DFS过程中判断每条边是否存在于当前子集中,而不是针对每一子集构建一次邻接表。虽然二者的时间复杂度是相同的,但如果采用后者,也即每次重新构建邻接表,那么每次都需要访问所有边,而实际上有很多边在DFS过程中并不会被访问到。另一方面,vector
的创建也有很大的额外开销。
实际上,经过测试,这两种方法的运行时间相差超过了10倍。
参考代码(C++)
class Solution {
vector<vector<int>> adj;
int cities = 0;
bitset<16> bs;
pair<int, int> dfs(int u, int d, int p) {
int max_dist = 0, max_depth = d;
cities++;
int m1 = -1, m2 = -1;
for (int v : adj[u]) {
if (bs[v] && v != p) {
auto [dis, dep] = dfs(v, d + 1, u);
max_depth = max(max_depth, dep);
max_dist = max(max_dist, dis);
if (m1 < dep) {
m2 = m1;
m1 = dep;
} else if (m2 < dep)
m2 = dep;
}
}
max_dist = max(max_dist, max_depth - d);
if (m2 > 0)
max_dist = max(max_dist, m1 + m2 - 2 * d);
return {max_dist, max_depth};
}
public:
vector<int> countSubgraphsForEachDiameter(int n, vector<vector<int>>& edges) {
vector<int> ans(n - 1);
adj = vector<vector<int>>(n);
for (auto e : edges) {
int u = e[0] - 1, v = e[1] - 1;
adj[u].emplace_back(v);
adj[v].emplace_back(u);
}
for (int i = 1; i < (1 << n); ++i) {
bs = bitset<16>(i);
cities = 0;
auto [max_dist, max_depth] = dfs(__builtin_ctz(i), 0, -1);
if (cities == bs.count() && max_dist > 0)
ans[max_dist - 1]++;
}
return ans;
}
};
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