LeetCode笔记：Biweekly Contest 86

LeetCode笔记：Biweekly Contest 86
- 0. 赛后总结
- 1. 题目一
  - 1. 解题思路
  - 2. 代码实现
- 2. 题目二
  - 1. 解题思路
  - 2. 代码实现
- 3. 题目三
  - 1. 解题思路
  - 2. 代码实现
- 4. 题目四
  - 1. 解题思路
  - 2. 代码实现

比赛链接：https://leetcode.com/contest/biweekly-contest-86/

0. 赛后总结

好久没有打比赛了，昨天兴致所至重新去打了一下比赛，惊讶地发现我居然还能够拿到国内238，全球777的排名，还是在我最后一题一开始看错题目的前提下，也算是多少有点小开心了。

不过毕竟昨晚的题目简单，后面还需要再接再厉就是了。

1. 题目一

给出题目一的试题链接如下：

2395. Find Subarrays With Equal Sum

1. 解题思路

这一题其实就是考虑所有连续两个元素的和，看看有没有重复就行了。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:def findSubarrays(self, nums: List[int]) -> bool:n = len(nums)seen = set()for i in range(n-1):s = nums[i] + nums[i+1]if s in seen:return Trueseen.add(s)return False

提交代码评测得到：耗时38ms，占用内存13.8MB。

2. 题目二

给出题目二的试题链接如下：

2396. Strictly Palindromic Number

1. 解题思路

这一题蛮有意思的，因为想到了那就是直接写答案的东西，想不到就要绕圈子了，还不一定能搞定。

说白了，对于任何一个大于3的数 n n n，考察 n − 2 n-2 n−2进制下的结果就一定是 12 12 12，因此必然不可能是严格的回文，故我们只需要直接返回False即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:def isStrictlyPalindromic(self, n: int) -> bool:return False

提交代码评测得到：耗时26ms，占用内存13.9MB。

3. 题目三

给出题目三的试题链接如下：

2397. Maximum Rows Covered by Columns

1. 解题思路

这一题由于 m , n m,n m,n的范围都不会大于12，因此，遍历每一列被block与不被block的情况也就是 2 12 2^{12} 212种情况，即 4096 4096 4096种情况，更何况cols参数的限制还会帮我们进行一定的剪枝，因此，我们只需要使用一个遍历即可对获得最终的结果。

思路上来说，我们考察每一种符合条件的情况下没有被block的行的数目，然后取出其中的最小值即可反向求得被block的最大值。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:def maximumRows(self, mat: List[List[int]], cols: int) -> int:n, m = len(mat), len(mat[0])cache = defaultdict(set)for i in range(n):for j in range(m):if mat[i][j] == 1:cache[j].add(i)def dfs(idx, unblock, cnt):if idx >= m:return n - len(unblock)elif cnt == 0:return dfs(idx+1, unblock | cache[idx], cnt)else:return max(dfs(idx+1, unblock | cache[idx], cnt),dfs(idx+1, unblock, cnt-1))return dfs(0, set(), cols)

提交代码评测得到：耗时60ms，占用内存14MB。

4. 题目四

给出题目四的试题链接如下：

2398. Maximum Number of Robots Within Budget

1. 解题思路

这一题一开始看错题目了，题目上要求是连续的，因此事实上我们只需要维护一个滑动窗口即可。

然后剩下的问题就是怎么快速的得到max(chargeTimes)和sum(runningCosts)这两个值，后者可以通过一个累积累积数组快速求得，而前者我们可以维护一个有序数组，然后不断地加入新加入的元素以及弹出超过时间窗口的元素即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:def maximumRobots(self, chargeTimes: List[int], runningCosts: List[int], budget: int) -> int:res = 0ctimes, rcost, k = [], 0, 0for idx, (ct, rc) in enumerate(zip(chargeTimes, runningCosts)):bisect.insort(ctimes, ct)rcost += rck += 1s = ctimes[-1] + k * rcostwhile k > 0 and ctimes[-1] + k * rcost > budget:k -= 1rct = chargeTimes[idx-k]ctimes.pop(bisect.bisect_left(ctimes, rct))rcost -= runningCosts[idx-k]res = max(res, k)return res

提交代码评测得到：耗时4500ms，占用内存22.1MB。