上岸算法LeetCode Weekly Contest 276解题报告

【 NO.1 将字符串拆分为若干长度为 k 的组】

解题思路
签到题。

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class Solution {
public String[] divideString(String s, int k, char fill) {

   String[] res = new String[(s.length() + k - 1) / k];
   for (int i = 0; i < res.length; i++) {
       if (k * i + k <= s.length()) {
           res[i] = s.substring(k * i, k * i + k);
      } else {
           res[i] = s.substring(k * i) + repeat(fill, k - (s.length() - k * i));
      }
  }
   return res;

}

private String repeat(char fill, int i) {

   StringBuilder sb = new StringBuilder();
   for (; i > 0; i--) {
       sb.append(fill);
  }
   return sb.toString();

}
}

【 NO.2 得到目标值的最少行动次数】

解题思路
逆序贪心，优先用除法。

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class Solution {
public int minMoves(int target, int maxDoubles) {

   if (target == 1) {
       return 0;
  }
   if (maxDoubles == 0) {
       return target - 1;
  }
   if (target % 2 == 1) {
       return minMoves(target - 1, maxDoubles) + 1;
  }
   return minMoves(target / 2, maxDoubles - 1) + 1;

}
}

【 NO.3 解决智力问题】

解题思路
动态规划，定义状态 f[i] 表示解决问题 i 时，前 i 个问题最多得到的分数

则有状态转移方程 f[i] = max(f[j]) + score[i], 其中 j 满足 forbid[j] + j < i

使用 TreeMap 维护 forbid[j] + j 即可

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class Solution {
public long mostPoints(int[][] questions) {

   long[] f = new long[questions.length];
   f[0] = questions[0][0];
   TreeMap<Integer, Long> cand = new TreeMap<>();
   cand.put(questions[0][1], f[0]);
   long max = 0;
   for (int i = 1; i < f.length; i++) {
       while (!cand.isEmpty() && cand.firstKey() < i) {
           var e = cand.pollFirstEntry();
           max = Math.max(max, e.getValue());
      }
       f[i] = questions[i][0] + max;
       int key = questions[i][1] + i;
       cand.put(key, Math.max(cand.getOrDefault(key, 0L), f[i]));
  }
   return Arrays.stream(f).max().getAsLong();

}
}

【 NO.4 同时运行 N 台电脑的最长时间】

解题思路
二分答案，详见注释。

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class Solution {
public long maxRunTime(int n, int[] batteries) {

   long l = 1, r = Arrays.stream(batteries).mapToLong(i -> i).sum() / n;
   while (l + 1 < r) {
       long mid = (l + r) / 2;
       if (check(n, batteries, mid)) {
           l = mid;
      } else {
           r = mid;
      }
  }
   return check(n, batteries, r) ? r : l;

}

// 判断电池能否供给 n 台电脑使用 time 分钟
// 相当于每块电池最多使用 time 分钟
// 如果一块电池容量小于 time 分钟，那么它需要和其他电池拼一起才能组成 time 分钟
// 如果一块电池容量多于 time 分钟，那么可以认为它将被浪费，可以认为这个电池容量只有 time 分钟
// 因为换电池是不消耗时间的，所以只需检查电池容量之和是否达到了 time * n 即可
private boolean check(int n, int[] batteries, long time) {

   return Arrays.stream(batteries).mapToLong(i -> Math.min((long) i, time)).sum() >= n * time;

}
}