目录
- 1、兼具大小写的最好英文字母
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- 1）题目描述
- 2）原题链接
- 3）思路解析
- 4）模板代码
- 5）算法与时间复杂度
- 2、个位数字为 K 的整数之和
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- 1）题目描述
- 2）原题链接
- 3）思路解析
- 4）模板代码
- 5）算法与时间复杂度
- 3、小于等于 K 的最长二进制子序列
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- 1）题目描述
- 2）原题链接
- 3）思路解析
- 4）模板代码
- 5）算法与时间复杂度
- 4、卖木头块
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- 1）题目描述
- 2）原题链接
- 3）思路解析
- 4）模板代码
- 5）算法与时间复杂度
- 5、周赛总结
1、兼具大小写的最好英文字母 1）题目描述
给你一个由英文字母组成的字符串2）原题链接s，请你找出并返回s中的 最好 英文字母。返回的字母必须为大写形式。如果不存在满足条件的字母，则返回一个空字符串。
最好 英文字母的大写和小写形式必须 都 在s中出现。
英文字母b比另一个英文字母a更好 的前提是：英文字母表中，b在a之 后 出现。
LeetCode.5242：兼具大小写的最好英文字母3）思路解析
- ( 1 ) (1) (1)简单的模拟题，判断某个字母的大小写是否同时出现在字符串中即可，字典序越大的优先级越高。考虑使用字符映射去记录即可。下面我使用的是
int数组去记录，题目只要求是否存在，使用boolean数组也可。
class Solution {
int[] a=new int[26];
int[] b=new int[26];
public String greatestLetter(String s) {
char[] str=s.toCharArray();
for (int i = 0;
i < str.length;
i++) {
char c=str[i];
if('a'<=c&&c<='z') a[c-'a']++;
else if ('A'<=c&&c<='Z') b[c-'A']++;
}
String ans="";
for (int i = 0;
i < 26;
i++) {
if (a[i]!=0&&b[i]!=0){
ans=(char)(i+'A')+"";
}
}
return ans;
}
}
5）算法与时间复杂度 ??算法：模拟
??时间复杂度：遍历一次字符串，复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。
2、个位数字为 K 的整数之和 1）题目描述
给你两个整数num和k，考虑具有以下属性的正整数多重集：
- 每个整数个位数字都是
k。- 所有整数之和是
num。
返回该多重集的最小大小，如果不存在这样的多重集，返回-1。
注意：- 多重集与集合类似，但多重集可以包含多个同一整数，空多重集的和为 0 。
- 个位数字 是数字最右边的数位。
文章图片
2）原题链接
LeetCode.5218：个位数字为 K 的整数之和3）思路解析
- ( 1 ) (1) (1)可以很明显发现，假设我们数组中放了 n n n个数，这 n n n个数的和为 n u m num num,且每个数的个位数都为 k k k，那么我们很明显发现需要满足下面这个等式：
n u m % 10 = ( n ? k ) % 10 num\%10=(n*k)\%10 num%10=(n?k)%10
- ( 2 ) (2) (2)这是因为 n u m num num的个位只由这 n n n个数的个位之和的个位数决定，而 n n n个数的个位数都是已知 k k k，所以我们需要去枚举到最小的 n n n，使得满足上述的等式，此时 n n n即为答案。
- ( 3 ) (3) (3)对于 n u m num num为 0 0 0需要特判一下，当相乘的数进入循环后说明没有找到答案直接返回
-1。比如
2无论和谁相乘，答案的个位数永远都是02468，判断到重复说明不可能组成题意要求的。当然的过程中也需要保证
k ? n < = n u m k*n<=num k?n<=num
class Solution {
public int minimumNumbers(int num, int k) {
//特判
if(num==0) return 0;
if(k>num) return -1;
//s是我们需要找的数字
int s=num%10;
Set set=new HashSet<>();
//区间足够大即可
for (int i = 1;
i <3000;
i++) {
int g=k*i;
//不能超过num
if(g>num) return -1;
//找到答案
if (g%10==s) return i;
//找完了，没找到答案返回-1
if (!set.add(g%10)) return -1;
}
//无法到达的步骤
return -1;
}
}
class Solution { public int minimumNumbers(int num, int k) {
if (num == 0) {
return 0;
}
for (int i = 1, j = num - k;
i <= 10 && j >= 0;
i++, j -= k) {
if (j % 10 == 0) {
return i;
}
}
return -1;
}
}
5）算法与时间复杂度 ??算法：数学
??时间复杂度：结论题，不需要多少时间，视为 O ( 1 ) 。 O(1)。 O(1)。
3、小于等于 K 的最长二进制子序列 1）题目描述
给你一个二进制字符串2）原题链接s和一个正整数k。
请你返回 s 的 最长 子序列，且该子序列对应的 二进制 数字小于等于k。
注意：
- 子序列可以有 前导 0 。
- 空字符串视为
0。- 子序列 是指从一个字符串中删除零个或者多个字符后，不改变顺序得到的剩余字符序列。
LeetCode.5218：小于等于 K 的最长二进制子序列3）思路解析
- ( 1 ) (1) (1)考虑一个二进制字符串，如
1000110，它的十进制应该是：
( 1000110 ) 2 = 2 1 + 2 2 + 2 6 (1000110)_2=2^1+2^2+2^6 (1000110)2?=21+22+26
从右往左的每个 1 1 1所代表的值分别是 2 1 2^1 21、 2 2 2^2 22、 2 6 2^6 26，幂数为它们从右往左数的下标(从0开始)。 - ( 2 ) (2) (2)由于题意说可以包含前导
0，我们可知它并不会影响我们1的位置让我们的二进制数变大，但后面的0会导致1的位置向左移动导致值变大。比如0000001000110并不大，1000011000000却非常大。 - ( 3 ) (3) (3)从贪心的角度出发，为了选出更多的前导
0以及让每个1的价值尽可能小，我们从末尾开始选择，对于每个0我们直接计入答案，对于每个1我们去判断加上它当前的价值和是否超出k，如果不超则加上否则不加。 - ( 4 ) (4) (4)注意精度问题， 2 30 2^{30} 230就已经接近超出
int，所以需要判断，k的最大值也仅达到 1 0 9 10^9 109。
class Solution {
public int longestSubsequence(String s, int k) {
char[] c=s.toCharArray();
int ans=0;
int res=0;
int pre=0;
for (int i = c.length-1;
i >=0;
i--) {
if (c[i]=='1'&&pre<=30){
int h=(int)Math.pow(2,pre);
if (ans+h<=k){
ans+=h;
res++;
}
}else if(c[i]=='0') res++;
pre++;
}
return res;
}
}
5）算法与时间复杂度 ??算法：贪心
??时间复杂度：遍历了一遍字符串，复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。
4、卖木头块 1）题目描述
给你两个整数m和n，分别表示一块矩形木块的高和宽。同时给你一个二维整数数组prices，其中prices[i] = [hi, wi, pricei]表示你可以以pricei元的价格卖一块高为hi宽为wi的矩形木块。
每一次操作中，你必须按下述方式之一执行切割操作，以得到两块更小的矩形木块：
- 沿垂直方向按高度 完全 切割木块，或
- 沿水平方向按宽度 完全 切割木块
在将一块木块切成若干小木块后，你可以根据2）原题链接prices卖木块。你可以卖多块同样尺寸的木块。你不需要将所有小木块都卖出去。你 不能 旋转切好后木块的高和宽。
请你返回切割一块大小为m x n的木块后，能得到的 最多 钱数。
注意你可以切割木块任意次。
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LeetCode.5254：卖木头块3）思路解析
- ( 1 ) (1) (1)不难发现，每个木块都是矩阵，且每个木块的价值只与高和宽有关，与位置无关，且矩阵切割后仍然为矩阵。从 d p dp dp角度出发。
- ( 2 ) (2) (2)定义 d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]的含义为高为 i i i,宽为 j j j的木块可卖出的最大价值。对于任意一块高为 i i i宽为 j j j矩形木块我们可以枚举切割位置，我们可以按位置 [ 1 , i ? 1 ] [1,i-1] [1,i?1]切割为两块矩阵，也可以按宽 [ 1 , j ? 1 ] [1,j-1] [1,j?1]切割为两块矩阵。还需要考虑是否可以不切割直接进行售卖，三者取最大值。所以转移方程为
f [ i ] [ j ] = max ? k = 1 i ? 1 f [ k ] [ j ] + f [ i ? k ] [ j ] f[i][j]=\max _{k=1}^{i-1} f[k][j]+f[i-k][j] f[i][j]=k=1maxi?1?f[k][j]+f[i?k][j]
f [ i ] [ j ] = max ? k = 1 j ? 1 f [ i ] [ k ] + f [ i ] [ j ? k ] f[i][j]=\max _{k=1}^{j-1} f[i][k]+f[i][j-k] f[i][j]=k=1maxj?1?f[i][k]+f[i][j?k]
class Solution {
int N=210;
long[][] f=new long[N][N];
long[][] map=new long[N][N];
public long sellingWood(int m, int n, int[][] prices) {
for (int[] p:prices){
map[p[0]][p[1]]=p[2];
}
for (int i = 1;
i <=m;
i++) {
for (int j = 1;
j <=n;
j++) {
f[i][j]=map[i][j];
for (int k = 1;
k 5）算法与时间复杂度 ??算法：dp
??时间复杂度： O ( m n ( n + m ) ) O(mn(n+m)) O(mn(n+m))
5、周赛总结 【《力扣周赛题解》|【周赛复盘】LeetCode第298场单周赛】??第四题没动脑，我是 s b sb sb。
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