1,042
社区成员
发帖
与我相关
我的任务
分享豆包青训营考核3 | “朝闻道”
这是我参加朝闻道知识分享大赛的第 3 篇文章
二进制之和
问题描述
小U和小R喜欢探索二进制数字的奥秘。他们想找到一个方法，将两个二进制字符串相加并以十进制的形式呈现。这个过程需要注意的是，他们的二进制串可能非常长，所以常规的方法可能无法处理大数。小U和小R希望你帮助他们设计一个算法，该算法能在保证时间复杂度不超过O(n^2)的前提下，返回两个二进制字符串的十进制求和结果。
测试样例
样例1：
输入：
binary1 = "101" ,binary2 = "110"输出：'11'
样例2：
输入：
binary1 = "111111" ,binary2 = "10100"输出：'83'
样例3：
输入：
binary1 = "111010101001001011" ,binary2 = "100010101001"输出：'242420'
样例4：
输入：
binary1 = "111010101001011" ,binary2 = "10010101001"输出：'31220'
样例5：
输入：
binary1 = "11" ,binary2 = "1"输出：'4'
思路：二进制相加，模拟手动进位计算，然后二进制转十进制。时间复杂度O(n)。这里的测试用例不是很大，所以二进制数组转十进制我直接用一个整数保存（也可能是python的整数没有限制大小，所以能过）
def solution(binary1, binary2):
# Please write your code here
binary_array = []
size1 = len(binary1)
size2 = len(binary2)
index = -1
# 二进制数组相加：时间复杂度O(n)
while -index <= size1 or -index <= size2:
# 低位相加
add_num = 0
if -index <= size1:
add_num += int(binary1[index])
if -index <= size2:
add_num += int(binary2[index])
if -index > len(binary_array): # 如果位置不够，就开辟位置
binary_array.insert(0, 0)
if add_num + binary_array[index] > 1: # 进位
binary_array[index] = (add_num + binary_array[index]) % 2
binary_array.insert(0, 1)
else: # 不进位
binary_array[index] += add_num
index -= 1
# 二进制转十进制：时间复杂度O(n)
result = 0
index = -1
pow_num = 0
size = len(binary_array)
while -index <= size:
result += binary_array[index] * pow(2, pow_num)
pow_num += 1
index -= 1
return str(result)
上述代码思想是通用的，改写为其他语言也很简单，不过python的数据类型不限制大小，所以我向应该能用内置的语法特性来做：
def solution(binary1, binary2):
# Please write your code here
# 将二进制字符串转换为十进制整数并相加
decimal_sum = int(binary1, 2) + int(binary2, 2)
# 将十进制结果转换为字符串返回
return str(decimal_sum)
时间复杂度：O(n)，主要在于 int 函数的转换复杂度，适用于较长的二进制字符串。
超市里的货物架调整
问题描述
在一个超市里，有一个包含 n 个格子的货物架，每个格子中放有一种商品，商品用小写字母 a 到 z 表示。当顾客进入超市时，他们会依次从第一个格子查找到第 n 个格子，寻找自己想要购买的商品。如果在某个格子中找到该商品，顾客就会购买它并离开；如果中途遇到一个空格子，或查找完所有格子还没有找到想要的商品，顾客也会离开。
作为超市管理员，你可以在顾客到来之前重新调整商品的顺序，以便尽可能多地出售商品。当第一个顾客进入后，商品位置不能再调整。你需要计算在最优调整下，最多可以卖出多少件商品。输入变量说明：
-
n：货物架的格子数 -
m：顾客想要购买的商品种类数 -
s：货物架上商品的初始顺序 -
c：顾客想要购买的商品种类
测试样例
样例1：
输入：
n = 3 ,m = 4 ,s = "abc" ,c = "abcd"输出：3
样例2：
输入：
n = 4 ,m = 2 ,s = "abbc" ,c = "bb"输出：2
样例3：
输入：
n = 5 ,m = 4 ,s = "bcdea" ,c = "abcd"输出：4
思路：很简单，没有顺序，直接数数量即可，时间复杂度O(n)
def solution(n: int, m: int, s: str, c: str) -> int:
# write code here
goods = {}
needs = {}
for i in s:
goods[i] = goods.get(i, 0) + 1
for i in c:
needs[i] = needs.get(i, 0) + 1
num = 0
for k in needs:
num += min(goods.get(k, 0), needs.get(k, 0))
return num
观光景点组合得分问题
问题描述
小R正在研究一组观光景点，每个景点都有一个评分，保存在数组 values 中，其中 values[i] 表示第 i 个观光景点的评分。同时，景点之间的距离由它们的下标差 j - i 表示。
一对景点 (i < j) 的观光组合得分为 values[i] + values[j] + i - j，也就是两者评分之和减去它们之间的距离。
小R想知道，在哪种情况下能够获得观光景点组合的最高得分。
测试样例
样例1：
输入：
values = [8, 3, 5, 5, 6]输出：11
样例2：
输入：
values = [10, 4, 8, 7]输出：16
样例3：
输入：
values = [1, 2, 3, 4, 5]输出：8
思路一：两次循环，两两组合找最大。时间复杂度O(n^2)
def solution(values: list) -> int:
# write code here
max_value = 0
n = len(values)
for x in range(n - 1):
for y in range(x + 1, n):
max_value = max(max_value, values[x] + values[y] + x - y)
return max_value # Placeholder return
思路二：
给定的组合得分为：
我们可以将其重写为：
设定：
于是得分可以转化为：
在这种情况下，我们只需要遍历 values 数组一次，计算出所有的 A[i] 和 B[j]，然后在遍历中更新最大得分。
时间复杂度O(n)
def solution(values: list) -> int:
# write code here
n = len(values)
max_score = 0
maxA = values[0] + 0 # A[0] = values[0] + 0
for j in range(1, n):
# 计算 B[j] = values[j] - j
currentB = values[j] - j
# 计算得分
max_score = max(max_score, maxA + currentB)
# 更新 maxA
maxA = max(maxA, values[j] + j)
return max_score
数组元素之和最小化
问题描述
小C希望构造一个包含n个元素的数组，且满足以下条件：
-
数组中的所有元素两两不同。
-
数组所有元素的最大公约数为
k。 -
数组元素之和尽可能小。
任务是输出该数组元素之和的最小值。
测试样例
样例1：
输入：
n = 3 ,k = 1输出：6
样例2：
输入：
n = 2 ,k = 2输出：6
样例3：
输入：
n = 4 ,k = 3输出：30
思路：元素要尽量的小，那就从最小的开始即可
def solution(n: int, k: int) -> int:
# write code here
return (k + n * k) * n // 2
最少前缀操作问题
问题描述
小U和小R有两个字符串，分别是S和T，现在小U需要通过对SS进行若干次操作，使其变成T的一个前缀。操作可以是修改S的某一个字符，或者删除S末尾的字符。现在你需要帮助小U计算出，最少需要多少次操作才能让S变成T的前缀。
测试样例
样例1：
输入：
S = "aba", T = "abb"输出：1
样例2：
输入：
S = "abcd", T = "efg"输出：4
样例3：
输入：
S = "xyz", T = "xy"输出：1
样例4：
输入：
S = "hello", T = "helloworld"输出：0
样例5：
输入：
S = "same", T = "same"输出：0
思路：很简单，从前往后比较，不同则换，比完后还剩的就要删除
def solution(S: str, T: str) -> int:
# write code here
n = min(len(S), len(T))
result = 0
for i in range(n):
if S[i] != T[i]:
result += 1
if len(S) > len(T):
result += len(S) - len(T)
return result
徒步旅行中的补给问题
问题描述
小R正在计划一次从地点A到地点B的徒步旅行，总路程需要 N 天。为了在旅途中保持充足的能量，小R每天必须消耗1份食物。幸运的是，小R在路途中每天都会经过一个补给站，可以购买食物进行补充。然而，每个补给站的食物每份的价格可能不同，并且小R最多只能同时携带 K 份食物。
现在，小R希望在保证每天都有食物的前提下，以最小的花费完成这次徒步旅行。你能帮助小R计算出最低的花费是多少吗？
测试样例
样例1：
输入：
n = 5 ,k = 2 ,data = [1, 2, 3, 3, 2]输出：9
样例2：
输入：
n = 6 ,k = 3 ,data = [4, 1, 5, 2, 1, 3]输出：9
样例3：
输入：
n = 4 ,k = 1 ,data = [3, 2, 4, 1]输出：10
思想：贪心，尽量拿价格小的。
我的想法是：
遍历到后面时，前面的价格应该也要算进来，也就是说走到这个站点，购买的食物应该是从该站点开始往前k个站点最小价格的那一个，因为最多只能携带k份食物，所以遍历到该站点时，那前面的第k+1个站点就需要从所选价格表中删除。
每次插入时都要快速的选取最小值，这就很容易想到一个数据结构——小顶堆（最小堆）。这里使用堆有个问题，就是删除的结点不一定是堆顶，因为不知道前面第k+1个站点价格大小，所以删除结点只能对列表删除结点，然后构建堆，时间复杂度O(n^2*log(n))，不如用一个min_value来记录最小值，复杂度为O(n^2)
def solution(n, k, data):
# Edit your code here
min_money = 0
ready = []
min_value = 0
for i in data:
# 当前站点加入ready
ready.append(i)
# 如果ready大于k，就将最先进入的站点价格删除
if len(ready) > k:
ready.pop(0)
# 找到最小值(这一步的时间复杂度应该为O(n))。如果在这里建堆就没必要了，时间复杂度可能提升至O(n*log()n)
min_value = min(ready)
min_money += min_value
return min_money
...全文
请发表友善的回复…
发表回复
