5717. 最少操作使数组递增

签到题，每个数至少比前一个数的数值大一，即可满足严格递增。

class Solution {
public:
    int minOperations(vector<int>& nums) {
        
        int res=0;
        for(int i=1;i<nums.size();i++)
        {
            if(nums[i] > nums[i-1]) continue;
            else
            {
                res+=nums[i-1]-nums[i]+1;
                nums[i]=nums[i-1]+1;
            }
        }
        return res;
    }
};

1828. 统计一个圆中点的数目

模拟题。

class Solution {
public:
    int dist(int a,int b,int c,int d)
    {
        return (a-c)*(a-c)+(b-d)*(b-d);
    }
    vector<int> countPoints(vector<vector<int>>& points, vector<vector<int>>& queries) {
        
        vector<int> res;
        for(int i=0;i<queries.size();i++)
        {
            int x=queries[i][0],y=queries[i][1],r=queries[i][2];
            int cnt=0;
            for(int j=0;j<points.size();j++)
            {
                int a=points[j][0],b=points[j][1];
                if(dist(x,y,a,b) <= r*r)
                    cnt++;
            }
            res.push_back(cnt);
        }
        return res;
    }
};

1829. 每个查询的最大异或值

我们需要挑选一个包含不超过\(\textit{maximumBit}\)个二进制位的非负整数 \(k\)，使得 \(k \oplus \textit{xorsum}\)的值最大。由于题目保证了数组 \(\textit{nums}\)中的元素一定小于等于 \(2^\textit{maximumBit} - 1\)，且\(k\)值小于等于 \(2^\textit{maximumBit} - 1\)，因此可以直接构造出 \(k\) 值为\(nums[0] \oplus nums[1]\oplus\cdots\oplus nums[i] \oplus (2^\textit{maximumBit} - 1)\)，这样\(k \oplus nums[0] \oplus nums[1]\oplus\cdots\oplus nums[i]\)的值为\((2^\textit{maximumBit} - 1)\)，保证了最大化。

每次删除一个元素可以用前缀和优化，这样保证了时间复杂度为：\(O(n)\)

class Solution {
public:
    vector<int> getMaximumXor(vector<int>& nums, int maximumBit) {
        int n=nums.size();
        
        vector<int> pre(n+1);
        for(int i=1;i<=n;i++)
            pre[i] = pre[i-1]^nums[i-1];
        
        int maxv=(1<<maximumBit)-1;
        vector<int> res;
        for(int i=n;i>=1;i--)
            res.push_back(pre[i]^maxv);
        
        return res;
    }
};