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1544.整理字符串
题目链接:1544.整理字符串
给你一个由大小写英文字母组成的字符串 s
。
一个整理好的字符串中, 两个相邻字符 s[i]
和 s[i + 1]
不会同时满足下述条件:
0 <= i <= s.length - 2
-
s[i]
是小写字符,但s[i + 1]
是相同的大写字符; 反之亦然 。
请你将字符串整理好,每次你都可以从字符串中选出满足上述条件的 两个相邻 字符并删除,直到字符串整理好为止。
请返回整理好的 字符串 。题目保证在给出的约束条件下,测试样例对应的答案是唯一的。
注意: 空字符串也属于整理好的字符串,尽管其中没有任何字符。
示例 Sample
示例 1:
输入: s = "leEeetcode"
输出: "leetcode"
解释: 无论你第一次选的是 i = 1 还是 i = 2,都会使 "leEeetcode" 缩减为 "leetcode" 。
示例 2:
输入: s = "abBAcC"
输出: ""
解释: 存在多种不同情况,但所有的情况都会导致相同的结果。例如:
"abBAcC" --> "aAcC" --> "cC" --> ""
"abBAcC" --> "abBA" --> "aA" --> ""
示例 3:
输入: s = "s"
输出: "s"
提示:
1 <= s.length <= 100
-
s
只包含小写和大写英文字母
我的题解
class Solution {
public:
inline bool is_lower(char c) {return c >= 'a' && c <= 'z';}
string makeGood(string s) {
string ans;
for(int i = 0; i < s.length(); i++) {
if(ans.length() > 0) {
if(is_lower(ans.back()) && s[i] == ans.back() + 'A' - 'a')
ans.pop_back();
else if(is_lower(s[i]) && ans.back() == s[i] + 'A' - 'a')
ans.pop_back();
else
ans += s[i];
} else
ans += s[i];
}
return ans;
}
};
1545.找出第 N 个二进制字符串中的第 K 位
题目链接:1545.找出第 N 个二进制字符串中的第 K 位
给你两个正整数 n
和 k
,二进制字符串 Sn
的形成规则如下:
S1 = "0"
- 当
i > 1
时,Si = Si-1 + "1" + reverse(invert(Si-1))
其中 +
表示串联操作,reverse(x)
返回反转 x
后得到的字符串,而 invert(x)
则会翻转 x 中的每一位(0 变为
1,而 1 变为 0)
例如,符合上述描述的序列的前 4 个字符串依次是:
S1 = "0"
S2 = "0 **1** 1"
S3 = "011 **1** 001"
S4 = "0111001 **1** 0110001"
请你返回 Sn
的 第k
位字符 ,题目数据保证 k
一定在 Sn
长度范围以内。
示例 Sample
示例 1:
输入: n = 3, k = 1
输出: "0"
解释: S3 为 " 0 111001",其第 1 位为 "0" 。
示例 2:
输入: n = 4, k = 11
输出: "1"
解释: S4 为 "0111001101 1 0001",其第 11 位为 "1" 。
示例 3:
输入: n = 1, k = 1
输出: "0"
示例 4:
输入: n = 2, k = 3
输出: "1"
提示:
1 <= n <= 20
1 <= k <= 2n - 1
我的题解
class Solution {
public:
string revert(const string& s, string &ans) {
for(char c : s)
ans += c == '0' ? '1' : '0';
return ans;
}
char findKthBit(int n, int k) {
vector<string>s(n + 1);
s[1] = "0";
for(int i = 2; i <= n; ++i) {
s[i] = s[i - 1];
s[i] += "1";
string t;
revert(s[i - 1], t);
reverse(t.begin(), t.end());
s[i] += t;
}
return s[n][k - 1];
}
};
1546.和为目标值的最大数目不重叠非空子数组数目
题目链接:1546.和为目标值的最大数目不重叠非空子数组数目
给你一个数组 nums
和一个整数 target
。
请你返回 非空不重叠 子数组的最大数目,且每个子数组中数字和都为 target
。
示例 Sample
示例 1:
输入: nums = [1,1,1,1,1], target = 2
输出: 2
解释: 总共有 2 个不重叠子数组(加粗数字表示) [ 1,1 ,1, 1,1 ] ,它们的和为目标值 2 。
示例 2:
输入: nums = [-1,3,5,1,4,2,-9], target = 6
输出: 2
解释: 总共有 3 个子数组和为 6 。
([5,1], [4,2], [3,5,1,4,2,-9]) 但只有前 2 个是不重叠的。
示例 3:
输入: nums = [-2,6,6,3,5,4,1,2,8], target = 10
输出: 3
示例 4:
输入: nums = [0,0,0], target = 0
输出: 3
提示:
1 <= nums.length <= 10^5
-10^4 <= nums[i] <= 10^4
0 <= target <= 10^6
我的题解
class Solution {
public:
int maxNonOverlapping(vector<int>& nums, int target) {
map<int, int>g;
g[0] = {-1};
int s(0);
vector<int>ans(nums.size());
for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
s += nums[i];
if(i)
ans[i] = ans[i - 1];
if(g.find(s - target) != g.end()) {
int j = g[s - target];
ans[i] = max(ans[i], (j >= 0 ? ans[j] + 1 : 1));
}
g[s] = (i);
}
return ans.back();
}
};
1547.切棍子的最小成本
题目链接:1547.切棍子的最小成本
有一根长度为 n
个单位的木棍,棍上从 0
到 n
标记了若干位置。例如,长度为 6 的棍子可以标记如下:
![](https://assets.leetcode-cn.com/aliyun-lc-
upload/uploads/2020/08/09/statement.jpg)
给你一个整数数组 cuts
,其中 cuts[i]
表示你需要将棍子切开的位置。
你可以按顺序完成切割,也可以根据需要更改切割的顺序。
每次切割的成本都是当前要切割的棍子的长度,切棍子的总成本是历次切割成本的总和。对棍子进行切割将会把一根木棍分成两根较小的木棍(这两根木棍的长度和就是切割前木棍的长度)。请参阅第一个示例以获得更直观的解释。
返回切棍子的 最小总成本 。
示例 Sample
示例 1:
输入: n = 7, cuts = [1,3,4,5]
输出: 16
解释: 按 [1, 3, 4, 5] 的顺序切割的情况如下所示:
第一次切割长度为 7 的棍子,成本为 7 。第二次切割长度为 6 的棍子(即第一次切割得到的第二根棍子),第三次切割为长度 4 的棍子,最后切割长度为 3 的棍子。总成本为 7 + 6 + 4 + 3 = 20 。
而将切割顺序重新排列为 [3, 5, 1, 4] 后,总成本 = 16(如示例图中 7 + 4 + 3 + 2 = 16)。
示例 2:
输入: n = 9, cuts = [5,6,1,4,2]
输出: 22
解释: 如果按给定的顺序切割,则总成本为 25 。总成本 <= 25 的切割顺序很多,例如,[4,6,5,2,1] 的总成本 = 22,是所有可能方案中成本最小的。
提示:
2 <= n <= 10^6
1 <= cuts.length <= min(n - 1, 100)
1 <= cuts[i] <= n - 1
-
cuts
数组中的所有整数都 互不相同
我的题解
石子合并 原题
class Solution {
public:
int gao(vector<int>&sum)const {
const int n = sum.size();
vector<vector<int>>dp(n, vector<int>(n + 7, (1 << 22)));
for(int i = 0; i < n; ++i)
dp[i][i] = 0;
for(int v = 1; v < n; v++) {
for(int i = 0; i < n - v; i++) {
int j = i + v;
dp[i][j] = INT_MAX;
int tmp = sum[j] - (i > 0 ? sum[i - 1] : 0);
for(int k = i; k < j; k++)
dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + tmp);
}
}
return dp[0][n - 1];
}
int minCost(int n, vector<int>& cuts) {
sort(cuts.begin(), cuts.end());
cuts.push_back(n);
return gao(cuts);
}
};