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- 往期回顾：LeetCode 单周赛第 347 场 · 二维空间上的 LIS 最长递增子序列问题
周赛 348 概览
T1. 最小化字符串长度（Medium）
- 标签：散列表、计数
T2. 半有序排列（Easy）
- 标签：散列表
T3. 查询后矩阵的和（Medium）
- 标签：散列表
T4. 统计整数数目（Hard）
- 标签：数位 DP、构造
T1. 最小化字符串长度（Medium）
https://leetcode.cn/problems/minimize-string-length/
题解（散列表 + 计数）
无论每个字符有多少，最终每个字符都会剩下 1 个，因此只需要记录字符种类数：
class Solution {
fun minimizedStringLength(s: String): Int {
return s.toHashSet().size
}
}
复杂度分析：
- 时间复杂度：$O(n)$
- 空间复杂度：$O(n)$
T2. 半有序排列（Easy）
https://leetcode.cn/problems/semi-ordered-permutation/
题解（模拟）
我们只需要考虑 1 和 n，每次操作可以把 1 向左边移动一位，或者将 n 向右移动一位，但是考虑到 1 和 n 的移动方向有交叉时，要减少一次操作次数。
class Solution {
fun semiOrderedPermutation(nums: IntArray): Int {
val n = nums.size
val i = nums.indexOf(1)
val j = nums.indexOf(n)
return i + (n - 1 - j) - if (i > j) 1 else 0
}
}
复杂度分析：
- 时间复杂度：$O(n)$
- 空间复杂度：$O(1)$
T3. 查询后矩阵的和（Medium）
https://leetcode.cn/problems/sum-of-matrix-after-queries/
题解（散列表）
这道题需要一点逆向思维，越靠后的操作会覆盖越靠前的操作，所以我们逆序遍历，并维护：
- rowSet：操作过的行号（逆序）
- colSet：操作过的列号（逆序）
那么，在每次行操作中可以填充的次数就是该行中没有被操作过的列数，而每次行操作中可以填充的次数就是该列中没有被操作过的行数。
class Solution {
fun matrixSumQueries(n: Int, queries: Array<IntArray>): Long {
var ret = 0L
val visitSet = Array(2) { HashSet<Int>() }
for (query in queries.reversed()) {
val type = query[0]
val index = query[1]
val value = query[2]
// 重复操作
if (visitSet[type].contains(index)) continue
// 这次操作可以填充的数字
ret += 1L * (n - visitSet[type xor 1].size) * value
visitSet[type].add(index)
}
return ret
}
}
复杂度分析：
- 时间复杂度：$O(q)$
- 空间复杂度：$O(n + q)$
T4. 统计整数数目（Hard）
https://leetcode.cn/problems/count-of-integers/
题解（数位 DP）
1、定义 f(n) 表示 [1,n] 中满足条件的好整数，那么原问题的解为：f(num2) - f(num1) + if(num1)
2、使用数位 DP：
以 n = 234 为例
- isLimit：高位是否约束当前位。例如百位填 2 时，十位就受到高位约束只能填 0-3，否则可以填 0-9
- isNum：高位是否为数字，这题不要考虑前导 0
3、定义 dfs(i:Int, sum:Int, isLimit:Int) 表示子问题中满足条件的个数
4、在备忘录中，isLimit 为 true 的子问题只会递归 1 次，可以不为 isLimit 提供记忆化维度：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-471217.html
class Solution {
private val MOD = 1000000007
fun count(num1: String, num2: String, min_sum: Int, max_sum: Int): Int {
return count(num2, min_sum, max_sum) - count(num1, min_sum, max_sum) + check(num1, min_sum, max_sum)
}
private fun check(num: String, min_sum: Int, max_sum: Int): Int {
var sum = 0
for (c in num) sum += c - '0'
return if (sum in min_sum..max_sum) 1 else 0
}
// 数位 DP
private fun count(num: String, min_sum: Int, max_sum: Int): Int {
fun dfs(num: String, memo: Array<IntArray>, i: Int, sum: Int, isLimit: Boolean): Int {
// 终止条件
if (sum > max_sum) return 0
if (i == num.length) return if (sum >= min_sum) 1 else 0
// 备忘录
if (!isLimit && memo[i][sum] != -1) return memo[i][sum]
// 上界
val upper = if (isLimit) num[i] - '0' else 9
var ret = 0
for (choice in 0 .. upper) {
ret = (ret + dfs(num, memo, i + 1, sum + choice , isLimit && choice == upper)) % MOD
}
// 备忘录
if (!isLimit) memo[i][sum] = ret
return ret
}
val n = num.length
val m = Math.min(9 * n, max_sum) + 1
return dfs(num, Array(n) { IntArray(m) { -1 } }, 0, 0, true)
}
}
复杂度分析：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-471217.html
- 时间复杂度：$O(10·n·m)$
- 空间复杂度：$O(n·m)$
往期回顾
- LeetCode 单周赛第 347 场 · 二维空间上的 LIS 最长递增子序列问题
- LeetCode 单周赛第 346 场 · 仅 68 人 AK 的最短路问题
- LeetCode 双周赛第 104 场 · 流水的动态规划，铁打的结构化思考
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