LeetCode 第384 场周赛题解（JavaScript版）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了LeetCode 第384 场周赛题解（JavaScript版）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

废话不多说，我们来直接看题目！没参与本次周赛的小伙伴也可以先点进去自己试试看！第 384 场周赛 - 力扣（LeetCode）

第一题：修改矩阵

题目

LeetCode 第384 场周赛题解（JavaScript版）,leetcode,javascript,算法

题析

好的家人们，这个第一题，我们也是必须拿下的好吧，一道非常简单的模拟送分题，它的意思是，让我们把矩阵中，值为-1的数，变为它所在这一列最大的值，这样我们只需要模拟它的整个过程就行咯！

最简单的思路就是，双重遍历一下这个二维数组，一旦遍历到是-1，就把它替换成它这一列最大的数就OK了。果然简单到爆炸啊家人们，来，我们这就开干！

代码

/**
 * @param {number[][]} matrix
 * @return {number[][]}
 */
var modifiedMatrix = function(matrix) {
    // 特判
    if (!matrix || matrix.length === 0 || matrix[0].length === 0) return matrix;
    
    //设置辅助函数 -> 用于计算每列的最大值
    const big = a => {
        let res = matrix[0][a];
        for (let i = 1; i < matrix.length; i++) {
            if (matrix[i][a] > res) {
                res = matrix[i][a];
            }
        }
        return res;
    };
    
    //双重遍历每个值,遇到-1则替换
    for (let i = 0; i < matrix.length; i++) {
        for (let j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
            if (matrix[i][j] == -1) {
                matrix[i][j] = big(j); 
            }
        }
    }
    return matrix;
};

当然啦，靓仔，你可能会想到去优化一下代码，毕竟我们在计算的过程中，是会涉及到重复计算每列的最大值等等，还不如用一个Map、Set去缓存或递推等很多优化方式，但是捏，笔者认为，对于这道题，这种影响作用并不是很明显，得不偿失，第一题我们就到此为止，非常简单！

第二题：匹配模式数组的子数组数目I

题目

LeetCode 第384 场周赛题解（JavaScript版）,leetcode,javascript,算法

题析

看完题目，可见，出题人这小子还是有点老滑头啊，这铺天盖地的文字，属实是让人看了有点伤脑筋，其实，总的来说，题目的意思是：现在我有两个字符串，一个叫主串，另一个叫模板串，我需要在主串中，寻找能够匹配模板串的“子串”数量（这里的“子串”即主串的子集）

代码

咦，你会不会听完有种感觉，这不就是我们普通的字符串匹配问题嘛，我只需要找到主串中能够匹配到完整模板串的“子串”数量不就好了，如果是这样，我们很容易想到的一个做法是，我首先先设置一个变量count，用于记录“子串”数量，其次，我通过遍历主串，在每次循环中，以遍历到的这个索引为起始点，去判断它是否满足模板串，如果满足，则count加1，最后循环走完了，这个count不就是我们所要求的“子串”数量嘛，诶，还真是个不错的想法，我酷酷暴力，不说了，直接动手！

/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number[]} pattern
 * @return {number}
 */
var countMatchingSubarrays = function(nums, pattern) {
    let count = 0;
    const n = nums.length;
    const m = pattern.length;
    for (let i = 0; i <= n - m - 1; i++) {
        let matches = true;
      //用于判断其是否满足模板串
        for (let k = 0; k < m; k++) {
            if ((pattern[k] === 1 && !(nums[i + k + 1] > nums[i + k])) ||
                (pattern[k] === 0 && !(nums[i + k + 1] === nums[i + k])) ||
                (pattern[k] === -1 && !(nums[i + k + 1] < nums[i + k]))) {
                matches = false;
                break; 
            }
        }
        if (matches) {
            count++; 
        }
    }
    
    return count;
};

诶嘿，还真有点小帅，两道签到题，做得我美滋滋！

第三题：回文字符串的最大数量

题目

LeetCode 第384 场周赛题解（JavaScript版）,leetcode,javascript,算法

题析

简单来说，题目的意思是，给出一个数组，数组里面包含了多个字符串，我们拥有一种能力，就是我们可以随意交换这些字符串中的任意两个字符（包括不同字符串上的字符，均可），这些操作，是为了保证这个数组中所拥有的回文字符串的数量最大，这个数量，就是我们本题的解！

emm....看完感觉还是有点棘手的，毕竟在做交换的时候，我们不仅要考虑到我们此次交换是否能生成一个回文串，而且还要保证说，此次交换是否为全局的最优解，会不会影响其他回文串。

啊！想到这里，如果我关用模拟的思路去走的话，我的脑海里为什么全是贪心跟dp呢，那我要不然换种思路，我们知道，不管我们交换多少次，数组里面每个字符串的长度都是不能发生改变的，只是原来的布局发生了变化，那我们不妨将所有的字符都拿出来，然后对他们进行排布，保证尽可能多地凑齐回文串，这样不就可以了嘛。（提到尽可能多，短的自然会比长的容易凑齐回文串，所以，我们选择先凑短的回文串，再考虑长的）

代码

/**
 * @param {string[]} words
 * @return {number}
 */
var maxPalindromesAfterOperations = function(words) {
    //统计每个字母出现的次数
    const arr=new Array(26).fill(0)
    for(const word of words){
        for(const s of word){
            const i=s.charCodeAt()-'a'.charCodeAt()
            arr[i]+=1
        }
    }

    //计算可以用来组成回文串的一侧的字母的个数
    let left=arr.reduce((pre,cur)=>pre+=(cur>>1),0)

    //按照字符串长度，从小到大填入字母
    let ans=0
    words.sort((a,b)=>(a.length-b.length))
        for(const word of words){
            const len=word.length>>1
            if(left<len){
                break
            }
            left-=len
            ans+=1
        }
    return ans
};

第四题：匹配模式数组的子数组数目II

题目

题目与第二问一样，与第二问不同的是，此时的数据量变大了！

在问题二中，遍历数组的方法，显而易见，它的时间复杂度：O((N-M+1)*M)，其中N是主串的长度，M是模板串的长度。

咦，小鬼，这时候，你想想，如果数组特别大的话，这种相乘的形式，它的效率是非常之慢的！那有没有其他更好的解决方案呢？

那当然有！就是我们大名鼎鼎的KMP算法，对于这一小问，你有没有发现，它无非就是想在主串里面，寻找符合模板串的“子串”个数嘛，第一个阻碍我们的就是，主串它的格式，并不能直接将它与模板串进行比对得到，那我们为什么不能先将主串转为模板串的格式，接下来的工作，我们就只需要找到，主串中含有多少个模板串不就好了嘛，至于如何找到有多少个，那就是用KMP算法来帮助我们解决！

对于KMP算法还不太熟悉的伙伴，这里推荐看以下两个视频，相信你能有所收获！【天勤考研】KMP算法易懂版，KMP算法之求next数组代码讲解

/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number[]} pattern
 * @return {number}
 */
var countMatchingSubarrays = function (nums, pattern) {
    let arr = [];
    
    // 将主串转换为模板串的格式
    for (let i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
        arr.push(nums[i] > nums[i + 1] ? -1 : (nums[i] < nums[i + 1] ? 1 : 0));
    }
    const next = getNext(pattern);
    // 获取next数组
    function getNext(pattern) {
        const m = pattern.length;
        const next = Array(m).fill(0);

        for (let i = 1, j = 0; i < m; i++) {
            while (j > 0 && pattern[i] !== pattern[j]) {
                j = next[j - 1];
            }
            if (pattern[i] === pattern[j]) {
                next[i] = ++j;
            }
        }

        return next;
    }
    // 匹配的过程
    function kmp(arr, pattern) {
        const n = arr.length;
        const m = pattern.length;

        let i = 0;
        let j = 0;
        let count = 0;
        while (i < n) {
            if (pattern[j] === arr[i]) {
                i++;
                j++;
            }
            if (j === m) {
                count++;
                j = next[j - 1];
            } else if (i < n && pattern[j] !== arr[i]) {
                if (j !== 0) {
                    j = next[j - 1];
                } else {
                    i++;
                }
            }
        }

        return count;
    }
    return kmp(arr, pattern)
};

此时KMP算法的时间复杂度为O(N+M)，其中N是主串的长度，M是模板串的长度。这里，你能否感受到KMP的强大之处呢！

最后，祝大家新年快乐，新的一年要天天开心呀！

LeetCode 第384 场周赛题解（JavaScript版）,leetcode,javascript,算法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-836781.html