判別首字母縮略詞

給你一個字符串?dāng)?shù)組 words 和一個字符串 s ，請你判斷 s 是不是 words 的 首字母縮略詞 。
如果可以按順序串聯(lián) words 中每個字符串的第一個字符形成字符串 s ，則認為 s 是 words 的首字母縮略詞。例如，“ab” 可以由 [“apple”, “banana”] 形成，但是無法從 [“bear”, “aardvark”] 形成。
如果 s 是 words 的首字母縮略詞，返回 true ；否則，返回 false 。

示例 1：

輸入：words = [“alice”,“bob”,“charlie”], s = “abc”
輸出：true
解釋：words 中"alice"、“bob” 和 “charlie” 的第一個字符分別是 ‘a(chǎn)’、‘b’ 和 ‘c’。因此，s = "abc"是首字母縮略詞。

示例 2：

輸入：words = [“an”,“apple”], s = “a”
輸出：false
解釋：words 中 “an” 和 "apple"的第一個字符分別是 ‘a(chǎn)’ 和 ‘a(chǎn)’。 串聯(lián)這些字符形成的首字母縮略詞是 “aa” 。 因此，s = “a” 不是首字母縮略詞。

示例 3：

輸入：words = [“never”,“gonna”,“give”,“up”,“on”,“you”], s = “ngguoy”
輸出：true
解釋：串聯(lián)數(shù)組 words 中每個字符串的第一個字符，得到字符串 “ngguoy” 。 因此，s = "ngguoy"是首字母縮略詞。

提示：
$1<=words.length<=100$
$1<=words[i].length<=10$
$1<=s.length<=100$
words[i] 和 s 由小寫英文字母組成
思路：
簡單模擬題，直接按照題意取出每個單詞的首字母，拼接起來，判斷和字符串s是否相等即可。
代碼：

class Solution {
public:
    bool isAcronym(vector<string>& words, string s) {
        string res;
        for(auto word:words){
            res+=word[0];
        }
        return res==s;
    }
};

k-avoiding 數(shù)組的最小總和

給你兩個整數(shù) n 和 k 。
對于一個由不同正整數(shù)組成的數(shù)組，如果其中不存在任何求和等于 k 的不同元素對，則稱其為 k-avoiding 數(shù)組。
返回長度為 n 的 k-avoiding 數(shù)組的可能的最小總和。
示例 1：

輸入：n = 5, k = 4
輸出：18
解釋：設(shè)若 k-avoiding 數(shù)組為 [1,2,4,5,6] ，其元素總和為 18 ?？梢宰C明不存在總和小于 18 的 k-avoiding 數(shù)組。

示例 2：

輸入：n = 2, k = 6
輸出：3
解釋：可以構(gòu)造數(shù)組 [1,2] ，其元素總和為 3 。 可以證明不存在總和小于 3 的k-avoiding 數(shù)組。

提示：
$1<=n,k<=50$
思路：
簡單模擬題，需要構(gòu)造一個長度為n的數(shù)組，滿足不存在求和等于k的兩個元素。數(shù)據(jù)范圍很小，那么直接從1開始枚舉，將每個數(shù)插入數(shù)組之前，判斷該數(shù)字插入是否會和之前的數(shù)字相加等于k，不會等于k才能插入數(shù)組中。
代碼：

class Solution {
public:
    bool Find(vector<int>p,int x,int k){
        for(auto a:p){
            if(a==k-x)return 1;
        }
        return 0;
    }
    int minimumSum(int n, int k) {
        int x=1,sum=0;
        vector<int>p;
        while(p.size()<n){
            if(!Find(p,x,k)){
                sum+=x;
                p.push_back(x++);
            }
            else x++;
        }
        return sum;
    }
};

銷售利潤最大化

給你一個整數(shù) n 表示數(shù)軸上的房屋數(shù)量，編號從 0 到 n - 1 。
另給你一個二維整數(shù)數(shù)組 offers ，其中 $offers[i]=[star{t}_i,en{d}_i,gol{d}_i]$ 表示第 $i$ 個買家想要以 $gol{d}_i$ 枚金幣的價格購買從 $star{t}_i$ 到 $en{d}_i$ 的所有房屋。
作為一名銷售，你需要有策略地選擇并銷售房屋使自己的收入最大化。
返回你可以賺取的金幣的最大數(shù)目。
注意 同一所房屋不能賣給不同的買家，并且允許保留一些房屋不進行出售。

示例 1：

輸入：n = 5, offers = [[0,0,1],[0,2,2],[1,3,2]]
輸出：3
解釋：有 5 所房屋，編號從 0 到4 ，共有 3 個購買要約。 將位于 [0,0] 范圍內(nèi)的房屋以 1 金幣的價格出售給第 1 位買家，并將位于 [1,3] 范圍內(nèi)的房屋以2 金幣的價格出售給第 3 位買家。 可以證明我們最多只能獲得 3 枚金幣。

示例 2：

輸入：n = 5, offers = [[0,0,1],[0,2,10],[1,3,2]]
輸出：10
解釋：有 5 所房屋，編號從 0 到4 ，共有 3 個購買要約。 將位于 [0,2] 范圍內(nèi)的房屋以 10 金幣的價格出售給第 2 位買家。 可以證明我們最多只能獲得 10枚金幣。

提示：
$1<=n<=10^5$
$offers[i].length==3$
$0<=starti<=endi<=n?1$
$1<=goldi<=10^3$

思路：
動態(tài)規(guī)劃，dp[i+1]表示購買編號不超過i的房屋所能獲得的最大利益。

• 若不購買，$dp[i+1]=dp[i]$
• 若購買，那么遍歷所有$en{d}_j=i$的買家請求，$dp[i+1]=max(dp[i+1],dp[star{t}_j]+gol{d}_j)$
  可以先將所有相同房屋結(jié)尾的購買請求，通過結(jié)尾房屋編號存儲起來。
  $$dp[i+1]=max\{\begin{array}{ll}dp[i]& 不購買i房屋\\ dp[i+1]=dp[star{t}_j]+gol{d}_j& 購買i房屋\end{array}$$

代碼：

class Solution {
public:
    int maximizeTheProfit(int n, vector<vector<int>>& offers){
        //dp[i]維護的是只賣到第i個房子的收益
        vector<vector<pair<int, int>>>tmp(n);
        for(auto offer:offers){
            tmp[offer[1]].push_back({offer[0],offer[2]});
        }
        int dp[n+1];//dp[i+1]維護的就是買到第i個房子的收益
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i=0;i<n;i++){
            dp[i+1]=dp[i];//不買第i個房子,那么其收益最大就是dp[i]
            for(auto pii:tmp[i]){
                int start=pii.first,gold=pii.second;//買第i個房子
                dp[i+1]=max(dp[i+1],dp[start]+gold);
            }
        }
        return dp[n];
    }
};

找出最長等值子數(shù)組

給你一個下標(biāo)從 0 開始的整數(shù)數(shù)組 nums 和一個整數(shù) k 。
如果子數(shù)組中所有元素都相等，則認為子數(shù)組是一個 等值子數(shù)組 。注意，空數(shù)組是 等值子數(shù)組 。
從 nums 中刪除最多 k 個元素后，返回可能的最長等值子數(shù)組的長度。
子數(shù)組 是數(shù)組中一個連續(xù)且可能為空的元素序列。

示例 1：

輸入：nums = [1,3,2,3,1,3], k = 3
輸出：3
解釋：最優(yōu)的方案是刪除下標(biāo) 2 和下標(biāo) 4 的元素。刪除后，nums 等于 [1, 3, 3, 3] 。 最長等值子數(shù)組從 i = 1 開始到 j = 3 結(jié)束，長度等于 3 ?？梢宰C明無法創(chuàng)建更長的等值子數(shù)組。

示例 2：

輸入：nums = [1,1,2,2,1,1], k = 2
輸出：4
解釋：最優(yōu)的方案是刪除下標(biāo) 2 和下標(biāo) 3 的元素。 刪除后，nums 等于 [1, 1, 1, 1] 。 數(shù)組自身就是等值子數(shù)組，長度等于 4 。 可以證明無法創(chuàng)建更長的等值子數(shù)組。

提示：
$1<=nums.length<=10^5$
$1<=nums[i]<=nums.length$
$0<=k<=nums.length$

分析：
分析題意，得知題目的目的就是需要刪除每兩個相同的數(shù)字之間不同的數(shù)，在刪除k次的情況下，使得連續(xù)的相同的數(shù)字最多。那么我們可以存儲每一個數(shù)字出現(xiàn)的位置。對于每一個數(shù)字，因為我們找到刪除后，連續(xù)的該數(shù)字最多，比如說，對數(shù)字1，我們可以先維護出每兩個1之間的距離，那么我們的目的就是要找到一串距離，使得距離和小于k，且距離的個數(shù)最多。顯然可以用滑動窗口的方法，獲得滿足條件的答案。
代碼：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-685816.html

class Solution {
public:
    const int MAXN = 1e5+5;
    int longestEqualSubarray(vector<int>& nums, int k) {
        if(nums.size()==1)return 1;
        vector<int>p[MAXN];
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            p[nums[i]].push_back(i);//先維護一下每個數(shù)字的位置
        }
        int res=1;
        for(int i=1;i<=nums.size();i++){
            int cnt=0,ans=0;
            vector<int>q;
            for(int j=1;j<p[i].size();j++){//維護每個數(shù)字兩兩之間的距離
                q.push_back(p[i][j]-p[i][j-1]-1);
            }
            for(int l=0,r=0;r<q.size();){//雙指針，得到最多的距離
                cnt+=q[r++];
                while(cnt>k)cnt-=q[l++];
                ans=max(ans,r-l+1);
            }
            res=max(res,ans);
        }
        return res;
    }
};

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