【力扣 第 320 场周赛】转化题目 || 动态规划一般经验_力扣周赛预测网站

题目： https://leetcode.cn/contest/weekly-contest-320/

题解来源于灵神：

视频学习：【力扣周赛 320】动态规划的思考步骤

---

1. 哈希表，O(n)

class Solution:
    def unequalTriplets(self, nums: List[int]) -> int:
        ans, a, c = 0, 0, len(nums)
        for b in Counter(nums).values():
            c -= b
            ans += a * b * c
            a += b
        return ans
1
2
3
4
5
6
7
8

2. 中序遍历 + 二分查找

二叉搜索树的性质：中序遍历就是有序的数组

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def closestNodes(self, root: Optional[TreeNode], queries: List[int]) -> List[List[int]]:
        a = []
        def dfs(root):
            if root is None: return
            dfs(root.left)
            a.append(root.val)
            dfs(root.right)
            
        dfs(root)
        ans = []
        for x in queries:
            j = bisect_right(a, x) # > 
            minv = a[j - 1] if j else -1
            j = bisect_left(a, x) # >=
            maxv = a[j] if j < len(a) else -1
            ans.append([minv, maxv])
        return ans
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

3. 转化，求子树的大小

class Solution:
    def minimumFuelCost(self, roads: List[List[int]], seats: int) -> int:
        
        g = [[] for _ in range(len(roads) + 1)]
        for x, y in roads:
            g[x].append(y)
            g[y].append(x)
        
        ans = 0
        def dfs(x: int, fa: int) -> int:
            size = 1
            for y in g[x]:
                if y != fa:
                    size += dfs(y, x)
            
            if x:
                nonlocal ans # nonlocal声明的变量不是局部变量,也不是全局变量,而是外部嵌套函数内的变量。【上一层的变量？】
                ans += (size + seats - 1) // seats # 上取整公式
            return size
        
        dfs(0, -1)

        return ans
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

4. 动态规划

动态规划解题经验：

经典DP，好好学习如何写出 动态规划 ，然后再考虑优化
考虑最后一步发生了什么【或者说，最后一步状态如何更新？ + 状态转移 条件】
例如：f[i][j] : 前i个字符，分成j段
第i个 是构成最后一段的最后一个字符，满足一下状态转移 条件：

• s[i]非质数，s[i + 1]是质数【下一段开头】， 最后一段长度>= minLength
• f[i][j] += f[j’][j - 1], i - j’ >= minLength
  初始值：f[0][0] = 1, ans = f[n][k]

再考虑 优化 代码…

from: https://leetcode.cn/problems/number-of-beautiful-partitions/solutions/1981337/by-tsreaper-t3ge/

根据状态转移写出， $O(n^3)$ ,超时

class Solution {
public:

    bool prime(char c){
        return c == '2' || c == '3' || c == '5' || c == '7';
    }

    int beautifulPartitions(string s, int k, int minLength) {
        
        if(!prime(s[0])) return 0;
        
        int mod = 1e9 + 7;
        int n = s.size();

        long long f[n + 1][k + 1];
        memset(f, 0, sizeof f);
        f[0][0] = 1;
        
        for(int i = 1;i <= n;i ++ ){
             // 判断第 i 个字符能否成为一段的结尾
            if( i >= minLength && !prime(s[i - 1]) && (i == n || prime(s[i])) ) // 下标从1开始
            {
                for(int j = 1; j <= k;j ++ ){
                    for(int p = 0; p <= i - minLength; p ++ ){ // 这里p最小=0
                        f[i][j] = (f[i][j] + f[p][j - 1]) % mod;
                    }
                }
            }
        }

        return f[n][k];
    }
};
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

前缀和优化 一重循环, $O(n^2)$

class Solution {
public:

    bool prime(char c){
        return c == '2' || c == '3' || c == '5' || c == '7';
    }

    int beautifulPartitions(string s, int k, int minLength) {
        
        if(!prime(s[0])) return 0;
        
        int mod = 1e9 + 7;
        int n = s.size();

        long long f[n + 1][k + 1];
        long long g[n + 1][k + 1];
        memset(f, 0, sizeof f);
        memset(g, 0, sizeof g);
        f[0][0] = 1;
        g[0][0] = 1;
        
        for(int i = 1;i <= n;i ++ ){
             // 判断第 i 个字符能否成为一段的结尾：s[i]不是质数，s[i + 1]是质数（下一段开头）【由于下标从1开始，所以-1】
            if( i >= minLength && !prime(s[i - 1]) && (i == n || prime(s[i])) ) // 下标从1开始
            {
                for(int j = 1; j <= k;j ++ ){
                    // for(int p = 0; p <= i - minLength; p ++ ){ // 这里p最小=0
                    //     f[i][j] = (f[i][j] + f[p][j - 1]) % mod;
                    // }
                    
                    // 用前缀和优化 这一段循环, f[i][j] 求的是 [0, i-minLength][j - 1] 这一段和
                    f[i][j] = g[i - minLength][j - 1];
                }
            }
            // 维护前缀和
            for(int j = 0; j <= k;j ++ ) g[i][j] = (g[i - 1][j] + f[i][j]) % mod;
        }

        return f[n][k];
    }
};
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41