赞
踩
2021.10.23 每日一题
作为一位web开发者, 懂得怎样去规划一个页面的尺寸是很重要的。 现给定一个具体的矩形页面面积,你的任务是设计一个长度为 L 和宽度为 W 且满足以下要求的矩形的页面。要求:
你设计的矩形页面必须等于给定的目标面积。
宽度 W 不应大于长度 L,换言之,要求 L >= W 。
长度 L 和宽度 W 之间的差距应当尽可能小。
你需要按顺序输出你设计的页面的长度 L 和宽度 W。
示例:
输入: 4
输出: [2, 2]
解释: 目标面积是 4, 所有可能的构造方案有 [1,4], [2,2], [4,1]。
但是根据要求2,[1,4] 不符合要求; 根据要求3,[2,2] 比 [4,1] 更能符合要求. 所以输出长度 L 为 2, 宽度 W 为 2。
说明:
给定的面积不大于 10,000,000 且为正整数。
你设计的页面的长度和宽度必须都是正整数。
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/construct-the-rectangle
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
就是已知面积求一个最接近正方形的边长
class Solution {
public int[] constructRectangle(int area) {
int l = (int)Math.sqrt(area);
while(area % l != 0){
l--;
}
return new int[]{area / l, l};
}
}
2021.10.24 每日一题
在 LeetCode 商店中, 有 n 件在售的物品。每件物品都有对应的价格。然而,也有一些大礼包,每个大礼包以优惠的价格捆绑销售一组物品。
给你一个整数数组 price 表示物品价格,其中 price[i] 是第 i 件物品的价格。另有一个整数数组 needs 表示购物清单,其中 needs[i] 是需要购买第 i 件物品的数量。
还有一个数组 special 表示大礼包,special[i] 的长度为 n + 1 ,其中 special[i][j] 表示第 i 个大礼包中内含第 j 件物品的数量,且 special[i][n] (也就是数组中的最后一个整数)为第 i 个大礼包的价格。
返回 确切 满足购物清单所需花费的最低价格,你可以充分利用大礼包的优惠活动。你不能购买超出购物清单指定数量的物品,即使那样会降低整体价格。任意大礼包可无限次购买。
示例 1:
输入:price = [2,5], special = [[3,0,5],[1,2,10]], needs = [3,2]
输出:14
解释:有 A 和 B 两种物品,价格分别为 ¥2 和 ¥5 。
大礼包 1 ,你可以以 ¥5 的价格购买 3A 和 0B 。
大礼包 2 ,你可以以 ¥10 的价格购买 1A 和 2B 。
需要购买 3 个 A 和 2 个 B , 所以付 ¥10 购买 1A 和 2B(大礼包 2),以及 ¥4 购买 2A 。
示例 2:
输入:price = [2,3,4], special = [[1,1,0,4],[2,2,1,9]], needs = [1,2,1]
输出:11
解释:A ,B ,C 的价格分别为 ¥2 ,¥3 ,¥4 。
可以用 ¥4 购买 1A 和 1B ,也可以用 ¥9 购买 2A ,2B 和 1C 。
需要买 1A ,2B 和 1C ,所以付 ¥4 买 1A 和 1B(大礼包 1),以及 ¥3 购买 1B , ¥4 购买 1C 。
不可以购买超出待购清单的物品,尽管购买大礼包 2 更加便宜。
提示:
n == price.length
n == needs.length
1 <= n <= 6
0 <= price[i] <= 10
0 <= needs[i] <= 10
1 <= special.length <= 100
special[i].length == n + 1
0 <= special[i][j] <= 50
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/shopping-offers
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
看数据范围,可以看出就是暴力解,分成买礼包和不买礼包两种情况分别进行处理就行
可以加记忆化,也就是每个需求对应的最小价格,但是加了也没有多大改善
class Solution { List<Integer> price; List<Integer> needs; int n; public int shoppingOffers(List<Integer> price, List<List<Integer>> special, List<Integer> needs) { //这道题当时看着很麻烦就没做 //首先看范围,最多10个商品,但是礼包数量可以有多个 //所以应该还是遍历所有情况,首先要排除礼包,排除数量多的,价格高的礼包 this.price = price; this.needs = needs; n = needs.size(); List<List<Integer>> sp = new ArrayList<>(); for(List<Integer> list : special){ int total = 0; for(int i = 0; i < n; i++){ if(list.get(i) > needs.get(i)) break; total += list.get(i) * price.get(i); //到这里,说明这个礼包是划算的 if(i == n - 1 && total > list.get(n)) sp.add(list); } } //System.out.println(sp.size()); //然后就是怎么拼凑needs个物品 return dfs(sp, needs); } public int dfs(List<List<Integer>> sp, List<Integer> curNeeds){ //如果不用礼包的话 //最低价 int min = 0; for(int i = 0; i < n; i++){ min += curNeeds.get(i) * price.get(i); } //如果用礼包,那么可以使用1个礼包,2个礼包,多个礼包,就需要递归了 for(List<Integer> list : sp){ int total = 0; List<Integer> nextNeeds = new ArrayList<>(); for(int i = 0; i < n; i++){ if(list.get(i) > curNeeds.get(i)) break; //total = list.get(i) * price.get(i); nextNeeds.add(curNeeds.get(i) - list.get(i)); //到这里,说明这个礼包是划算的,可以买一个,然后取最小值 if(i == n - 1){ int temp = dfs(sp, nextNeeds) + list.get(n); min = Math.min(min, temp); } } } return min; } }
三叶姐的背包没看懂,虽然知道能用完全背包,但是不会写,看来动态规划还是要加强学习啊
2021.10.26 每日一题
编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性:
示例 1:
输入:matrix = [[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]], target = 5
输出:true
示例 2:
输入:matrix = [[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]], target = 20
输出:false
提示:
m == matrix.length
n == matrix[i].length
1 <= n, m <= 300
-10^9 <= matrix[i][j] <= 10^9
每行的所有元素从左到右升序排列
每列的所有元素从上到下升序排列
-10^9 <= target <= 10^9
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/search-a-2d-matrix-ii
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
做了好多次了,需要发现一个方向升,一个方向降,然后搜索就好了
class Solution { public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) { int m = matrix.length; int n = matrix[0].length; int x = m - 1; int y = 0; while(x >= 0 && y < n){ int temp = matrix[x][y]; if(target > temp){ y = y + 1; } else if(target < temp) x = x - 1; else return true; } return false; } }
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。