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[ { "from": "human", "value": "我们定义 arr 是 山形数组 当且仅当它满足：\n\narr.length >= 3\n存在某个下标 i （从 0 开始） 满足 0 < i < arr.length - 1 且：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... < arr[i - 1] < arr[i]\narr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你整数数组 nums​ ，请你返回将 nums 变成 山形状数组 的​ 最少 删除次数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,3,1]\n输出：0\n解释：数组本身就是山形数组，所以我们不需要删除任何元素。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [2,1,1,5,6,2,3,1]\n输出：3\n解释：一种方法是将下标为 0，1 和 5 的元素删除，剩余元素为 [1,5,6,3,1] ，是山形数组。\n\n \n提示：\n\n3 <= nums.length <= 1000\n1 <= nums[i] <= 109\n题目保证 nums 删除一些元素后一定能得到山形数组。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，本题可以转化为求最长上升子序列和最长下降子序列。\n\n我们定义 $left[i]$ 表示以 $nums[i]$ 结尾的最长上升子序列的长度，定义 $right[i]$ 表示以 $nums[i]$ 开头的最长下降子序列的长度。\n\n那么最终答案就是 $n - \\max(left[i] + right[i] - 1)$，其中 $1 \\leq i \\leq n$，并且 $left[i] \\gt 1$ 且 $right[i] \\gt 1$。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc minimumMountainRemovals(nums []int) int {\\n\\tn := len(nums)\\n\\tleft, right := make([]int, n), make([]int, n)\\n\\tfor i := range left {\\n\\t\\tleft[i], right[i] = 1, 1\\n\\t}\\n\\tfor i := 1; i < n; i++ {\\n\\t\\tfor j := 0; j < i; j++ {\\n\\t\\t\\tif nums[i] > nums[j] {\\n\\t\\t\\t\\tleft[i] = max(left[i], left[j]+1)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor i := n - 2; i >= 0; i-- {\\n\\t\\tfor j := i + 1; j < n; j++ {\\n\\t\\t\\tif nums[i] > nums[j] {\\n\\t\\t\\t\\tright[i] = max(right[i], right[j]+1)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor i := range left {\\n\\t\\tif left[i] > 1 && right[i] > 1 {\\n\\t\\t\\tans = max(ans, left[i]+right[i]-1)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn n - ans\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```ts\\nfunction minimumMountainRemovals(nums: number[]): number {\\n const n = nums.length;\\n const left = new Array(n).fill(1);\\n const right = new Array(n).fill(1);\\n for (let i = 1; i < n; ++i) {\\n for (let j = 0; j < i; ++j) {\\n if (nums[i] > nums[j]) {\\n left[i] = Math.max(left[i], left[j] + 1);\\n }\\n }\\n }\\n for (let i = n - 2; i >= 0; --i) {\\n for (let j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (nums[i] > nums[j]) {\\n right[i] = Math.max(right[i], right[j] + 1);\\n }\\n }\\n }\\n let ans = 0;\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n if (left[i] > 1 && right[i] > 1) {\\n ans = Math.max(ans, left[i] + right[i] - 1);\\n }\\n }\\n return n - ans;\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，本题可以转化为求最长上升子序列和最长下降子序列。\n\n我们定义 $left[i]$ 表示以 $nums[i]$ 结尾的最长上升子序列的长度，定义 $right[i]$ 表示以 $nums[i]$ 开头的最长下降子序列的长度。\n\n那么最终答案就是 $n - \\max(left[i] + right[i] - 1)$，其中 $1 \\leq i \\leq n$，并且 $left[i] \\gt 1$ 且 $right[i] \\gt 1$。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们定义 arr 是 山形数组 当且仅当它满足：\n\narr.length >= 3\n存在某个下标 i （从 0 开始） 满足 0 < i < arr.length - 1 且：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... < arr[i - 1] < arr[i]\narr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你整数数组 nums​ ，请你返回将 nums 变成 山形状数组 的​ 最少 删除次数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,3,1]\n输出：0\n解释：数组本身就是山形数组，所以我们不需要删除任何元素。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [2,1,1,5,6,2,3,1]\n输出：3\n解释：一种方法是将下标为 0，1 和 5 的元素删除，剩余元素为 [1,5,6,3,1] ，是山形数组。\n\n \n提示：\n\n3 <= nums.length <= 1000\n1 <= nums[i] <= 109\n题目保证 nums 删除一些元素后一定能得到山形数组。" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用排序。\n这里提供一个参考思路，我们对 `nums` 进行排序。然后 $l$, $r$ 分别指向 `nums` 首尾元素，判断两整数之和 $s$ 与 $k$ 的大小关系。\n\n- 若 $s = k$，说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后 $l$, $r$ 向中间移动；\n- 若 $s \\gt k$，则 $r$ 指针向左移动；\n- 若 $s \\lt k$，则 $l$ 指针向右移动；\n- 继续循环判断，直至 $l \\geq r$。\n\n循环结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def maxOperations(self, nums: List[int], k: int) -> int:\\n nums.sort()\\n l, r, ans = 0, len(nums) - 1, 0\\n while l < r:\\n s = nums[l] + nums[r]\\n if s == k:\\n ans += 1\\n l, r = l + 1, r - 1\\n elif s > k:\\n r -= 1\\n else:\\n l += 1\\n return ans\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def maxOperations(self, nums: List[int], k: int) -> int:\\n cnt = Counter()\\n ans = 0\\n for x in nums:\\n if cnt[k - x]:\\n ans += 1\\n cnt[k - x] -= 1\\n else:\\n cnt[x] += 1\\n return ans\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用排序。\n这里提供一个参考思路，我们对 `nums` 进行排序。然后 $l$, $r$ 分别指向 `nums` 首尾元素，判断两整数之和 $s$ 与 $k$ 的大小关系。\n\n- 若 $s = k$，说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后 $l$, $r$ 向中间移动；\n- 若 $s \\gt k$，则 $r$ 指针向左移动；\n- 若 $s \\lt k$，则 $l$ 指针向右移动；\n- 继续循环判断，直至 $l \\geq r$。\n\n循环结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int maxOperations(int[] nums, int k) {\\n Arrays.sort(nums);\\n int l = 0, r = nums.length - 1;\\n int ans = 0;\\n while (l < r) {\\n int s = nums[l] + nums[r];\\n if (s == k) {\\n ++ans;\\n ++l;\\n --r;\\n } else if (s > k) {\\n --r;\\n } else {\\n ++l;\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int maxOperations(int[] nums, int k) {\\n Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n int ans = 0;\\n for (int x : nums) {\\n if (cnt.containsKey(k - x)) {\\n ++ans;\\n if (cnt.merge(k - x, -1, Integer::sum) == 0) {\\n cnt.remove(k - x);\\n }\\n } else {\\n cnt.merge(x, 1, Integer::sum);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxOperations(vector<int>& nums, int k) {\\n sort(nums.begin(), nums.end());\\n int cnt = 0;\\n int i = 0, j = nums.size() - 1;\\n while (i < j) {\\n if (nums[i] + nums[j] == k) {\\n i++;\\n j--;\\n cnt++;\\n } else if (nums[i] + nums[j] > k) {\\n j--;\\n } else {\\n i++;\\n }\\n }\\n return cnt;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxOperations(vector<int>& nums, int k) {\\n unordered_map<int, int> cnt;\\n int ans = 0;\\n for (int& x : nums) {\\n if (cnt[k - x]) {\\n --cnt[k - x];\\n ++ans;\\n } else {\\n ++cnt[x];\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们对 `nums` 进行排序。然后 $l$, $r$ 分别指向 `nums` 首尾元素，判断两整数之和 $s$ 与 $k$ 的大小关系。\n\n- 若 $s = k$，说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后 $l$, $r$ 向中间移动；\n- 若 $s \\gt k$，则 $r$ 指针向左移动；\n- 若 $s \\lt k$，则 $l$ 指针向右移动；\n- 继续循环判断，直至 $l \\geq r$。\n\n循环结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```go\\nfunc maxOperations(nums []int, k int) int {\\n\\tsort.Ints(nums)\\n\\tl, r, ans := 0, len(nums)-1, 0\\n\\tfor l < r {\\n\\t\\ts := nums[l] + nums[r]\\n\\t\\tif s == k {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t\\tl++\\n\\t\\t\\tr--\\n\\t\\t} else if s > k {\\n\\t\\t\\tr--\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tl++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```', '```go\\nfunc maxOperations(nums []int, k int) (ans int) {\\n\\tcnt := map[int]int{}\\n\\tfor _, x := range nums {\\n\\t\\tif cnt[k-x] > 0 {\\n\\t\\t\\tcnt[k-x]--\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tcnt[x]++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们对 `nums` 进行排序。然后 $l$, $r$ 分别指向 `nums` 首尾元素，判断两整数之和 $s$ 与 $k$ 的大小关系。\n\n- 若 $s = k$，说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后 $l$, $r$ 向中间移动；\n- 若 $s \\gt k$，则 $r$ 指针向左移动；\n- 若 $s \\lt k$，则 $l$ 指针向右移动；\n- 继续循环判断，直至 $l \\geq r$。\n\n循环结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用排序。\n这里提供一个参考思路，我们对 `nums` 进行排序。然后 $l$, $r$ 分别指向 `nums` 首尾元素，判断两整数之和 $s$ 与 $k$ 的大小关系。\n\n- 若 $s = k$，说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后 $l$, $r$ 向中间移动；\n- 若 $s \\gt k$，则 $r$ 指针向左移动；\n- 若 $s \\lt k$，则 $l$ 指针向右移动；\n- 继续循环判断，直至 $l \\geq r$。\n\n循环结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction maxOperations(nums: number[], k: number): number {\\n const cnt = new Map();\\n let ans = 0;\\n for (const x of nums) {\\n if (cnt.get(k - x)) {\\n cnt.set(k - x, cnt.get(k - x) - 1);\\n ++ans;\\n } else {\\n cnt.set(x, (cnt.get(x) | 0) + 1);\\n }\\n }\\n return ans;\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def maxOperations(self, nums: List[int], k: int) -> int:\\n nums.sort()\\n l, r, ans = 0, len(nums) - 1, 0\\n while l < r:\\n s = nums[l] + nums[r]\\n if s == k:\\n ans += 1\\n l, r = l + 1, r - 1\\n elif s > k:\\n r -= 1\\n else:\\n l += 1\\n return ans\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def maxOperations(self, nums: List[int], k: int) -> int:\\n cnt = Counter()\\n ans = 0\\n for x in nums:\\n if cnt[k - x]:\\n ans += 1\\n cnt[k - x] -= 1\\n else:\\n cnt[x] += 1\\n return ans\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们使用哈希表 `cnt` 记录当前剩余整数及其出现的次数。\n\n遍历 `nums`，对于当前整数 $x$，判断 $k - x$ 是否在 `cnt` 中，若存在，则说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后将 $k - x$ 的出现次数减一；否则，将 $x$ 的出现次数加一。\n\n遍历结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int maxOperations(int[] nums, int k) {\\n Arrays.sort(nums);\\n int l = 0, r = nums.length - 1;\\n int ans = 0;\\n while (l < r) {\\n int s = nums[l] + nums[r];\\n if (s == k) {\\n ++ans;\\n ++l;\\n --r;\\n } else if (s > k) {\\n --r;\\n } else {\\n ++l;\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int maxOperations(int[] nums, int k) {\\n Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n int ans = 0;\\n for (int x : nums) {\\n if (cnt.containsKey(k - x)) {\\n ++ans;\\n if (cnt.merge(k - x, -1, Integer::sum) == 0) {\\n cnt.remove(k - x);\\n }\\n } else {\\n cnt.merge(x, 1, Integer::sum);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们使用哈希表 `cnt` 记录当前剩余整数及其出现的次数。\n\n遍历 `nums`，对于当前整数 $x$，判断 $k - x$ 是否在 `cnt` 中，若存在，则说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后将 $k - x$ 的出现次数减一；否则，将 $x$ 的出现次数加一。\n\n遍历结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们使用哈希表 `cnt` 记录当前剩余整数及其出现的次数。\n\n遍历 `nums`，对于当前整数 $x$，判断 $k - x$ 是否在 `cnt` 中，若存在，则说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后将 $k - x$ 的出现次数减一；否则，将 $x$ 的出现次数加一。\n\n遍历结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxOperations(vector<int>& nums, int k) {\\n sort(nums.begin(), nums.end());\\n int cnt = 0;\\n int i = 0, j = nums.size() - 1;\\n while (i < j) {\\n if (nums[i] + nums[j] == k) {\\n i++;\\n j--;\\n cnt++;\\n } else if (nums[i] + nums[j] > k) {\\n j--;\\n } else {\\n i++;\\n }\\n }\\n return cnt;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxOperations(vector<int>& nums, int k) {\\n unordered_map<int, int> cnt;\\n int ans = 0;\\n for (int& x : nums) {\\n if (cnt[k - x]) {\\n --cnt[k - x];\\n ++ans;\\n } else {\\n ++cnt[x];\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们使用哈希表 `cnt` 记录当前剩余整数及其出现的次数。\n\n遍历 `nums`，对于当前整数 $x$，判断 $k - x$ 是否在 `cnt` 中，若存在，则说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后将 $k - x$ 的出现次数减一；否则，将 $x$ 的出现次数加一。\n\n遍历结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc maxOperations(nums []int, k int) int {\\n\\tsort.Ints(nums)\\n\\tl, r, ans := 0, len(nums)-1, 0\\n\\tfor l < r {\\n\\t\\ts := nums[l] + nums[r]\\n\\t\\tif s == k {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t\\tl++\\n\\t\\t\\tr--\\n\\t\\t} else if s > k {\\n\\t\\t\\tr--\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tl++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```', '```go\\nfunc maxOperations(nums []int, k int) (ans int) {\\n\\tcnt := map[int]int{}\\n\\tfor _, x := range nums {\\n\\t\\tif cnt[k-x] > 0 {\\n\\t\\t\\tcnt[k-x]--\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tcnt[x]++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。\n每一步操作中，你需要从数组中选出和为 k 的两个整数，并将它们移出数组。\n返回你可以对数组执行的最大操作数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,3,4], k = 5\n输出：2\n解释：开始时 nums = [1,2,3,4]：\n- 移出 1 和 4 ，之后 nums = [2,3]\n- 移出 2 和 3 ，之后 nums = []\n不再有和为 5 的数对，因此最多执行 2 次操作。\n示例 2：\n\n输入：nums = [3,1,3,4,3], k = 6\n输出：1\n解释：开始时 nums = [3,1,3,4,3]：\n- 移出前两个 3 ，之后nums = [1,4,3]\n不再有和为 6 的数对，因此最多执行 1 次操作。\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 109\n1 <= k <= 109\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们使用哈希表 `cnt` 记录当前剩余整数及其出现的次数。\n\n遍历 `nums`，对于当前整数 $x$，判断 $k - x$ 是否在 `cnt` 中，若存在，则说明找到了两个整数，满足和为 $k$，答案加一，然后将 $k - x$ 的出现次数减一；否则，将 $x$ 的出现次数加一。\n\n遍历结束，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction maxOperations(nums: number[], k: number): number {\\n const cnt = new Map();\\n let ans = 0;\\n for (const x of nums) {\\n if (cnt.get(k - x)) {\\n cnt.set(k - x, cnt.get(k - x) - 1);\\n ++ans;\\n } else {\\n cnt.set(x, (cnt.get(x) | 0) + 1);\\n }\\n }\\n return ans;\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "如果一个数列由至少两个元素组成，且每两个连续元素之间的差值都相同，那么这个序列就是 等差数列 。更正式地，数列 s 是等差数列，只需要满足：对于每个有效的 i ， s[i+1] - s[i] == s[1] - s[0] 都成立。\n例如，下面这些都是 等差数列 ：\n1, 3, 5, 7, 9\n7, 7, 7, 7\n3, -1, -5, -9\n下面的数列 不是等差数列 ：\n1, 1, 2, 5, 7\n给你一个由 n 个整数组成的数组 nums，和两个由 m 个整数组成的数组 l 和 r，后两个数组表示 m 组范围查询，其中第 i 个查询对应范围 [l[i], r[i]] 。所有数组的下标都是 从 0 开始 的。\n返回 boolean 元素构成的答案列表 answer 。如果子数组 nums[l[i]], nums[l[i]+1], ... , nums[r[i]] 可以 重新排列 形成 等差数列 ，answer[i] 的值就是 true；否则answer[i] 的值就是 false 。\n \n示例 1：\n输入：nums = [4,6,5,9,3,7], l = [0,0,2], r = [2,3,5]\n输出：[true,false,true]\n解释：\n第 0 个查询，对应子数组 [4,6,5] 。可以重新排列为等差数列 [6,5,4] 。\n第 1 个查询，对应子数组 [4,6,5,9] 。无法重新排列形成等差数列。\n第 2 个查询，对应子数组 [5,9,3,7] 。可以重新排列为等差数列 [3,5,7,9] 。\n示例 2：\n输入：nums = [-12,-9,-3,-12,-6,15,20,-25,-20,-15,-10], l = [0,1,6,4,8,7], r = [4,4,9,7,9,10]\n输出：[false,true,false,false,true,true]\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\nm == l.length\nm == r.length\n2 <= n <= 500\n1 <= m <= 500\n0 <= l[i] < r[i] < n\n-105 <= nums[i] <= 105请使用 Python3 语言。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def checkArithmeticSubarrays(\\n self, nums: List[int], l: List[int], r: List[int]\\n ) -> List[bool]:\\n def check(nums, l, r):\\n if r - l < 2:\\n return True\\n s = set(nums[l : r + 1])\\n mx = max(nums[l : r + 1])\\n mi = min(nums[l : r + 1])\\n if (mx - mi) % (r - l) != 0:\\n return False\\n delta = (mx - mi) / (r - l)\\n for i in range(1, r - l + 1):\\n if (mi + delta * i) not in s:\\n return False\\n return True\\n\\n return [check(nums, l[i], r[i]) for i in range(len(l))]\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public List<Boolean> checkArithmeticSubarrays(int[] nums, int[] l, int[] r) {\\n List<Boolean> res = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < l.length; ++i) {\\n res.add(check(nums, l[i], r[i]));\\n }\\n return res;\\n }\\n\\n private boolean check(int[] nums, int l, int r) {\\n if (r - l < 2) {\\n return true;\\n }\\n Set<Integer> s = new HashSet<>();\\n int mx = Integer.MIN_VALUE;\\n int mi = Integer.MAX_VALUE;\\n for (int i = l; i <= r; ++i) {\\n s.add(nums[i]);\\n mx = Math.max(mx, nums[i]);\\n mi = Math.min(mi, nums[i]);\\n }\\n if ((mx - mi) % (r - l) != 0) {\\n return false;\\n }\\n int delta = (mx - mi) / (r - l);\\n for (int i = 1; i <= r - l; ++i) {\\n if (!s.contains(mi + delta * i)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果一个数列由至少两个元素组成，且每两个连续元素之间的差值都相同，那么这个序列就是 等差数列 。更正式地，数列 s 是等差数列，只需要满足：对于每个有效的 i ， s[i+1] - s[i] == s[1] - s[0] 都成立。\n例如，下面这些都是 等差数列 ：\n1, 3, 5, 7, 9\n7, 7, 7, 7\n3, -1, -5, -9\n下面的数列 不是等差数列 ：\n1, 1, 2, 5, 7\n给你一个由 n 个整数组成的数组 nums，和两个由 m 个整数组成的数组 l 和 r，后两个数组表示 m 组范围查询，其中第 i 个查询对应范围 [l[i], r[i]] 。所有数组的下标都是 从 0 开始 的。\n返回 boolean 元素构成的答案列表 answer 。如果子数组 nums[l[i]], nums[l[i]+1], ... , nums[r[i]] 可以 重新排列 形成 等差数列 ，answer[i] 的值就是 true；否则answer[i] 的值就是 false 。\n \n示例 1：\n输入：nums = [4,6,5,9,3,7], l = [0,0,2], r = [2,3,5]\n输出：[true,false,true]\n解释：\n第 0 个查询，对应子数组 [4,6,5] 。可以重新排列为等差数列 [6,5,4] 。\n第 1 个查询，对应子数组 [4,6,5,9] 。无法重新排列形成等差数列。\n第 2 个查询，对应子数组 [5,9,3,7] 。可以重新排列为等差数列 [3,5,7,9] 。\n示例 2：\n输入：nums = [-12,-9,-3,-12,-6,15,20,-25,-20,-15,-10], l = [0,1,6,4,8,7], r = [4,4,9,7,9,10]\n输出：[false,true,false,false,true,true]\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\nm == l.length\nm == r.length\n2 <= n <= 500\n1 <= m <= 500\n0 <= l[i] < r[i] < n\n-105 <= nums[i] <= 105" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<bool> checkArithmeticSubarrays(vector<int>& nums, vector<int>& l, vector<int>& r) {\\n vector<bool> res;\\n for (int i = 0; i < l.size(); ++i) {\\n res.push_back(check(nums, l[i], r[i]));\\n }\\n return res;\\n }\\n\\n bool check(vector<int>& nums, int l, int r) {\\n if (r - l < 2) return true;\\n unordered_set<int> s;\\n int mx = -100010;\\n int mi = 100010;\\n for (int i = l; i <= r; ++i) {\\n s.insert(nums[i]);\\n mx = max(mx, nums[i]);\\n mi = min(mi, nums[i]);\\n }\\n if ((mx - mi) % (r - l) != 0) return false;\\n int delta = (mx - mi) / (r - l);\\n for (int i = 1; i <= r - l; ++i) {\\n if (!s.count(mi + delta * i)) return false;\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果一个数列由至少两个元素组成，且每两个连续元素之间的差值都相同，那么这个序列就是 等差数列 。更正式地，数列 s 是等差数列，只需要满足：对于每个有效的 i ， s[i+1] - s[i] == s[1] - s[0] 都成立。\n例如，下面这些都是 等差数列 ：\n1, 3, 5, 7, 9\n7, 7, 7, 7\n3, -1, -5, -9\n下面的数列 不是等差数列 ：\n1, 1, 2, 5, 7\n给你一个由 n 个整数组成的数组 nums，和两个由 m 个整数组成的数组 l 和 r，后两个数组表示 m 组范围查询，其中第 i 个查询对应范围 [l[i], r[i]] 。所有数组的下标都是 从 0 开始 的。\n返回 boolean 元素构成的答案列表 answer 。如果子数组 nums[l[i]], nums[l[i]+1], ... , nums[r[i]] 可以 重新排列 形成 等差数列 ，answer[i] 的值就是 true；否则answer[i] 的值就是 false 。\n \n示例 1：\n输入：nums = [4,6,5,9,3,7], l = [0,0,2], r = [2,3,5]\n输出：[true,false,true]\n解释：\n第 0 个查询，对应子数组 [4,6,5] 。可以重新排列为等差数列 [6,5,4] 。\n第 1 个查询，对应子数组 [4,6,5,9] 。无法重新排列形成等差数列。\n第 2 个查询，对应子数组 [5,9,3,7] 。可以重新排列为等差数列 [3,5,7,9] 。\n示例 2：\n输入：nums = [-12,-9,-3,-12,-6,15,20,-25,-20,-15,-10], l = [0,1,6,4,8,7], r = [4,4,9,7,9,10]\n输出：[false,true,false,false,true,true]\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\nm == l.length\nm == r.length\n2 <= n <= 500\n1 <= m <= 500\n0 <= l[i] < r[i] < n\n-105 <= nums[i] <= 105" } ]

[ { "from": "human", "value": "如果一个数列由至少两个元素组成，且每两个连续元素之间的差值都相同，那么这个序列就是 等差数列 。更正式地，数列 s 是等差数列，只需要满足：对于每个有效的 i ， s[i+1] - s[i] == s[1] - s[0] 都成立。\n例如，下面这些都是 等差数列 ：\n1, 3, 5, 7, 9\n7, 7, 7, 7\n3, -1, -5, -9\n下面的数列 不是等差数列 ：\n1, 1, 2, 5, 7\n给你一个由 n 个整数组成的数组 nums，和两个由 m 个整数组成的数组 l 和 r，后两个数组表示 m 组范围查询，其中第 i 个查询对应范围 [l[i], r[i]] 。所有数组的下标都是 从 0 开始 的。\n返回 boolean 元素构成的答案列表 answer 。如果子数组 nums[l[i]], nums[l[i]+1], ... , nums[r[i]] 可以 重新排列 形成 等差数列 ，answer[i] 的值就是 true；否则answer[i] 的值就是 false 。\n \n示例 1：\n输入：nums = [4,6,5,9,3,7], l = [0,0,2], r = [2,3,5]\n输出：[true,false,true]\n解释：\n第 0 个查询，对应子数组 [4,6,5] 。可以重新排列为等差数列 [6,5,4] 。\n第 1 个查询，对应子数组 [4,6,5,9] 。无法重新排列形成等差数列。\n第 2 个查询，对应子数组 [5,9,3,7] 。可以重新排列为等差数列 [3,5,7,9] 。\n示例 2：\n输入：nums = [-12,-9,-3,-12,-6,15,20,-25,-20,-15,-10], l = [0,1,6,4,8,7], r = [4,4,9,7,9,10]\n输出：[false,true,false,false,true,true]\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\nm == l.length\nm == r.length\n2 <= n <= 500\n1 <= m <= 500\n0 <= l[i] < r[i] < n\n-105 <= nums[i] <= 105请使用 Go 语言。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc checkArithmeticSubarrays(nums []int, l []int, r []int) []bool {\\n\\tn := len(l)\\n\\tvar res []bool\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tres = append(res, check(nums, l[i], r[i]))\\n\\t}\\n\\treturn res\\n}\\n\\nfunc check(nums []int, l, r int) bool {\\n\\tif r-l < 2 {\\n\\t\\treturn true\\n\\t}\\n\\ts := make(map[int]bool)\\n\\tmx, mi := -100010, 100010\\n\\tfor i := l; i <= r; i++ {\\n\\t\\ts[nums[i]] = true\\n\\t\\tmx = max(mx, nums[i])\\n\\t\\tmi = min(mi, nums[i])\\n\\t}\\n\\tif (mx-mi)%(r-l) != 0 {\\n\\t\\treturn false\\n\\t}\\n\\tdelta := (mx - mi) / (r - l)\\n\\tfor i := 1; i <= r-l; i++ {\\n\\t\\tif !s[mi+delta*i] {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n\\nfunc min(a, b int) int {\\n\\tif a < b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "如果一个数列由至少两个元素组成，且每两个连续元素之间的差值都相同，那么这个序列就是 等差数列 。更正式地，数列 s 是等差数列，只需要满足：对于每个有效的 i ， s[i+1] - s[i] == s[1] - s[0] 都成立。\n例如，下面这些都是 等差数列 ：\n1, 3, 5, 7, 9\n7, 7, 7, 7\n3, -1, -5, -9\n下面的数列 不是等差数列 ：\n1, 1, 2, 5, 7\n给你一个由 n 个整数组成的数组 nums，和两个由 m 个整数组成的数组 l 和 r，后两个数组表示 m 组范围查询，其中第 i 个查询对应范围 [l[i], r[i]] 。所有数组的下标都是 从 0 开始 的。\n返回 boolean 元素构成的答案列表 answer 。如果子数组 nums[l[i]], nums[l[i]+1], ... , nums[r[i]] 可以 重新排列 形成 等差数列 ，answer[i] 的值就是 true；否则answer[i] 的值就是 false 。\n \n示例 1：\n输入：nums = [4,6,5,9,3,7], l = [0,0,2], r = [2,3,5]\n输出：[true,false,true]\n解释：\n第 0 个查询，对应子数组 [4,6,5] 。可以重新排列为等差数列 [6,5,4] 。\n第 1 个查询，对应子数组 [4,6,5,9] 。无法重新排列形成等差数列。\n第 2 个查询，对应子数组 [5,9,3,7] 。可以重新排列为等差数列 [3,5,7,9] 。\n示例 2：\n输入：nums = [-12,-9,-3,-12,-6,15,20,-25,-20,-15,-10], l = [0,1,6,4,8,7], r = [4,4,9,7,9,10]\n输出：[false,true,false,false,true,true]\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\nm == l.length\nm == r.length\n2 <= n <= 500\n1 <= m <= 500\n0 <= l[i] < r[i] < n\n-105 <= nums[i] <= 105请使用 TypeScript 语言。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction checkArithmeticSubarrays(\\n nums: number[],\\n l: number[],\\n r: number[],\\n): boolean[] {\\n const m = l.length;\\n const res = new Array(m).fill(true);\\n for (let i = 0; i < m; i++) {\\n const arr = nums.slice(l[i], r[i] + 1).sort((a, b) => b - a);\\n for (let j = 2; j < arr.length; j++) {\\n if (arr[j - 2] - arr[j - 1] !== arr[j - 1] - arr[j]) {\\n res[i] = false;\\n break;\\n }\\n }\\n }\\n return res;\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn check_arithmetic_subarrays(nums: Vec<i32>, l: Vec<i32>, r: Vec<i32>) -> Vec<bool> {\\n let m = l.len();\\n let mut res = vec![true; m];\\n for i in 0..m {\\n let mut arr = nums[l[i] as usize..=r[i] as usize].to_vec();\\n arr.sort();\\n for j in 2..arr.len() {\\n if arr[j - 2] - arr[j - 1] != arr[j - 1] - arr[j] {\\n res[i] = false;\\n break;\\n }\\n }\\n }\\n res\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Rust 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果一个数列由至少两个元素组成，且每两个连续元素之间的差值都相同，那么这个序列就是 等差数列 。更正式地，数列 s 是等差数列，只需要满足：对于每个有效的 i ， s[i+1] - s[i] == s[1] - s[0] 都成立。\n例如，下面这些都是 等差数列 ：\n1, 3, 5, 7, 9\n7, 7, 7, 7\n3, -1, -5, -9\n下面的数列 不是等差数列 ：\n1, 1, 2, 5, 7\n给你一个由 n 个整数组成的数组 nums，和两个由 m 个整数组成的数组 l 和 r，后两个数组表示 m 组范围查询，其中第 i 个查询对应范围 [l[i], r[i]] 。所有数组的下标都是 从 0 开始 的。\n返回 boolean 元素构成的答案列表 answer 。如果子数组 nums[l[i]], nums[l[i]+1], ... , nums[r[i]] 可以 重新排列 形成 等差数列 ，answer[i] 的值就是 true；否则answer[i] 的值就是 false 。\n \n示例 1：\n输入：nums = [4,6,5,9,3,7], l = [0,0,2], r = [2,3,5]\n输出：[true,false,true]\n解释：\n第 0 个查询，对应子数组 [4,6,5] 。可以重新排列为等差数列 [6,5,4] 。\n第 1 个查询，对应子数组 [4,6,5,9] 。无法重新排列形成等差数列。\n第 2 个查询，对应子数组 [5,9,3,7] 。可以重新排列为等差数列 [3,5,7,9] 。\n示例 2：\n输入：nums = [-12,-9,-3,-12,-6,15,20,-25,-20,-15,-10], l = [0,1,6,4,8,7], r = [4,4,9,7,9,10]\n输出：[false,true,false,false,true,true]\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\nm == l.length\nm == r.length\n2 <= n <= 500\n1 <= m <= 500\n0 <= l[i] < r[i] < n\n-105 <= nums[i] <= 105" } ]

[ { "from": "human", "value": "你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用并查集。\n这里提供一个参考思路，对于本题，每个格子当做图的一个节点，把相邻两个格子的高度差绝对值当做边的权重，因此本题是求解从最左上角的节点到最右下角的节点的连通性问题。\n\n先把图中所有边去掉，然后按照边的权重从小到大，逐个把边添加上。如果在某一次添加一条边时，最左上角和最右下角的节点连通了，那么该边的权重就是题目的最小体力消耗值。\n\n并查集模板：\n\n模板 1——朴素并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点\np = list(range(n))\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\n# 合并a和b所在的两个集合\np[find(a)] = find(b)\n```\n\n模板 2——维护 size 的并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点，size只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n# 合并a和b所在的两个集合\nif find(a) != find(b):\n size[find(b)] += size[find(a)]\n p[find(a)] = find(b)\n```\n\n模板 3——维护到祖宗节点距离的并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点，d[x]存储x到p[x]的距离\np = list(range(n))\nd = [0] * n\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n t = find(p[x])\n d[x] += d[p[x]]\n p[x] = t\n return p[x]\n\n# 合并a和b所在的两个集合\np[find(a)] = find(b)\nd[find(a)] = distance\n```" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['并查集：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n p = list(range(m * n))\\n e = []\\n for i in range(m):\\n for j in range(n):\\n if i < m - 1:\\n e.append((abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j))\\n if j < n - 1:\\n e.append((abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1))\\n e.sort()\\n for h, i, j in e:\\n p[find(i)] = find(j)\\n if find(0) == find(m * n - 1):\\n return h\\n return 0\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n left, right = 0, 999999\\n while left < right:\\n mid = (left + right) >> 1\\n q = deque([(0, 0)])\\n vis = {(0, 0)}\\n while q:\\n i, j = q.popleft()\\n for a, b in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < m and 0 <= y < n and (x, y) not in vis and abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid:\\n q.append((x, y))\\n vis.add((x, y))\\n if (m - 1, n - 1) in vis:\\n right = mid\\n else:\\n left = mid + 1\\n return left\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n INF = 0x3f3f3f3f\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n dist = [[INF] * n for _ in range(m)]\\n dist[0][0] = 0\\n dirs = [-1, 0, 1, 0, -1]\\n q = [(0, 0, 0)]\\n while q:\\n t, i, j = heappop(q)\\n for k in range(4):\\n x, y = i + dirs[k], j + dirs[k + 1]\\n if 0 <= x < m and 0 <= y < n and max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j])) < dist[x][y]:\\n dist[x][y] = max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j]))\\n heappush(q, (dist[x][y], x, y))\\n return dist[-1][-1]\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['并查集：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n private int[] p;\\n\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n p = new int[m * n];\\n for (int i = 0; i < p.length; ++i) {\\n p[i] = i;\\n }\\n List<int[]> edges = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (i < m - 1) {\\n edges.add(new int[]{Math.abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j});\\n }\\n if (j < n - 1) {\\n edges.add(new int[]{Math.abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1});\\n }\\n }\\n }\\n Collections.sort(edges, Comparator.comparingInt(a -> a[0]));\\n for (int[] e : edges) {\\n int i = e[1], j = e[2];\\n p[find(i)] = find(j);\\n if (find(0) == find(m * n - 1)) {\\n return e[0];\\n }\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n private int find(int x) {\\n if (p[x] != x) {\\n p[x] = find(p[x]);\\n }\\n return p[x];\\n }\\n}\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n int left = 0;\\n int right = 999999;\\n int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n boolean[][] vis = new boolean[m][n];\\n vis[0][0] = true;\\n Deque<int[]> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(new int[]{0, 0});\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int[] p = q.poll();\\n int i = p[0], j = p[1];\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && Math.abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid) {\\n q.offer(new int[]{x, y});\\n vis[x][y] = true;\\n }\\n }\\n }\\n if (vis[m - 1][n - 1]) {\\n right = mid;\\n } else {\\n left = mid + 1;\\n }\\n }\\n return left;\\n }\\n}\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n int[][] dist = new int[m][n];\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n Arrays.fill(dist[i], 0x3f3f3f3f);\\n }\\n dist[0][0] = 0;\\n PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[0]));\\n q.offer(new int[] {0, 0, 0});\\n int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int[] p = q.poll();\\n int t = p[0], i = p[1], j = p[2];\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n) {\\n int nd = Math.max(t, Math.abs(heights[x][y] - heights[i][j]));\\n if (nd < dist[x][y]) {\\n dist[x][y] = nd;\\n q.offer(new int[] {nd, x, y});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return dist[m - 1][n - 1];\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于本题，每个格子当做图的一个节点，把相邻两个格子的高度差绝对值当做边的权重，因此本题是求解从最左上角的节点到最右下角的节点的连通性问题。\n\n先把图中所有边去掉，然后按照边的权重从小到大，逐个把边添加上。如果在某一次添加一条边时，最左上角和最右下角的节点连通了，那么该边的权重就是题目的最小体力消耗值。\n\n并查集模板：\n\n模板 1——朴素并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点\np = list(range(n))\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\n# 合并a和b所在的两个集合\np[find(a)] = find(b)\n```\n\n模板 2——维护 size 的并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点，size只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n# 合并a和b所在的两个集合\nif find(a) != find(b):\n size[find(b)] += size[find(a)]\n p[find(a)] = find(b)\n```\n\n模板 3——维护到祖宗节点距离的并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点，d[x]存储x到p[x]的距离\np = list(range(n))\nd = [0] * n\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n t = find(p[x])\n d[x] += d[p[x]]\n p[x] = t\n return p[x]\n\n# 合并a和b所在的两个集合\np[find(a)] = find(b)\nd[find(a)] = distance\n```\n整个函数的功能设计可以这样描述：你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用并查集。\n这里提供一个参考思路，对于本题，每个格子当做图的一个节点，把相邻两个格子的高度差绝对值当做边的权重，因此本题是求解从最左上角的节点到最右下角的节点的连通性问题。\n\n先把图中所有边去掉，然后按照边的权重从小到大，逐个把边添加上。如果在某一次添加一条边时，最左上角和最右下角的节点连通了，那么该边的权重就是题目的最小体力消耗值。\n\n并查集模板：\n\n模板 1——朴素并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点\np = list(range(n))\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\n# 合并a和b所在的两个集合\np[find(a)] = find(b)\n```\n\n模板 2——维护 size 的并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点，size只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n# 合并a和b所在的两个集合\nif find(a) != find(b):\n size[find(b)] += size[find(a)]\n p[find(a)] = find(b)\n```\n\n模板 3——维护到祖宗节点距离的并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点，d[x]存储x到p[x]的距离\np = list(range(n))\nd = [0] * n\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n t = find(p[x])\n d[x] += d[p[x]]\n p[x] = t\n return p[x]\n\n# 合并a和b所在的两个集合\np[find(a)] = find(b)\nd[find(a)] = distance\n```" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['并查集：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> p;\\n\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n p.resize(m * n);\\n for (int i = 0; i < p.size(); ++i) p[i] = i;\\n vector<vector<int>> edges;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (i < m - 1) edges.push_back({abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j});\\n if (j < n - 1) edges.push_back({abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1});\\n }\\n }\\n sort(edges.begin(), edges.end());\\n for (auto& e : edges) {\\n int i = e[1], j = e[2];\\n p[find(i)] = find(j);\\n if (find(0) == find(m * n - 1)) return e[0];\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n int find(int x) {\\n if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);\\n return p[x];\\n }\\n};\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n int left = 0, right = 999999;\\n vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (left < right)\\n {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n vector<vector<bool>> vis(m, vector<bool>(n));\\n vis[0][0] = true;\\n queue<pair<int, int>> q;\\n q.push({0, 0});\\n while (!q.empty())\\n {\\n auto [i, j] = q.front();\\n q.pop();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k)\\n {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid)\\n {\\n q.push({x, y});\\n vis[x][y] = true;\\n }\\n }\\n }\\n if (vis[m - 1][n - 1]) right = mid;\\n else left = mid + 1;\\n }\\n return left;\\n }\\n};\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, 0x3f3f3f3f));\\n dist[0][0] = 0;\\n priority_queue<tuple<int, int, int>, vector<tuple<int, int, int>>, greater<tuple<int, int, int>>> q;\\n q.push({0, 0, 0});\\n vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (!q.empty())\\n {\\n auto [t, i, j] = q.top();\\n q.pop();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k)\\n {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n)\\n {\\n int nd = max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j]));\\n if (nd < dist[x][y])\\n {\\n dist[x][y] = nd;\\n q.push({nd, x, y});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return dist[m - 1][n - 1];\\n }\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['并查集：\\n\\n```go\\nfunc minimumEffortPath(heights [][]int) int {\\n\\tm, n := len(heights), len(heights[0])\\n\\tp := make([]int, m*n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t}\\n\\tvar find func(x int) int\\n\\tfind = func(x int) int {\\n\\t\\tif p[x] != x {\\n\\t\\t\\tp[x] = find(p[x])\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn p[x]\\n\\t}\\n\\tedges := [][]int{}\\n\\tfor i, row := range heights {\\n\\t\\tfor j, h := range row {\\n\\t\\t\\tif i < m-1 {\\n\\t\\t\\t\\ts := []int{abs(h - heights[i+1][j]), i*n + j, (i+1)*n + j}\\n\\t\\t\\t\\tedges = append(edges, s)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif j < n-1 {\\n\\t\\t\\t\\ts := []int{abs(h - row[j+1]), i*n + j, i*n + j + 1}\\n\\t\\t\\t\\tedges = append(edges, s)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(edges, func(i, j int) bool {\\n\\t\\treturn edges[i][0] < edges[j][0]\\n\\t})\\n\\tfor _, e := range edges {\\n\\t\\ti, j := e[1], e[2]\\n\\t\\tp[find(i)] = find(j)\\n\\t\\tif find(0) == find(m*n-1) {\\n\\t\\t\\treturn e[0]\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn 0\\n}\\n\\nfunc abs(x int) int {\\n\\tif x > 0 {\\n\\t\\treturn x\\n\\t}\\n\\treturn -x\\n}\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```go\\nfunc minimumEffortPath(heights [][]int) int {\\n\\tm, n := len(heights), len(heights[0])\\n\\tleft, right := 0, 999999\\n\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tfor left < right {\\n\\t\\tmid := (left + right) >> 1\\n\\t\\tvis := make([][]bool, m)\\n\\t\\tfor i := range vis {\\n\\t\\t\\tvis[i] = make([]bool, n)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tvis[0][0] = true\\n\\t\\tq := [][]int{{0, 0}}\\n\\t\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\t\\tp := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\ti, j := p[0], p[1]\\n\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && abs(heights[i][j]-heights[x][y]) <= mid {\\n\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, []int{x, y})\\n\\t\\t\\t\\t\\tvis[x][y] = true\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif vis[m-1][n-1] {\\n\\t\\t\\tright = mid\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tleft = mid + 1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn left\\n}\\n\\nfunc abs(x int) int {\\n\\tif x > 0 {\\n\\t\\treturn x\\n\\t}\\n\\treturn -x\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于本题，每个格子当做图的一个节点，把相邻两个格子的高度差绝对值当做边的权重，因此本题是求解从最左上角的节点到最右下角的节点的连通性问题。\n\n先把图中所有边去掉，然后按照边的权重从小到大，逐个把边添加上。如果在某一次添加一条边时，最左上角和最右下角的节点连通了，那么该边的权重就是题目的最小体力消耗值。\n\n并查集模板：\n\n模板 1——朴素并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点\np = list(range(n))\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\n# 合并a和b所在的两个集合\np[find(a)] = find(b)\n```\n\n模板 2——维护 size 的并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点，size只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n# 合并a和b所在的两个集合\nif find(a) != find(b):\n size[find(b)] += size[find(a)]\n p[find(a)] = find(b)\n```\n\n模板 3——维护到祖宗节点距离的并查集：\n\n```python\n# 初始化，p存储每个点的父节点，d[x]存储x到p[x]的距离\np = list(range(n))\nd = [0] * n\n\n# 返回x的祖宗节点\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n t = find(p[x])\n d[x] += d[p[x]]\n p[x] = t\n return p[x]\n\n# 合并a和b所在的两个集合\np[find(a)] = find(b)\nd[find(a)] = distance\n```\n整个函数的功能设计可以这样描述：你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['并查集：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n p = list(range(m * n))\\n e = []\\n for i in range(m):\\n for j in range(n):\\n if i < m - 1:\\n e.append((abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j))\\n if j < n - 1:\\n e.append((abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1))\\n e.sort()\\n for h, i, j in e:\\n p[find(i)] = find(j)\\n if find(0) == find(m * n - 1):\\n return h\\n return 0\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n left, right = 0, 999999\\n while left < right:\\n mid = (left + right) >> 1\\n q = deque([(0, 0)])\\n vis = {(0, 0)}\\n while q:\\n i, j = q.popleft()\\n for a, b in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < m and 0 <= y < n and (x, y) not in vis and abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid:\\n q.append((x, y))\\n vis.add((x, y))\\n if (m - 1, n - 1) in vis:\\n right = mid\\n else:\\n left = mid + 1\\n return left\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n INF = 0x3f3f3f3f\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n dist = [[INF] * n for _ in range(m)]\\n dist[0][0] = 0\\n dirs = [-1, 0, 1, 0, -1]\\n q = [(0, 0, 0)]\\n while q:\\n t, i, j = heappop(q)\\n for k in range(4):\\n x, y = i + dirs[k], j + dirs[k + 1]\\n if 0 <= x < m and 0 <= y < n and max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j])) < dist[x][y]:\\n dist[x][y] = max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j]))\\n heappush(q, (dist[x][y], x, y))\\n return dist[-1][-1]\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了二分查找 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，二分枚举体力消耗值，用 BFS 找到满足条件的最小消耗值即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['并查集：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n private int[] p;\\n\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n p = new int[m * n];\\n for (int i = 0; i < p.length; ++i) {\\n p[i] = i;\\n }\\n List<int[]> edges = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (i < m - 1) {\\n edges.add(new int[]{Math.abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j});\\n }\\n if (j < n - 1) {\\n edges.add(new int[]{Math.abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1});\\n }\\n }\\n }\\n Collections.sort(edges, Comparator.comparingInt(a -> a[0]));\\n for (int[] e : edges) {\\n int i = e[1], j = e[2];\\n p[find(i)] = find(j);\\n if (find(0) == find(m * n - 1)) {\\n return e[0];\\n }\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n private int find(int x) {\\n if (p[x] != x) {\\n p[x] = find(p[x]);\\n }\\n return p[x];\\n }\\n}\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n int left = 0;\\n int right = 999999;\\n int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n boolean[][] vis = new boolean[m][n];\\n vis[0][0] = true;\\n Deque<int[]> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(new int[]{0, 0});\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int[] p = q.poll();\\n int i = p[0], j = p[1];\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && Math.abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid) {\\n q.offer(new int[]{x, y});\\n vis[x][y] = true;\\n }\\n }\\n }\\n if (vis[m - 1][n - 1]) {\\n right = mid;\\n } else {\\n left = mid + 1;\\n }\\n }\\n return left;\\n }\\n}\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n int[][] dist = new int[m][n];\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n Arrays.fill(dist[i], 0x3f3f3f3f);\\n }\\n dist[0][0] = 0;\\n PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[0]));\\n q.offer(new int[] {0, 0, 0});\\n int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int[] p = q.poll();\\n int t = p[0], i = p[1], j = p[2];\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n) {\\n int nd = Math.max(t, Math.abs(heights[x][y] - heights[i][j]));\\n if (nd < dist[x][y]) {\\n dist[x][y] = nd;\\n q.offer(new int[] {nd, x, y});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return dist[m - 1][n - 1];\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了二分查找 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，二分枚举体力消耗值，用 BFS 找到满足条件的最小消耗值即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['并查集：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> p;\\n\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n p.resize(m * n);\\n for (int i = 0; i < p.size(); ++i) p[i] = i;\\n vector<vector<int>> edges;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (i < m - 1) edges.push_back({abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j});\\n if (j < n - 1) edges.push_back({abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1});\\n }\\n }\\n sort(edges.begin(), edges.end());\\n for (auto& e : edges) {\\n int i = e[1], j = e[2];\\n p[find(i)] = find(j);\\n if (find(0) == find(m * n - 1)) return e[0];\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n int find(int x) {\\n if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);\\n return p[x];\\n }\\n};\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n int left = 0, right = 999999;\\n vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (left < right)\\n {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n vector<vector<bool>> vis(m, vector<bool>(n));\\n vis[0][0] = true;\\n queue<pair<int, int>> q;\\n q.push({0, 0});\\n while (!q.empty())\\n {\\n auto [i, j] = q.front();\\n q.pop();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k)\\n {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid)\\n {\\n q.push({x, y});\\n vis[x][y] = true;\\n }\\n }\\n }\\n if (vis[m - 1][n - 1]) right = mid;\\n else left = mid + 1;\\n }\\n return left;\\n }\\n};\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, 0x3f3f3f3f));\\n dist[0][0] = 0;\\n priority_queue<tuple<int, int, int>, vector<tuple<int, int, int>>, greater<tuple<int, int, int>>> q;\\n q.push({0, 0, 0});\\n vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (!q.empty())\\n {\\n auto [t, i, j] = q.top();\\n q.pop();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k)\\n {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n)\\n {\\n int nd = max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j]));\\n if (nd < dist[x][y])\\n {\\n dist[x][y] = nd;\\n q.push({nd, x, y});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return dist[m - 1][n - 1];\\n }\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了二分查找 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，二分枚举体力消耗值，用 BFS 找到满足条件的最小消耗值即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['并查集：\\n\\n```go\\nfunc minimumEffortPath(heights [][]int) int {\\n\\tm, n := len(heights), len(heights[0])\\n\\tp := make([]int, m*n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t}\\n\\tvar find func(x int) int\\n\\tfind = func(x int) int {\\n\\t\\tif p[x] != x {\\n\\t\\t\\tp[x] = find(p[x])\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn p[x]\\n\\t}\\n\\tedges := [][]int{}\\n\\tfor i, row := range heights {\\n\\t\\tfor j, h := range row {\\n\\t\\t\\tif i < m-1 {\\n\\t\\t\\t\\ts := []int{abs(h - heights[i+1][j]), i*n + j, (i+1)*n + j}\\n\\t\\t\\t\\tedges = append(edges, s)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif j < n-1 {\\n\\t\\t\\t\\ts := []int{abs(h - row[j+1]), i*n + j, i*n + j + 1}\\n\\t\\t\\t\\tedges = append(edges, s)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(edges, func(i, j int) bool {\\n\\t\\treturn edges[i][0] < edges[j][0]\\n\\t})\\n\\tfor _, e := range edges {\\n\\t\\ti, j := e[1], e[2]\\n\\t\\tp[find(i)] = find(j)\\n\\t\\tif find(0) == find(m*n-1) {\\n\\t\\t\\treturn e[0]\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn 0\\n}\\n\\nfunc abs(x int) int {\\n\\tif x > 0 {\\n\\t\\treturn x\\n\\t}\\n\\treturn -x\\n}\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```go\\nfunc minimumEffortPath(heights [][]int) int {\\n\\tm, n := len(heights), len(heights[0])\\n\\tleft, right := 0, 999999\\n\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tfor left < right {\\n\\t\\tmid := (left + right) >> 1\\n\\t\\tvis := make([][]bool, m)\\n\\t\\tfor i := range vis {\\n\\t\\t\\tvis[i] = make([]bool, n)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tvis[0][0] = true\\n\\t\\tq := [][]int{{0, 0}}\\n\\t\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\t\\tp := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\ti, j := p[0], p[1]\\n\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && abs(heights[i][j]-heights[x][y]) <= mid {\\n\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, []int{x, y})\\n\\t\\t\\t\\t\\tvis[x][y] = true\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif vis[m-1][n-1] {\\n\\t\\t\\tright = mid\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tleft = mid + 1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn left\\n}\\n\\nfunc abs(x int) int {\\n\\tif x > 0 {\\n\\t\\treturn x\\n\\t}\\n\\treturn -x\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了二分查找 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，二分枚举体力消耗值，用 BFS 找到满足条件的最小消耗值即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['并查集：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n p = list(range(m * n))\\n e = []\\n for i in range(m):\\n for j in range(n):\\n if i < m - 1:\\n e.append((abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j))\\n if j < n - 1:\\n e.append((abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1))\\n e.sort()\\n for h, i, j in e:\\n p[find(i)] = find(j)\\n if find(0) == find(m * n - 1):\\n return h\\n return 0\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n left, right = 0, 999999\\n while left < right:\\n mid = (left + right) >> 1\\n q = deque([(0, 0)])\\n vis = {(0, 0)}\\n while q:\\n i, j = q.popleft()\\n for a, b in [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < m and 0 <= y < n and (x, y) not in vis and abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid:\\n q.append((x, y))\\n vis.add((x, y))\\n if (m - 1, n - 1) in vis:\\n right = mid\\n else:\\n left = mid + 1\\n return left\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def minimumEffortPath(self, heights: List[List[int]]) -> int:\\n INF = 0x3f3f3f3f\\n m, n = len(heights), len(heights[0])\\n dist = [[INF] * n for _ in range(m)]\\n dist[0][0] = 0\\n dirs = [-1, 0, 1, 0, -1]\\n q = [(0, 0, 0)]\\n while q:\\n t, i, j = heappop(q)\\n for k in range(4):\\n x, y = i + dirs[k], j + dirs[k + 1]\\n if 0 <= x < m and 0 <= y < n and max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j])) < dist[x][y]:\\n dist[x][y] = max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j]))\\n heappush(q, (dist[x][y], x, y))\\n return dist[-1][-1]\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了堆优化版 Dijkstra 算法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，时间复杂度 O(mlogn)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['并查集：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n private int[] p;\\n\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n p = new int[m * n];\\n for (int i = 0; i < p.length; ++i) {\\n p[i] = i;\\n }\\n List<int[]> edges = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (i < m - 1) {\\n edges.add(new int[]{Math.abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j});\\n }\\n if (j < n - 1) {\\n edges.add(new int[]{Math.abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1});\\n }\\n }\\n }\\n Collections.sort(edges, Comparator.comparingInt(a -> a[0]));\\n for (int[] e : edges) {\\n int i = e[1], j = e[2];\\n p[find(i)] = find(j);\\n if (find(0) == find(m * n - 1)) {\\n return e[0];\\n }\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n private int find(int x) {\\n if (p[x] != x) {\\n p[x] = find(p[x]);\\n }\\n return p[x];\\n }\\n}\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n int left = 0;\\n int right = 999999;\\n int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n boolean[][] vis = new boolean[m][n];\\n vis[0][0] = true;\\n Deque<int[]> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(new int[]{0, 0});\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int[] p = q.poll();\\n int i = p[0], j = p[1];\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && Math.abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid) {\\n q.offer(new int[]{x, y});\\n vis[x][y] = true;\\n }\\n }\\n }\\n if (vis[m - 1][n - 1]) {\\n right = mid;\\n } else {\\n left = mid + 1;\\n }\\n }\\n return left;\\n }\\n}\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n public int minimumEffortPath(int[][] heights) {\\n int m = heights.length;\\n int n = heights[0].length;\\n int[][] dist = new int[m][n];\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n Arrays.fill(dist[i], 0x3f3f3f3f);\\n }\\n dist[0][0] = 0;\\n PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[0]));\\n q.offer(new int[] {0, 0, 0});\\n int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int[] p = q.poll();\\n int t = p[0], i = p[1], j = p[2];\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n) {\\n int nd = Math.max(t, Math.abs(heights[x][y] - heights[i][j]));\\n if (nd < dist[x][y]) {\\n dist[x][y] = nd;\\n q.offer(new int[] {nd, x, y});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return dist[m - 1][n - 1];\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了堆优化版 Dijkstra 算法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，时间复杂度 O(mlogn)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用堆优化版 Dijkstra 算法。\n这里提供一个参考思路，时间复杂度 O(mlogn)。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['并查集：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> p;\\n\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n p.resize(m * n);\\n for (int i = 0; i < p.size(); ++i) p[i] = i;\\n vector<vector<int>> edges;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (i < m - 1) edges.push_back({abs(heights[i][j] - heights[i + 1][j]), i * n + j, (i + 1) * n + j});\\n if (j < n - 1) edges.push_back({abs(heights[i][j] - heights[i][j + 1]), i * n + j, i * n + j + 1});\\n }\\n }\\n sort(edges.begin(), edges.end());\\n for (auto& e : edges) {\\n int i = e[1], j = e[2];\\n p[find(i)] = find(j);\\n if (find(0) == find(m * n - 1)) return e[0];\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n int find(int x) {\\n if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);\\n return p[x];\\n }\\n};\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n int left = 0, right = 999999;\\n vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (left < right)\\n {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n vector<vector<bool>> vis(m, vector<bool>(n));\\n vis[0][0] = true;\\n queue<pair<int, int>> q;\\n q.push({0, 0});\\n while (!q.empty())\\n {\\n auto [i, j] = q.front();\\n q.pop();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k)\\n {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && abs(heights[i][j] - heights[x][y]) <= mid)\\n {\\n q.push({x, y});\\n vis[x][y] = true;\\n }\\n }\\n }\\n if (vis[m - 1][n - 1]) right = mid;\\n else left = mid + 1;\\n }\\n return left;\\n }\\n};\\n```', 'Dijkstra 算法：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minimumEffortPath(vector<vector<int>>& heights) {\\n int m = heights.size(), n = heights[0].size();\\n vector<vector<int>> dist(m, vector<int>(n, 0x3f3f3f3f));\\n dist[0][0] = 0;\\n priority_queue<tuple<int, int, int>, vector<tuple<int, int, int>>, greater<tuple<int, int, int>>> q;\\n q.push({0, 0, 0});\\n vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n while (!q.empty())\\n {\\n auto [t, i, j] = q.top();\\n q.pop();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k)\\n {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n)\\n {\\n int nd = max(t, abs(heights[x][y] - heights[i][j]));\\n if (nd < dist[x][y])\\n {\\n dist[x][y] = nd;\\n q.push({nd, x, y});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return dist[m - 1][n - 1];\\n }\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "你准备参加一场远足活动。给你一个二维 rows x columns 的地图 heights ，其中 heights[row][col] 表示格子 (row, col) 的高度。一开始你在最左上角的格子 (0, 0) ，且你希望去最右下角的格子 (rows-1, columns-1) （注意下标从 0 开始编号）。你每次可以往 上，下，左，右 四个方向之一移动，你想要找到耗费 体力 最小的一条路径。\n一条路径耗费的 体力值 是路径上相邻格子之间 高度差绝对值 的 最大值 决定的。\n请你返回从左上角走到右下角的最小 体力消耗值 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [[1,2,2],[3,8,2],[5,3,5]]\n输出：2\n解释：路径 [1,3,5,3,5] 连续格子的差值绝对值最大为 2 。\n这条路径比路径 [1,2,2,2,5] 更优，因为另一条路径差值最大值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：heights = [[1,2,3],[3,8,4],[5,3,5]]\n输出：1\n解释：路径 [1,2,3,4,5] 的相邻格子差值绝对值最大为 1 ，比路径 [1,3,5,3,5] 更优。\n\n示例 3：\n\n\n输入：heights = [[1,2,1,1,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,2,1,2,1],[1,1,1,2,1]]\n输出：0\n解释：上图所示路径不需要消耗任何体力。\n\n \n提示：\n\nrows == heights.length\ncolumns == heights[i].length\n1 <= rows, columns <= 100\n1 <= heights[i][j] <= 106\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用堆优化版 Dijkstra 算法。\n这里提供一个参考思路，时间复杂度 O(mlogn)。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['并查集：\\n\\n```go\\nfunc minimumEffortPath(heights [][]int) int {\\n\\tm, n := len(heights), len(heights[0])\\n\\tp := make([]int, m*n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t}\\n\\tvar find func(x int) int\\n\\tfind = func(x int) int {\\n\\t\\tif p[x] != x {\\n\\t\\t\\tp[x] = find(p[x])\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn p[x]\\n\\t}\\n\\tedges := [][]int{}\\n\\tfor i, row := range heights {\\n\\t\\tfor j, h := range row {\\n\\t\\t\\tif i < m-1 {\\n\\t\\t\\t\\ts := []int{abs(h - heights[i+1][j]), i*n + j, (i+1)*n + j}\\n\\t\\t\\t\\tedges = append(edges, s)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif j < n-1 {\\n\\t\\t\\t\\ts := []int{abs(h - row[j+1]), i*n + j, i*n + j + 1}\\n\\t\\t\\t\\tedges = append(edges, s)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(edges, func(i, j int) bool {\\n\\t\\treturn edges[i][0] < edges[j][0]\\n\\t})\\n\\tfor _, e := range edges {\\n\\t\\ti, j := e[1], e[2]\\n\\t\\tp[find(i)] = find(j)\\n\\t\\tif find(0) == find(m*n-1) {\\n\\t\\t\\treturn e[0]\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn 0\\n}\\n\\nfunc abs(x int) int {\\n\\tif x > 0 {\\n\\t\\treturn x\\n\\t}\\n\\treturn -x\\n}\\n```', '二分查找 + BFS：\\n\\n```go\\nfunc minimumEffortPath(heights [][]int) int {\\n\\tm, n := len(heights), len(heights[0])\\n\\tleft, right := 0, 999999\\n\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tfor left < right {\\n\\t\\tmid := (left + right) >> 1\\n\\t\\tvis := make([][]bool, m)\\n\\t\\tfor i := range vis {\\n\\t\\t\\tvis[i] = make([]bool, n)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tvis[0][0] = true\\n\\t\\tq := [][]int{{0, 0}}\\n\\t\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\t\\tp := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\ti, j := p[0], p[1]\\n\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && !vis[x][y] && abs(heights[i][j]-heights[x][y]) <= mid {\\n\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, []int{x, y})\\n\\t\\t\\t\\t\\tvis[x][y] = true\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif vis[m-1][n-1] {\\n\\t\\t\\tright = mid\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tleft = mid + 1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn left\\n}\\n\\nfunc abs(x int) int {\\n\\tif x > 0 {\\n\\t\\treturn x\\n\\t}\\n\\treturn -x\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "你有 k 个服务器，编号为 0 到 k-1 ，它们可以同时处理多个请求组。每个服务器有无穷的计算能力但是 不能同时处理超过一个请求 。请求分配到服务器的规则如下：\n\n第 i （序号从 0 开始）个请求到达。\n如果所有服务器都已被占据，那么该请求被舍弃（完全不处理）。\n如果第 (i % k) 个服务器空闲，那么对应服务器会处理该请求。\n否则，将请求安排给下一个空闲的服务器（服务器构成一个环，必要的话可能从第 0 个服务器开始继续找下一个空闲的服务器）。比方说，如果第 i 个服务器在忙，那么会查看第 (i+1) 个服务器，第 (i+2) 个服务器等等。\n\n给你一个 严格递增 的正整数数组 arrival ，表示第 i 个任务的到达时间，和另一个数组 load ，其中 load[i] 表示第 i 个请求的工作量（也就是服务器完成它所需要的时间）。你的任务是找到 最繁忙的服务器 。最繁忙定义为一个服务器处理的请求数是所有服务器里最多的。\n请你返回包含所有 最繁忙服务器 序号的列表，你可以以任意顺序返回这个列表。\n \n示例 1：\n\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,5], load = [5,2,3,3,3] \n输出：[1] \n解释：\n所有服务器一开始都是空闲的。\n前 3 个请求分别由前 3 台服务器依次处理。\n请求 3 进来的时候，服务器 0 被占据，所以它被安排到下一台空闲的服务器，也就是服务器 1 。\n请求 4 进来的时候，由于所有服务器都被占据，该请求被舍弃。\n服务器 0 和 2 分别都处理了一个请求，服务器 1 处理了两个请求。所以服务器 1 是最忙的服务器。\n\n示例 2：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4], load = [1,2,1,2]\n输出：[0]\n解释：\n前 3 个请求分别被前 3 个服务器处理。\n请求 3 进来，由于服务器 0 空闲，它被服务器 0 处理。\n服务器 0 处理了两个请求，服务器 1 和 2 分别处理了一个请求。所以服务器 0 是最忙的服务器。\n\n示例 3：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3], load = [10,12,11]\n输出：[0,1,2]\n解释：每个服务器分别处理了一个请求，所以它们都是最忙的服务器。\n\n示例 4：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,8,9,10], load = [5,2,10,3,1,2,2]\n输出：[1]\n\n示例 5：\n\n输入：k = 1, arrival = [1], load = [1]\n输出：[0]\n\n \n提示：\n\n1 <= k <= 105\n1 <= arrival.length, load.length <= 105\narrival.length == load.length\n1 <= arrival[i], load[i] <= 109\narrival 保证 严格递增 。\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用有序集合 + 优先队列。\n这里提供一个参考思路，题目求的是最繁忙的服务器列表，因此可以想到用**哈希表**记录每个服务器处理的任务数，然后获取所有处理了最大任务数 mx 的服务器列表即可。关键的问题就在于，求出每个任务分配给了哪台服务器处理。\n\n我们用 有序集合 free 存放所有的空闲服务器，优先队列 busy 存放正在处理请求的服务器的处理结束时间和对应的服务器编号，即二元组 `(end, server)`，优先队列满足队首元素的处理结束时间最小，用一个哈希表 cnt 记录每台服务器处理的任务数。\n\n当第 i 个请求到达时，如果 busy 不为空，我们循环判断 busy 队首的任务结束时间是否小于等于当前请求的到达时间 `arrival[i]`，即 start。如果是，说明队首任务在此时刻已经处理结束，可以从 busy 队列中移出，循环判断。\n\n接下来，如果 free 为空，说明当前没有空闲服务器能够处理第 i 个请求，直接 continue 丢弃；否则，查找 free 中大于等于 `i % k` 的第一个服务器，如果查找成功，那么由该服务器来处理该请求，否则，由 free 的第一个服务器（编号最小）来处理。假设该服务器是 server, 那么 `cnt[server]` 加 1，同时将二元组 `(end, server)` 放入优先队列 busy 中，并且将该 server 中有序集合 free 中移出。\n\n最后，只需要获取 cnt 中的最大值 mx，找出处理了 mx 个任务数的服务器列表，即为答案。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nfrom sortedcontainers import SortedList\\n\\n\\nclass Solution:\\n def busiestServers(self, k: int, arrival: List[int], load: List[int]) -> List[int]:\\n free = SortedList(range(k))\\n busy = []\\n cnt = [0] * k\\n for i, (start, t) in enumerate(zip(arrival, load)):\\n while busy and busy[0][0] <= start:\\n free.add(busy[0][1])\\n heappop(busy)\\n if not free:\\n continue\\n j = free.bisect_left(i % k)\\n if j == len(free):\\n j = 0\\n server = free[j]\\n cnt[server] += 1\\n heappush(busy, (start + t, server))\\n free.remove(server)\\n\\n mx = max(cnt)\\n return [i for i, v in enumerate(cnt) if v == mx]\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public List<Integer> busiestServers(int k, int[] arrival, int[] load) {\\n int[] cnt = new int[k];\\n PriorityQueue<int[]> busy = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[0]));\\n TreeSet<Integer> free = new TreeSet<>();\\n for (int i = 0; i < k; ++i) {\\n free.add(i);\\n }\\n for (int i = 0; i < arrival.length; ++i) {\\n int start = arrival[i];\\n int end = start + load[i];\\n while (!busy.isEmpty() && busy.peek()[0] <= start) {\\n free.add(busy.poll()[1]);\\n }\\n if (free.isEmpty()) {\\n continue;\\n }\\n Integer server = free.ceiling(i % k);\\n if (server == null) {\\n server = free.first();\\n }\\n ++cnt[server];\\n busy.offer(new int[] {end, server});\\n free.remove(server);\\n }\\n int mx = 0;\\n for (int v : cnt) {\\n mx = Math.max(mx, v);\\n }\\n List<Integer> ans = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < k; ++i) {\\n if (cnt[i] == mx) {\\n ans.add(i);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了有序集合 + 优先队列的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目求的是最繁忙的服务器列表，因此可以想到用**哈希表**记录每个服务器处理的任务数，然后获取所有处理了最大任务数 mx 的服务器列表即可。关键的问题就在于，求出每个任务分配给了哪台服务器处理。\n\n我们用 有序集合 free 存放所有的空闲服务器，优先队列 busy 存放正在处理请求的服务器的处理结束时间和对应的服务器编号，即二元组 `(end, server)`，优先队列满足队首元素的处理结束时间最小，用一个哈希表 cnt 记录每台服务器处理的任务数。\n\n当第 i 个请求到达时，如果 busy 不为空，我们循环判断 busy 队首的任务结束时间是否小于等于当前请求的到达时间 `arrival[i]`，即 start。如果是，说明队首任务在此时刻已经处理结束，可以从 busy 队列中移出，循环判断。\n\n接下来，如果 free 为空，说明当前没有空闲服务器能够处理第 i 个请求，直接 continue 丢弃；否则，查找 free 中大于等于 `i % k` 的第一个服务器，如果查找成功，那么由该服务器来处理该请求，否则，由 free 的第一个服务器（编号最小）来处理。假设该服务器是 server, 那么 `cnt[server]` 加 1，同时将二元组 `(end, server)` 放入优先队列 busy 中，并且将该 server 中有序集合 free 中移出。\n\n最后，只需要获取 cnt 中的最大值 mx，找出处理了 mx 个任务数的服务器列表，即为答案。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有 k 个服务器，编号为 0 到 k-1 ，它们可以同时处理多个请求组。每个服务器有无穷的计算能力但是 不能同时处理超过一个请求 。请求分配到服务器的规则如下：\n\n第 i （序号从 0 开始）个请求到达。\n如果所有服务器都已被占据，那么该请求被舍弃（完全不处理）。\n如果第 (i % k) 个服务器空闲，那么对应服务器会处理该请求。\n否则，将请求安排给下一个空闲的服务器（服务器构成一个环，必要的话可能从第 0 个服务器开始继续找下一个空闲的服务器）。比方说，如果第 i 个服务器在忙，那么会查看第 (i+1) 个服务器，第 (i+2) 个服务器等等。\n\n给你一个 严格递增 的正整数数组 arrival ，表示第 i 个任务的到达时间，和另一个数组 load ，其中 load[i] 表示第 i 个请求的工作量（也就是服务器完成它所需要的时间）。你的任务是找到 最繁忙的服务器 。最繁忙定义为一个服务器处理的请求数是所有服务器里最多的。\n请你返回包含所有 最繁忙服务器 序号的列表，你可以以任意顺序返回这个列表。\n \n示例 1：\n\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,5], load = [5,2,3,3,3] \n输出：[1] \n解释：\n所有服务器一开始都是空闲的。\n前 3 个请求分别由前 3 台服务器依次处理。\n请求 3 进来的时候，服务器 0 被占据，所以它被安排到下一台空闲的服务器，也就是服务器 1 。\n请求 4 进来的时候，由于所有服务器都被占据，该请求被舍弃。\n服务器 0 和 2 分别都处理了一个请求，服务器 1 处理了两个请求。所以服务器 1 是最忙的服务器。\n\n示例 2：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4], load = [1,2,1,2]\n输出：[0]\n解释：\n前 3 个请求分别被前 3 个服务器处理。\n请求 3 进来，由于服务器 0 空闲，它被服务器 0 处理。\n服务器 0 处理了两个请求，服务器 1 和 2 分别处理了一个请求。所以服务器 0 是最忙的服务器。\n\n示例 3：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3], load = [10,12,11]\n输出：[0,1,2]\n解释：每个服务器分别处理了一个请求，所以它们都是最忙的服务器。\n\n示例 4：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,8,9,10], load = [5,2,10,3,1,2,2]\n输出：[1]\n\n示例 5：\n\n输入：k = 1, arrival = [1], load = [1]\n输出：[0]\n\n \n提示：\n\n1 <= k <= 105\n1 <= arrival.length, load.length <= 105\narrival.length == load.length\n1 <= arrival[i], load[i] <= 109\narrival 保证 严格递增 。" } ]

[ { "from": "human", "value": "你有 k 个服务器，编号为 0 到 k-1 ，它们可以同时处理多个请求组。每个服务器有无穷的计算能力但是 不能同时处理超过一个请求 。请求分配到服务器的规则如下：\n\n第 i （序号从 0 开始）个请求到达。\n如果所有服务器都已被占据，那么该请求被舍弃（完全不处理）。\n如果第 (i % k) 个服务器空闲，那么对应服务器会处理该请求。\n否则，将请求安排给下一个空闲的服务器（服务器构成一个环，必要的话可能从第 0 个服务器开始继续找下一个空闲的服务器）。比方说，如果第 i 个服务器在忙，那么会查看第 (i+1) 个服务器，第 (i+2) 个服务器等等。\n\n给你一个 严格递增 的正整数数组 arrival ，表示第 i 个任务的到达时间，和另一个数组 load ，其中 load[i] 表示第 i 个请求的工作量（也就是服务器完成它所需要的时间）。你的任务是找到 最繁忙的服务器 。最繁忙定义为一个服务器处理的请求数是所有服务器里最多的。\n请你返回包含所有 最繁忙服务器 序号的列表，你可以以任意顺序返回这个列表。\n \n示例 1：\n\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,5], load = [5,2,3,3,3] \n输出：[1] \n解释：\n所有服务器一开始都是空闲的。\n前 3 个请求分别由前 3 台服务器依次处理。\n请求 3 进来的时候，服务器 0 被占据，所以它被安排到下一台空闲的服务器，也就是服务器 1 。\n请求 4 进来的时候，由于所有服务器都被占据，该请求被舍弃。\n服务器 0 和 2 分别都处理了一个请求，服务器 1 处理了两个请求。所以服务器 1 是最忙的服务器。\n\n示例 2：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4], load = [1,2,1,2]\n输出：[0]\n解释：\n前 3 个请求分别被前 3 个服务器处理。\n请求 3 进来，由于服务器 0 空闲，它被服务器 0 处理。\n服务器 0 处理了两个请求，服务器 1 和 2 分别处理了一个请求。所以服务器 0 是最忙的服务器。\n\n示例 3：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3], load = [10,12,11]\n输出：[0,1,2]\n解释：每个服务器分别处理了一个请求，所以它们都是最忙的服务器。\n\n示例 4：\n\n输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,8,9,10], load = [5,2,10,3,1,2,2]\n输出：[1]\n\n示例 5：\n\n输入：k = 1, arrival = [1], load = [1]\n输出：[0]\n\n \n提示：\n\n1 <= k <= 105\n1 <= arrival.length, load.length <= 105\narrival.length == load.length\n1 <= arrival[i], load[i] <= 109\narrival 保证 严格递增 。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用有序集合 + 优先队列。\n这里提供一个参考思路，题目求的是最繁忙的服务器列表，因此可以想到用**哈希表**记录每个服务器处理的任务数，然后获取所有处理了最大任务数 mx 的服务器列表即可。关键的问题就在于，求出每个任务分配给了哪台服务器处理。\n\n我们用 有序集合 free 存放所有的空闲服务器，优先队列 busy 存放正在处理请求的服务器的处理结束时间和对应的服务器编号，即二元组 `(end, server)`，优先队列满足队首元素的处理结束时间最小，用一个哈希表 cnt 记录每台服务器处理的任务数。\n\n当第 i 个请求到达时，如果 busy 不为空，我们循环判断 busy 队首的任务结束时间是否小于等于当前请求的到达时间 `arrival[i]`，即 start。如果是，说明队首任务在此时刻已经处理结束，可以从 busy 队列中移出，循环判断。\n\n接下来，如果 free 为空，说明当前没有空闲服务器能够处理第 i 个请求，直接 continue 丢弃；否则，查找 free 中大于等于 `i % k` 的第一个服务器，如果查找成功，那么由该服务器来处理该请求，否则，由 free 的第一个服务器（编号最小）来处理。假设该服务器是 server, 那么 `cnt[server]` 加 1，同时将二元组 `(end, server)` 放入优先队列 busy 中，并且将该 server 中有序集合 free 中移出。\n\n最后，只需要获取 cnt 中的最大值 mx，找出处理了 mx 个任务数的服务器列表，即为答案。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc busiestServers(k int, arrival, load []int) []int {\\n\\tfree := redblacktree.NewWithIntComparator()\\n\\tfor i := 0; i < k; i++ {\\n\\t\\tfree.Put(i, nil)\\n\\t}\\n\\tbusy := hp{}\\n\\tcnt := make([]int, k)\\n\\tfor i, t := range arrival {\\n\\t\\tfor len(busy) > 0 && busy[0].end <= t {\\n\\t\\t\\tfree.Put(busy[0].server, nil)\\n\\t\\t\\theap.Pop(&busy)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif free.Size() == 0 {\\n\\t\\t\\tcontinue\\n\\t\\t}\\n\\t\\tp, _ := free.Ceiling(i % k)\\n\\t\\tif p == nil {\\n\\t\\t\\tp = free.Left()\\n\\t\\t}\\n\\t\\tserver := p.Key.(int)\\n\\t\\tcnt[server]++\\n\\t\\theap.Push(&busy, pair{t + load[i], server})\\n\\t\\tfree.Remove(server)\\n\\t}\\n\\tmx := 0\\n\\tfor _, v := range cnt {\\n\\t\\tif v > mx {\\n\\t\\t\\tmx = v\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tvar ans []int\\n\\tfor i, v := range cnt {\\n\\t\\tif v == mx {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\ntype pair struct{ end, server int }\\ntype hp []pair\\n\\nfunc (h hp) Len() int { return len(h) }\\nfunc (h hp) Less(i, j int) bool { return h[i].end < h[j].end }\\nfunc (h hp) Swap(i, j int) { h[i], h[j] = h[j], h[i] }\\nfunc (h *hp) Push(v interface{}) { *h = append(*h, v.(pair)) }\\nfunc (h *hp) Pop() interface{} { a := *h; v := a[len(a)-1]; *h = a[:len(a)-1]; return v }\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用字符串拼接。\n这里提供一个参考思路，将两个数组中的字符串拼接成两个字符串，然后比较两个字符串是否相等。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(m)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```python\\nclass Solution:\\n def arrayStringsAreEqual(self, word1: List[str], word2: List[str]) -> bool:\\n return ''.join(word1) == ''.join(word2)\\n```\", '```python\\nclass Solution:\\n def arrayStringsAreEqual(self, word1: List[str], word2: List[str]) -> bool:\\n i = j = x = y = 0\\n while i < len(word1) and j < len(word2):\\n if word1[i][x] != word2[j][y]:\\n return False\\n x, y = x + 1, y + 1\\n if x == len(word1[i]):\\n x, i = 0, i + 1\\n if y == len(word2[j]):\\n y, j = 0, j + 1\\n return i == len(word1) and j == len(word2)\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用字符串拼接。\n这里提供一个参考思路，将两个数组中的字符串拼接成两个字符串，然后比较两个字符串是否相等。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(m)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public boolean arrayStringsAreEqual(String[] word1, String[] word2) {\\n return String.join(\"\", word1).equals(String.join(\"\", word2));\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public boolean arrayStringsAreEqual(String[] word1, String[] word2) {\\n int i = 0, j = 0;\\n int x = 0, y = 0;\\n while (i < word1.length && j < word2.length) {\\n if (word1[i].charAt(x++) != word2[j].charAt(y++)) {\\n return false;\\n }\\n if (x == word1[i].length()) {\\n x = 0;\\n ++i;\\n }\\n if (y == word2[j].length()) {\\n y = 0;\\n ++j;\\n }\\n }\\n return i == word1.length && j == word2.length;\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用字符串拼接。\n这里提供一个参考思路，将两个数组中的字符串拼接成两个字符串，然后比较两个字符串是否相等。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(m)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool arrayStringsAreEqual(vector<string>& word1, vector<string>& word2) {\\n return reduce(word1.cbegin(), word1.cend()) == reduce(word2.cbegin(), word2.cend());\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool arrayStringsAreEqual(vector<string>& word1, vector<string>& word2) {\\n int i = 0, j = 0, x = 0, y = 0;\\n while (i < word1.size() && j < word2.size()) {\\n if (word1[i][x++] != word2[j][y++]) return false;\\n if (x == word1[i].size()) x = 0, i++;\\n if (y == word2[j].size()) y = 0, j++;\\n }\\n return i == word1.size() && j == word2.size();\\n }\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用字符串拼接。\n这里提供一个参考思路，将两个数组中的字符串拼接成两个字符串，然后比较两个字符串是否相等。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(m)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc arrayStringsAreEqual(word1 []string, word2 []string) bool {\\n\\treturn strings.Join(word1, \"\") == strings.Join(word2, \"\")\\n}\\n```', '```go\\nfunc arrayStringsAreEqual(word1 []string, word2 []string) bool {\\n\\tvar i, j, x, y int\\n\\tfor i < len(word1) && j < len(word2) {\\n\\t\\tif word1[i][x] != word2[j][y] {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tx, y = x+1, y+1\\n\\t\\tif x == len(word1[i]) {\\n\\t\\t\\tx, i = 0, i+1\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif y == len(word2[j]) {\\n\\t\\t\\ty, j = 0, j+1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn i == len(word1) && j == len(word2)\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```c\\nbool arrayStringsAreEqual(char **word1, int word1Size, char **word2, int word2Size) {\\n int i = 0;\\n int j = 0;\\n int x = 0;\\n int y = 0;\\n while (i < word1Size && j < word2Size) {\\n if (word1[i][x++] != word2[j][y++]) {\\n return 0;\\n }\\n\\n if (word1[i][x] == '\\\\0') {\\n x = 0;\\n i++;\\n }\\n if (word2[j][y] == '\\\\0') {\\n y = 0;\\n j++;\\n }\\n }\\n return i == word1Size && j == word2Size;\\n}\\n```\"]" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C 语言。\n实现的时候主要使用了字符串拼接的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，将两个数组中的字符串拼接成两个字符串，然后比较两个字符串是否相等。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(m)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```ts\\nfunction arrayStringsAreEqual(word1: string[], word2: string[]): boolean {\\n return word1.join('') === word2.join('');\\n}\\n```\", '```ts\\nfunction arrayStringsAreEqual(word1: string[], word2: string[]): boolean {\\n let [i, j, x, y] = [0, 0, 0, 0];\\n while (i < word1.length && j < word2.length) {\\n if (word1[i][x++] !== word2[j][y++]) {\\n return false;\\n }\\n if (x === word1[i].length) {\\n x = 0;\\n ++i;\\n }\\n if (y === word2[j].length) {\\n y = 0;\\n ++j;\\n }\\n }\\n return i === word1.length && j === word2.length;\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n实现的时候主要使用了字符串拼接的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，将两个数组中的字符串拼接成两个字符串，然后比较两个字符串是否相等。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(m)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn array_strings_are_equal(word1: Vec<String>, word2: Vec<String>) -> bool {\\n word1.join(\"\") == word2.join(\"\")\\n }\\n}\\n```', '```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn array_strings_are_equal(word1: Vec<String>, word2: Vec<String>) -> bool {\\n let (n, m) = (word1.len(), word2.len());\\n let (mut i, mut j, mut x, mut y) = (0, 0, 0, 0);\\n while i < n && j < m {\\n if word1[i].as_bytes()[x] != word2[j].as_bytes()[y] {\\n return false;\\n }\\n x += 1;\\n y += 1;\\n if x == word1[i].len() {\\n x = 0;\\n i += 1;\\n }\\n if y == word2[j].len() {\\n y = 0;\\n j += 1;\\n }\\n }\\n i == n && j == m\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Rust 语言。\n实现的时候主要使用了字符串拼接的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，将两个数组中的字符串拼接成两个字符串，然后比较两个字符串是否相等。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(m)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用直接遍历。\n这里提供一个参考思路，方法一中，我们是将两个数组中的字符串拼接成两个新的字符串，有额外的空间开销。我们也可以直接遍历两个数组，逐个字符比较。\n\n我们使用两个指针 $i$ 和 $j$ 分别指向两个字符串数组，用另外两个指针 $x$ 和 $y$ 分别指向字符串对应的字符。初始时 $i = j = x = y = 0$。\n\n每次比较 $word1[i][x]$ 和 $word2[j][y]$，如果不相等，直接返回 `false`。否则，将 $x$ 和 $y$ 分别加 $1$，如果 $x$ 或 $y$ 超出了对应的字符串的长度，将对应的字符串指针 $i$ 或 $j$ 加 $1$，然后将 $x$ 和 $y$ 重置为 $0$。\n\n如果两个字符串数组遍历完毕，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```python\\nclass Solution:\\n def arrayStringsAreEqual(self, word1: List[str], word2: List[str]) -> bool:\\n return ''.join(word1) == ''.join(word2)\\n```\", '```python\\nclass Solution:\\n def arrayStringsAreEqual(self, word1: List[str], word2: List[str]) -> bool:\\n i = j = x = y = 0\\n while i < len(word1) and j < len(word2):\\n if word1[i][x] != word2[j][y]:\\n return False\\n x, y = x + 1, y + 1\\n if x == len(word1[i]):\\n x, i = 0, i + 1\\n if y == len(word2[j]):\\n y, j = 0, j + 1\\n return i == len(word1) and j == len(word2)\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用直接遍历。\n这里提供一个参考思路，方法一中，我们是将两个数组中的字符串拼接成两个新的字符串，有额外的空间开销。我们也可以直接遍历两个数组，逐个字符比较。\n\n我们使用两个指针 $i$ 和 $j$ 分别指向两个字符串数组，用另外两个指针 $x$ 和 $y$ 分别指向字符串对应的字符。初始时 $i = j = x = y = 0$。\n\n每次比较 $word1[i][x]$ 和 $word2[j][y]$，如果不相等，直接返回 `false`。否则，将 $x$ 和 $y$ 分别加 $1$，如果 $x$ 或 $y$ 超出了对应的字符串的长度，将对应的字符串指针 $i$ 或 $j$ 加 $1$，然后将 $x$ 和 $y$ 重置为 $0$。\n\n如果两个字符串数组遍历完毕，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public boolean arrayStringsAreEqual(String[] word1, String[] word2) {\\n return String.join(\"\", word1).equals(String.join(\"\", word2));\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public boolean arrayStringsAreEqual(String[] word1, String[] word2) {\\n int i = 0, j = 0;\\n int x = 0, y = 0;\\n while (i < word1.length && j < word2.length) {\\n if (word1[i].charAt(x++) != word2[j].charAt(y++)) {\\n return false;\\n }\\n if (x == word1[i].length()) {\\n x = 0;\\n ++i;\\n }\\n if (y == word2[j].length()) {\\n y = 0;\\n ++j;\\n }\\n }\\n return i == word1.length && j == word2.length;\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用直接遍历。\n这里提供一个参考思路，方法一中，我们是将两个数组中的字符串拼接成两个新的字符串，有额外的空间开销。我们也可以直接遍历两个数组，逐个字符比较。\n\n我们使用两个指针 $i$ 和 $j$ 分别指向两个字符串数组，用另外两个指针 $x$ 和 $y$ 分别指向字符串对应的字符。初始时 $i = j = x = y = 0$。\n\n每次比较 $word1[i][x]$ 和 $word2[j][y]$，如果不相等，直接返回 `false`。否则，将 $x$ 和 $y$ 分别加 $1$，如果 $x$ 或 $y$ 超出了对应的字符串的长度，将对应的字符串指针 $i$ 或 $j$ 加 $1$，然后将 $x$ 和 $y$ 重置为 $0$。\n\n如果两个字符串数组遍历完毕，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool arrayStringsAreEqual(vector<string>& word1, vector<string>& word2) {\\n return reduce(word1.cbegin(), word1.cend()) == reduce(word2.cbegin(), word2.cend());\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool arrayStringsAreEqual(vector<string>& word1, vector<string>& word2) {\\n int i = 0, j = 0, x = 0, y = 0;\\n while (i < word1.size() && j < word2.size()) {\\n if (word1[i][x++] != word2[j][y++]) return false;\\n if (x == word1[i].size()) x = 0, i++;\\n if (y == word2[j].size()) y = 0, j++;\\n }\\n return i == word1.size() && j == word2.size();\\n }\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用直接遍历。\n这里提供一个参考思路，方法一中，我们是将两个数组中的字符串拼接成两个新的字符串，有额外的空间开销。我们也可以直接遍历两个数组，逐个字符比较。\n\n我们使用两个指针 $i$ 和 $j$ 分别指向两个字符串数组，用另外两个指针 $x$ 和 $y$ 分别指向字符串对应的字符。初始时 $i = j = x = y = 0$。\n\n每次比较 $word1[i][x]$ 和 $word2[j][y]$，如果不相等，直接返回 `false`。否则，将 $x$ 和 $y$ 分别加 $1$，如果 $x$ 或 $y$ 超出了对应的字符串的长度，将对应的字符串指针 $i$ 或 $j$ 加 $1$，然后将 $x$ 和 $y$ 重置为 $0$。\n\n如果两个字符串数组遍历完毕，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc arrayStringsAreEqual(word1 []string, word2 []string) bool {\\n\\treturn strings.Join(word1, \"\") == strings.Join(word2, \"\")\\n}\\n```', '```go\\nfunc arrayStringsAreEqual(word1 []string, word2 []string) bool {\\n\\tvar i, j, x, y int\\n\\tfor i < len(word1) && j < len(word2) {\\n\\t\\tif word1[i][x] != word2[j][y] {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tx, y = x+1, y+1\\n\\t\\tif x == len(word1[i]) {\\n\\t\\t\\tx, i = 0, i+1\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif y == len(word2[j]) {\\n\\t\\t\\ty, j = 0, j+1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn i == len(word1) && j == len(word2)\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```c\\nbool arrayStringsAreEqual(char **word1, int word1Size, char **word2, int word2Size) {\\n int i = 0;\\n int j = 0;\\n int x = 0;\\n int y = 0;\\n while (i < word1Size && j < word2Size) {\\n if (word1[i][x++] != word2[j][y++]) {\\n return 0;\\n }\\n\\n if (word1[i][x] == '\\\\0') {\\n x = 0;\\n i++;\\n }\\n if (word2[j][y] == '\\\\0') {\\n y = 0;\\n j++;\\n }\\n }\\n return i == word1Size && j == word2Size;\\n}\\n```\"]" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C 语言。\n实现的时候主要使用了直接遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，方法一中，我们是将两个数组中的字符串拼接成两个新的字符串，有额外的空间开销。我们也可以直接遍历两个数组，逐个字符比较。\n\n我们使用两个指针 $i$ 和 $j$ 分别指向两个字符串数组，用另外两个指针 $x$ 和 $y$ 分别指向字符串对应的字符。初始时 $i = j = x = y = 0$。\n\n每次比较 $word1[i][x]$ 和 $word2[j][y]$，如果不相等，直接返回 `false`。否则，将 $x$ 和 $y$ 分别加 $1$，如果 $x$ 或 $y$ 超出了对应的字符串的长度，将对应的字符串指针 $i$ 或 $j$ 加 $1$，然后将 $x$ 和 $y$ 重置为 $0$。\n\n如果两个字符串数组遍历完毕，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```ts\\nfunction arrayStringsAreEqual(word1: string[], word2: string[]): boolean {\\n return word1.join('') === word2.join('');\\n}\\n```\", '```ts\\nfunction arrayStringsAreEqual(word1: string[], word2: string[]): boolean {\\n let [i, j, x, y] = [0, 0, 0, 0];\\n while (i < word1.length && j < word2.length) {\\n if (word1[i][x++] !== word2[j][y++]) {\\n return false;\\n }\\n if (x === word1[i].length) {\\n x = 0;\\n ++i;\\n }\\n if (y === word2[j].length) {\\n y = 0;\\n ++j;\\n }\\n }\\n return i === word1.length && j === word2.length;\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n实现的时候主要使用了直接遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，方法一中，我们是将两个数组中的字符串拼接成两个新的字符串，有额外的空间开销。我们也可以直接遍历两个数组，逐个字符比较。\n\n我们使用两个指针 $i$ 和 $j$ 分别指向两个字符串数组，用另外两个指针 $x$ 和 $y$ 分别指向字符串对应的字符。初始时 $i = j = x = y = 0$。\n\n每次比较 $word1[i][x]$ 和 $word2[j][y]$，如果不相等，直接返回 `false`。否则，将 $x$ 和 $y$ 分别加 $1$，如果 $x$ 或 $y$ 超出了对应的字符串的长度，将对应的字符串指针 $i$ 或 $j$ 加 $1$，然后将 $x$ 和 $y$ 重置为 $0$。\n\n如果两个字符串数组遍历完毕，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你两个字符串数组 word1 和 word2 。如果两个数组表示的字符串相同，返回 true ；否则，返回 false 。\n数组表示的字符串 是由数组中的所有元素 按顺序 连接形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = [\"ab\", \"c\"], word2 = [\"a\", \"bc\"]\n输出：true\n解释：\nword1 表示的字符串为 \"ab\" + \"c\" -> \"abc\"\nword2 表示的字符串为 \"a\" + \"bc\" -> \"abc\"\n两个字符串相同，返回 true\n示例 2：\n\n输入：word1 = [\"a\", \"cb\"], word2 = [\"ab\", \"c\"]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：word1 = [\"abc\", \"d\", \"defg\"], word2 = [\"abcddefg\"]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 103\n1 <= word1[i].length, word2[i].length <= 103\n1 <= sum(word1[i].length), sum(word2[i].length) <= 103\nword1[i] 和 word2[i] 由小写字母组成\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用直接遍历。\n这里提供一个参考思路，方法一中，我们是将两个数组中的字符串拼接成两个新的字符串，有额外的空间开销。我们也可以直接遍历两个数组，逐个字符比较。\n\n我们使用两个指针 $i$ 和 $j$ 分别指向两个字符串数组，用另外两个指针 $x$ 和 $y$ 分别指向字符串对应的字符。初始时 $i = j = x = y = 0$。\n\n每次比较 $word1[i][x]$ 和 $word2[j][y]$，如果不相等，直接返回 `false`。否则，将 $x$ 和 $y$ 分别加 $1$，如果 $x$ 或 $y$ 超出了对应的字符串的长度，将对应的字符串指针 $i$ 或 $j$ 加 $1$，然后将 $x$ 和 $y$ 重置为 $0$。\n\n如果两个字符串数组遍历完毕，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$ 为数组中字符串的总长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn array_strings_are_equal(word1: Vec<String>, word2: Vec<String>) -> bool {\\n word1.join(\"\") == word2.join(\"\")\\n }\\n}\\n```', '```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn array_strings_are_equal(word1: Vec<String>, word2: Vec<String>) -> bool {\\n let (n, m) = (word1.len(), word2.len());\\n let (mut i, mut j, mut x, mut y) = (0, 0, 0, 0);\\n while i < n && j < m {\\n if word1[i].as_bytes()[x] != word2[j].as_bytes()[y] {\\n return false;\\n }\\n x += 1;\\n y += 1;\\n if x == word1[i].len() {\\n x = 0;\\n i += 1;\\n }\\n if y == word2[j].len() {\\n y = 0;\\n j += 1;\\n }\\n }\\n i == n && j == m\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数 n ，表示比赛中的队伍数。比赛遵循一种独特的赛制：\n\n如果当前队伍数是 偶数 ，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。\n如果当前队伍数为 奇数 ，那么将会随机轮空并晋级一支队伍，其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛，且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。\n\n返回在比赛中进行的配对次数，直到决出获胜队伍为止。\n \n示例 1：\n输入：n = 7\n输出：6\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 3 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 3 + 2 + 1 = 6\n\n示例 2：\n输入：n = 14\n输出：13\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 14 ，配对次数 = 7 ，7 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。 \n- 第 3 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 4 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 7 + 3 + 2 + 1 = 13\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 200\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用脑筋急转弯。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述我们知道，一共有 $n$ 支队伍，每一次的配对，都会淘汰一支队伍，所以配对次数就是淘汰的队伍数，即 $n - 1$。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def numberOfMatches(self, n: int) -> int:\\n return n - 1\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int numberOfMatches(int n) {\\n return n - 1;\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了脑筋急转弯的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述我们知道，一共有 $n$ 支队伍，每一次的配对，都会淘汰一支队伍，所以配对次数就是淘汰的队伍数，即 $n - 1$。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数 n ，表示比赛中的队伍数。比赛遵循一种独特的赛制：\n\n如果当前队伍数是 偶数 ，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。\n如果当前队伍数为 奇数 ，那么将会随机轮空并晋级一支队伍，其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛，且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。\n\n返回在比赛中进行的配对次数，直到决出获胜队伍为止。\n \n示例 1：\n输入：n = 7\n输出：6\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 3 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 3 + 2 + 1 = 6\n\n示例 2：\n输入：n = 14\n输出：13\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 14 ，配对次数 = 7 ，7 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。 \n- 第 3 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 4 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 7 + 3 + 2 + 1 = 13\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 200" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int numberOfMatches(int n) {\\n return n - 1;\\n }\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了脑筋急转弯的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述我们知道，一共有 $n$ 支队伍，每一次的配对，都会淘汰一支队伍，所以配对次数就是淘汰的队伍数，即 $n - 1$。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数 n ，表示比赛中的队伍数。比赛遵循一种独特的赛制：\n\n如果当前队伍数是 偶数 ，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。\n如果当前队伍数为 奇数 ，那么将会随机轮空并晋级一支队伍，其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛，且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。\n\n返回在比赛中进行的配对次数，直到决出获胜队伍为止。\n \n示例 1：\n输入：n = 7\n输出：6\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 3 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 3 + 2 + 1 = 6\n\n示例 2：\n输入：n = 14\n输出：13\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 14 ，配对次数 = 7 ，7 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。 \n- 第 3 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 4 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 7 + 3 + 2 + 1 = 13\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 200" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数 n ，表示比赛中的队伍数。比赛遵循一种独特的赛制：\n\n如果当前队伍数是 偶数 ，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。\n如果当前队伍数为 奇数 ，那么将会随机轮空并晋级一支队伍，其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛，且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。\n\n返回在比赛中进行的配对次数，直到决出获胜队伍为止。\n \n示例 1：\n输入：n = 7\n输出：6\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 3 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 3 + 2 + 1 = 6\n\n示例 2：\n输入：n = 14\n输出：13\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 14 ，配对次数 = 7 ，7 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。 \n- 第 3 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 4 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 7 + 3 + 2 + 1 = 13\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 200\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用脑筋急转弯。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述我们知道，一共有 $n$ 支队伍，每一次的配对，都会淘汰一支队伍，所以配对次数就是淘汰的队伍数，即 $n - 1$。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc numberOfMatches(n int) int {\\n\\treturn n - 1\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个整数 n ，表示比赛中的队伍数。比赛遵循一种独特的赛制：\n\n如果当前队伍数是 偶数 ，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。\n如果当前队伍数为 奇数 ，那么将会随机轮空并晋级一支队伍，其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛，且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。\n\n返回在比赛中进行的配对次数，直到决出获胜队伍为止。\n \n示例 1：\n输入：n = 7\n输出：6\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 3 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 3 + 2 + 1 = 6\n\n示例 2：\n输入：n = 14\n输出：13\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 14 ，配对次数 = 7 ，7 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。 \n- 第 3 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 4 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 7 + 3 + 2 + 1 = 13\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 200\n请使用 JavaScript 语言。\n提示：可以使用脑筋急转弯。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述我们知道，一共有 $n$ 支队伍，每一次的配对，都会淘汰一支队伍，所以配对次数就是淘汰的队伍数，即 $n - 1$。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```js\\n/**\\n * @param {number} n\\n * @return {number}\\n */\\nvar numberOfMatches = function (n) {\\n return n - 1;\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```ts\\nfunction numberOfMatches(n: number): number {\\n return n - 1;\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n实现的时候主要使用了脑筋急转弯的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述我们知道，一共有 $n$ 支队伍，每一次的配对，都会淘汰一支队伍，所以配对次数就是淘汰的队伍数，即 $n - 1$。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数 n ，表示比赛中的队伍数。比赛遵循一种独特的赛制：\n\n如果当前队伍数是 偶数 ，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。\n如果当前队伍数为 奇数 ，那么将会随机轮空并晋级一支队伍，其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛，且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。\n\n返回在比赛中进行的配对次数，直到决出获胜队伍为止。\n \n示例 1：\n输入：n = 7\n输出：6\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 3 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 3 + 2 + 1 = 6\n\n示例 2：\n输入：n = 14\n输出：13\n解释：比赛详情：\n- 第 1 轮：队伍数 = 14 ，配对次数 = 7 ，7 支队伍晋级。\n- 第 2 轮：队伍数 = 7 ，配对次数 = 3 ，4 支队伍晋级。 \n- 第 3 轮：队伍数 = 4 ，配对次数 = 2 ，2 支队伍晋级。\n- 第 4 轮：队伍数 = 2 ，配对次数 = 1 ，决出 1 支获胜队伍。\n总配对次数 = 7 + 3 + 2 + 1 = 13\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 200" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def boxDelivering(\\n self, boxes: List[List[int]], portsCount: int, maxBoxes: int, maxWeight: int\\n ) -> int:\\n n = len(boxes)\\n ws = list(accumulate((box[1] for box in boxes), initial=0))\\n c = [int(a != b) for a, b in pairwise(box[0] for box in boxes)]\\n cs = list(accumulate(c, initial=0))\\n f = [0] * (n + 1)\\n q = deque([0])\\n for i in range(1, n + 1):\\n while q and (i - q[0] > maxBoxes or ws[i] - ws[q[0]] > maxWeight):\\n q.popleft()\\n if q:\\n f[i] = cs[i - 1] + f[q[0]] - cs[q[0]] + 2\\n if i < n:\\n while q and f[q[-1]] - cs[q[-1]] >= f[i] - cs[i]:\\n q.pop()\\n q.append(i)\\n return f[n]\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划 + 单调队列优化的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义 $f[i]$ 表示把前 $i$ 个箱子从仓库运送到相应码头的最少行程数，那么答案就是 $f[n]$。\n\n箱子需要按数组顺序运输，每一次运输，卡车会按顺序取出连续的几个箱子，然后依次送往对应的码头，全部送达之后，又回到了仓库。\n\n因此，我们可以枚举上一次运输的最后一个箱子的编号 $j$，那么 $f[i]$ 就可以从 $f[j]$ 转移而来，转移的时候，我们需要考虑以下几个问题：\n\n- 从 $f[j]$ 转移过来的时候，卡车上的箱子数量不能超过 $maxBoxes$\n- 从 $f[j]$ 转移过来的时候，卡车上的箱子总重量不能超过 $maxWeight$\n\n状态转移方程为：\n\n$$\nf[i] = \\min_{j \\in [i - maxBoxes, i - 1]} \\left(f[j] + \\sum_{k = j + 1}^i \\text{cost}(k)\\right)\n$$\n\n其中 $\\sum_{k = j + 1}^i \\text{cost}(k)$ 表示通过一次运输，把 $[j+1,..i]$ 这些箱子送往对应的码头所需要的行程数。这部分行程数可以通过前缀和快速计算出来。\n\n简单举个例子，假设我们取出了 $1, 2, 3$ 这三个箱子，需要送往 $4, 4, 5$ 这三个码头，那么我们首先要从仓库到 $4$ 号码头，然后再从 $4$ 号码头到 $5$ 号码头，最后再从 $5$ 号码头回到仓库。可以发现，从仓库到码头，以及从码头到仓库，需要花费 $2$ 趟行程，而从码头到码头的行程数，取决于相邻两个码头是否相同，如果不相同，那么行程数会增加 $1$，否则不变。因此，我们可以通过前缀和，计算出码头之间的行程数，再加上首尾两趟行程，就能把 $[j+1,..i]$ 这些箱子送往对应的码头所需要的行程数计算出来。\n\n代码实现如下：\n\n```python\n# 33/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution:\n def boxDelivering(self, boxes: List[List[int]], portsCount: int, maxBoxes: int, maxWeight: int) -> int:\n n = len(boxes)\n ws = list(accumulate((box[1] for box in boxes), initial=0))\n c = [int(a != b) for a, b in pairwise(box[0] for box in boxes)]\n cs = list(accumulate(c, initial=0))\n f = [inf] * (n + 1)\n f[0] = 0\n for i in range(1, n + 1):\n for j in range(max(0, i - maxBoxes), i):\n if ws[i] - ws[j] <= maxWeight:\n f[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2)\n return f[n]\n```\n\n```java\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution {\n public int boxDelivering(int[][] boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\n int n = boxes.length;\n long[] ws = new long[n + 1];\n int[] cs = new int[n];\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\n if (i < n - 1) {\n cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0] ? 1 : 0);\n }\n }\n int[] f = new int[n + 1];\n Arrays.fill(f, 1 << 30);\n f[0] = 0;\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\n for (int j = Math.max(0, i - maxBoxes); j < i; ++j) {\n if (ws[i] - ws[j] <= maxWeight) {\n f[i] = Math.min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2);\n }\n }\n }\n return f[n];\n }\n}\n```\n\n```cpp\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution {\npublic:\n int boxDelivering(vector<vector<int>>& boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\n int n = boxes.size();\n long ws[n + 1];\n int cs[n];\n ws[0] = cs[0] = 0;\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\n if (i < n - 1) cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0]);\n }\n int f[n + 1];\n memset(f, 0x3f, sizeof f);\n f[0] = 0;\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\n for (int j = max(0, i - maxBoxes); j < i; ++j) {\n if (ws[i] - ws[j] <= maxWeight) {\n f[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2);\n }\n }\n }\n return f[n];\n }\n};\n```\n\n```go\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nfunc boxDelivering(boxes [][]int, portsCount int, maxBoxes int, maxWeight int) int {\n\tn := len(boxes)\n\tws := make([]int, n+1)\n\tcs := make([]int, n)\n\tfor i, box := range boxes {\n\t\tp, w := box[0], box[1]\n\t\tws[i+1] = ws[i] + w\n\t\tif i < n-1 {\n\t\t\tt := 0\n\t\t\tif p != boxes[i+1][0] {\n\t\t\t\tt++\n\t\t\t}\n\t\t\tcs[i+1] = cs[i] + t\n\t\t}\n\t}\n\tf := make([]int, n+1)\n\tfor i := 1; i <= n; i++ {\n\t\tf[i] = 1 << 30\n\t\tfor j := max(0, i-maxBoxes); j < i; j++ {\n\t\t\tif ws[i]-ws[j] <= maxWeight {\n\t\t\t\tf[i] = min(f[i], f[j]+cs[i-1]-cs[j]+2)\n\t\t\t}\n\t\t}\n\t}\n\treturn f[n]\n}\n\nfunc min(a, b int) int {\n\tif a < b {\n\t\treturn a\n\t}\n\treturn b\n}\n\nfunc max(a, b int) int {\n\tif a > b {\n\t\treturn a\n\t}\n\treturn b\n}\n```\n\n本题数据规模达到 $10^5$，而以上代码的时间复杂度为 $O(n^2)$，会超出时间限制。我们仔细观察：\n\n$$\nf[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2)\n$$\n\n实际上我们是要在 $[i-maxBoxes,..i-1]$ 这个窗口内找到一个 $j$，使得 $f[j] - cs[j]$ 的值最小，求滑动窗口的最小值，一种常用的做法是使用单调队列，可以在 $O(1)$ 时间内获取到满足条件的最小值。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是题目中箱子的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一辆货运卡车，你需要用这一辆车把一些箱子从仓库运送到码头。这辆卡车每次运输有 箱子数目的限制 和 总重量的限制 。\n给你一个箱子数组 boxes 和三个整数 portsCount, maxBoxes 和 maxWeight ，其中 boxes[i] = [ports​​i​, weighti] 。\n\nports​​i 表示第 i 个箱子需要送达的码头， weightsi 是第 i 个箱子的重量。\nportsCount 是码头的数目。\nmaxBoxes 和 maxWeight 分别是卡车每趟运输箱子数目和重量的限制。\n\n箱子需要按照 数组顺序 运输，同时每次运输需要遵循以下步骤：\n\n卡车从 boxes 队列中按顺序取出若干个箱子，但不能违反 maxBoxes 和 maxWeight 限制。\n对于在卡车上的箱子，我们需要 按顺序 处理它们，卡车会通过 一趟行程 将最前面的箱子送到目的地码头并卸货。如果卡车已经在对应的码头，那么不需要 额外行程 ，箱子也会立马被卸货。\n卡车上所有箱子都被卸货后，卡车需要 一趟行程 回到仓库，从箱子队列里再取出一些箱子。\n\n卡车在将所有箱子运输并卸货后，最后必须回到仓库。\n请你返回将所有箱子送到相应码头的 最少行程 次数。\n \n示例 1：\n\n输入：boxes = [[1,1],[2,1],[1,1]], portsCount = 2, maxBoxes = 3, maxWeight = 3\n输出：4\n解释：最优策略如下：\n- 卡车将所有箱子装上车，到达码头 1 ，然后去码头 2 ，然后再回到码头 1 ，最后回到仓库，总共需要 4 趟行程。\n所以总行程数为 4 。\n注意到第一个和第三个箱子不能同时被卸货，因为箱子需要按顺序处理（也就是第二个箱子需要先被送到码头 2 ，然后才能处理第三个箱子）。\n\n示例 2：\n\n输入：boxes = [[1,2],[3,3],[3,1],[3,1],[2,4]], portsCount = 3, maxBoxes = 3, maxWeight = 6\n输出：6\n解释：最优策略如下：\n- 卡车首先运输第一个箱子，到达码头 1 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第二、第三、第四个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五个箱子，到达码头 2 ，回到仓库，总共 2 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 = 6 。\n\n示例 3：\n\n输入：boxes = [[1,4],[1,2],[2,1],[2,1],[3,2],[3,4]], portsCount = 3, maxBoxes = 6, maxWeight = 7\n输出：6\n解释：最优策略如下：\n- 卡车运输第一和第二个箱子，到达码头 1 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第三和第四个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五和第六个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 = 6 。\n\n示例 4：\n\n输入：boxes = [[2,4],[2,5],[3,1],[3,2],[3,7],[3,1],[4,4],[1,3],[5,2]], portsCount = 5, maxBoxes = 5, maxWeight = 7\n输出：14\n解释：最优策略如下：\n- 卡车运输第一个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第二个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第三和第四个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第六和第七个箱子，到达码头 3 ，然后去码头 4 ，然后回到仓库，总共 3 趟行程。\n- 卡车运输第八和第九个箱子，到达码头 1 ，然后去码头 5 ，然后回到仓库，总共 3 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 + 2 + 3 + 3 = 14 。\n\n \n提示：\n\n1 <= boxes.length <= 105\n1 <= portsCount, maxBoxes, maxWeight <= 105\n1 <= ports​​i <= portsCount\n1 <= weightsi <= maxWeight" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int boxDelivering(int[][] boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\\n int n = boxes.length;\\n long[] ws = new long[n + 1];\\n int[] cs = new int[n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\\n if (i < n - 1) {\\n cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0] ? 1 : 0);\\n }\\n }\\n int[] f = new int[n + 1];\\n Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(0);\\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\\n while (!q.isEmpty()\\n && (i - q.peekFirst() > maxBoxes || ws[i] - ws[q.peekFirst()] > maxWeight)) {\\n q.pollFirst();\\n }\\n if (!q.isEmpty()) {\\n f[i] = cs[i - 1] + f[q.peekFirst()] - cs[q.peekFirst()] + 2;\\n }\\n if (i < n) {\\n while (!q.isEmpty() && f[q.peekLast()] - cs[q.peekLast()] >= f[i] - cs[i]) {\\n q.pollLast();\\n }\\n q.offer(i);\\n }\\n }\\n return f[n];\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划 + 单调队列优化的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义 $f[i]$ 表示把前 $i$ 个箱子从仓库运送到相应码头的最少行程数，那么答案就是 $f[n]$。\n\n箱子需要按数组顺序运输，每一次运输，卡车会按顺序取出连续的几个箱子，然后依次送往对应的码头，全部送达之后，又回到了仓库。\n\n因此，我们可以枚举上一次运输的最后一个箱子的编号 $j$，那么 $f[i]$ 就可以从 $f[j]$ 转移而来，转移的时候，我们需要考虑以下几个问题：\n\n- 从 $f[j]$ 转移过来的时候，卡车上的箱子数量不能超过 $maxBoxes$\n- 从 $f[j]$ 转移过来的时候，卡车上的箱子总重量不能超过 $maxWeight$\n\n状态转移方程为：\n\n$$\nf[i] = \\min_{j \\in [i - maxBoxes, i - 1]} \\left(f[j] + \\sum_{k = j + 1}^i \\text{cost}(k)\\right)\n$$\n\n其中 $\\sum_{k = j + 1}^i \\text{cost}(k)$ 表示通过一次运输，把 $[j+1,..i]$ 这些箱子送往对应的码头所需要的行程数。这部分行程数可以通过前缀和快速计算出来。\n\n简单举个例子，假设我们取出了 $1, 2, 3$ 这三个箱子，需要送往 $4, 4, 5$ 这三个码头，那么我们首先要从仓库到 $4$ 号码头，然后再从 $4$ 号码头到 $5$ 号码头，最后再从 $5$ 号码头回到仓库。可以发现，从仓库到码头，以及从码头到仓库，需要花费 $2$ 趟行程，而从码头到码头的行程数，取决于相邻两个码头是否相同，如果不相同，那么行程数会增加 $1$，否则不变。因此，我们可以通过前缀和，计算出码头之间的行程数，再加上首尾两趟行程，就能把 $[j+1,..i]$ 这些箱子送往对应的码头所需要的行程数计算出来。\n\n代码实现如下：\n\n```python\n# 33/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution:\n def boxDelivering(self, boxes: List[List[int]], portsCount: int, maxBoxes: int, maxWeight: int) -> int:\n n = len(boxes)\n ws = list(accumulate((box[1] for box in boxes), initial=0))\n c = [int(a != b) for a, b in pairwise(box[0] for box in boxes)]\n cs = list(accumulate(c, initial=0))\n f = [inf] * (n + 1)\n f[0] = 0\n for i in range(1, n + 1):\n for j in range(max(0, i - maxBoxes), i):\n if ws[i] - ws[j] <= maxWeight:\n f[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2)\n return f[n]\n```\n\n```java\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution {\n public int boxDelivering(int[][] boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\n int n = boxes.length;\n long[] ws = new long[n + 1];\n int[] cs = new int[n];\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\n if (i < n - 1) {\n cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0] ? 1 : 0);\n }\n }\n int[] f = new int[n + 1];\n Arrays.fill(f, 1 << 30);\n f[0] = 0;\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\n for (int j = Math.max(0, i - maxBoxes); j < i; ++j) {\n if (ws[i] - ws[j] <= maxWeight) {\n f[i] = Math.min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2);\n }\n }\n }\n return f[n];\n }\n}\n```\n\n```cpp\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution {\npublic:\n int boxDelivering(vector<vector<int>>& boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\n int n = boxes.size();\n long ws[n + 1];\n int cs[n];\n ws[0] = cs[0] = 0;\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\n if (i < n - 1) cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0]);\n }\n int f[n + 1];\n memset(f, 0x3f, sizeof f);\n f[0] = 0;\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\n for (int j = max(0, i - maxBoxes); j < i; ++j) {\n if (ws[i] - ws[j] <= maxWeight) {\n f[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2);\n }\n }\n }\n return f[n];\n }\n};\n```\n\n```go\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nfunc boxDelivering(boxes [][]int, portsCount int, maxBoxes int, maxWeight int) int {\n\tn := len(boxes)\n\tws := make([]int, n+1)\n\tcs := make([]int, n)\n\tfor i, box := range boxes {\n\t\tp, w := box[0], box[1]\n\t\tws[i+1] = ws[i] + w\n\t\tif i < n-1 {\n\t\t\tt := 0\n\t\t\tif p != boxes[i+1][0] {\n\t\t\t\tt++\n\t\t\t}\n\t\t\tcs[i+1] = cs[i] + t\n\t\t}\n\t}\n\tf := make([]int, n+1)\n\tfor i := 1; i <= n; i++ {\n\t\tf[i] = 1 << 30\n\t\tfor j := max(0, i-maxBoxes); j < i; j++ {\n\t\t\tif ws[i]-ws[j] <= maxWeight {\n\t\t\t\tf[i] = min(f[i], f[j]+cs[i-1]-cs[j]+2)\n\t\t\t}\n\t\t}\n\t}\n\treturn f[n]\n}\n\nfunc min(a, b int) int {\n\tif a < b {\n\t\treturn a\n\t}\n\treturn b\n}\n\nfunc max(a, b int) int {\n\tif a > b {\n\t\treturn a\n\t}\n\treturn b\n}\n```\n\n本题数据规模达到 $10^5$，而以上代码的时间复杂度为 $O(n^2)$，会超出时间限制。我们仔细观察：\n\n$$\nf[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2)\n$$\n\n实际上我们是要在 $[i-maxBoxes,..i-1]$ 这个窗口内找到一个 $j$，使得 $f[j] - cs[j]$ 的值最小，求滑动窗口的最小值，一种常用的做法是使用单调队列，可以在 $O(1)$ 时间内获取到满足条件的最小值。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是题目中箱子的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一辆货运卡车，你需要用这一辆车把一些箱子从仓库运送到码头。这辆卡车每次运输有 箱子数目的限制 和 总重量的限制 。\n给你一个箱子数组 boxes 和三个整数 portsCount, maxBoxes 和 maxWeight ，其中 boxes[i] = [ports​​i​, weighti] 。\n\nports​​i 表示第 i 个箱子需要送达的码头， weightsi 是第 i 个箱子的重量。\nportsCount 是码头的数目。\nmaxBoxes 和 maxWeight 分别是卡车每趟运输箱子数目和重量的限制。\n\n箱子需要按照 数组顺序 运输，同时每次运输需要遵循以下步骤：\n\n卡车从 boxes 队列中按顺序取出若干个箱子，但不能违反 maxBoxes 和 maxWeight 限制。\n对于在卡车上的箱子，我们需要 按顺序 处理它们，卡车会通过 一趟行程 将最前面的箱子送到目的地码头并卸货。如果卡车已经在对应的码头，那么不需要 额外行程 ，箱子也会立马被卸货。\n卡车上所有箱子都被卸货后，卡车需要 一趟行程 回到仓库，从箱子队列里再取出一些箱子。\n\n卡车在将所有箱子运输并卸货后，最后必须回到仓库。\n请你返回将所有箱子送到相应码头的 最少行程 次数。\n \n示例 1：\n\n输入：boxes = [[1,1],[2,1],[1,1]], portsCount = 2, maxBoxes = 3, maxWeight = 3\n输出：4\n解释：最优策略如下：\n- 卡车将所有箱子装上车，到达码头 1 ，然后去码头 2 ，然后再回到码头 1 ，最后回到仓库，总共需要 4 趟行程。\n所以总行程数为 4 。\n注意到第一个和第三个箱子不能同时被卸货，因为箱子需要按顺序处理（也就是第二个箱子需要先被送到码头 2 ，然后才能处理第三个箱子）。\n\n示例 2：\n\n输入：boxes = [[1,2],[3,3],[3,1],[3,1],[2,4]], portsCount = 3, maxBoxes = 3, maxWeight = 6\n输出：6\n解释：最优策略如下：\n- 卡车首先运输第一个箱子，到达码头 1 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第二、第三、第四个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五个箱子，到达码头 2 ，回到仓库，总共 2 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 = 6 。\n\n示例 3：\n\n输入：boxes = [[1,4],[1,2],[2,1],[2,1],[3,2],[3,4]], portsCount = 3, maxBoxes = 6, maxWeight = 7\n输出：6\n解释：最优策略如下：\n- 卡车运输第一和第二个箱子，到达码头 1 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第三和第四个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五和第六个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 = 6 。\n\n示例 4：\n\n输入：boxes = [[2,4],[2,5],[3,1],[3,2],[3,7],[3,1],[4,4],[1,3],[5,2]], portsCount = 5, maxBoxes = 5, maxWeight = 7\n输出：14\n解释：最优策略如下：\n- 卡车运输第一个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第二个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第三和第四个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第六和第七个箱子，到达码头 3 ，然后去码头 4 ，然后回到仓库，总共 3 趟行程。\n- 卡车运输第八和第九个箱子，到达码头 1 ，然后去码头 5 ，然后回到仓库，总共 3 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 + 2 + 3 + 3 = 14 。\n\n \n提示：\n\n1 <= boxes.length <= 105\n1 <= portsCount, maxBoxes, maxWeight <= 105\n1 <= ports​​i <= portsCount\n1 <= weightsi <= maxWeight" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int boxDelivering(vector<vector<int>>& boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\\n int n = boxes.size();\\n long ws[n + 1];\\n int f[n + 1];\\n int cs[n];\\n ws[0] = cs[0] = f[0] = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\\n if (i < n - 1) cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0]);\\n }\\n deque<int> q{{0}};\\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\\n while (!q.empty() && (i - q.front() > maxBoxes || ws[i] - ws[q.front()] > maxWeight)) q.pop_front();\\n if (!q.empty()) f[i] = cs[i - 1] + f[q.front()] - cs[q.front()] + 2;\\n if (i < n) {\\n while (!q.empty() && f[q.back()] - cs[q.back()] >= f[i] - cs[i]) q.pop_back();\\n q.push_back(i);\\n }\\n }\\n return f[n];\\n }\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划 + 单调队列优化的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义 $f[i]$ 表示把前 $i$ 个箱子从仓库运送到相应码头的最少行程数，那么答案就是 $f[n]$。\n\n箱子需要按数组顺序运输，每一次运输，卡车会按顺序取出连续的几个箱子，然后依次送往对应的码头，全部送达之后，又回到了仓库。\n\n因此，我们可以枚举上一次运输的最后一个箱子的编号 $j$，那么 $f[i]$ 就可以从 $f[j]$ 转移而来，转移的时候，我们需要考虑以下几个问题：\n\n- 从 $f[j]$ 转移过来的时候，卡车上的箱子数量不能超过 $maxBoxes$\n- 从 $f[j]$ 转移过来的时候，卡车上的箱子总重量不能超过 $maxWeight$\n\n状态转移方程为：\n\n$$\nf[i] = \\min_{j \\in [i - maxBoxes, i - 1]} \\left(f[j] + \\sum_{k = j + 1}^i \\text{cost}(k)\\right)\n$$\n\n其中 $\\sum_{k = j + 1}^i \\text{cost}(k)$ 表示通过一次运输，把 $[j+1,..i]$ 这些箱子送往对应的码头所需要的行程数。这部分行程数可以通过前缀和快速计算出来。\n\n简单举个例子，假设我们取出了 $1, 2, 3$ 这三个箱子，需要送往 $4, 4, 5$ 这三个码头，那么我们首先要从仓库到 $4$ 号码头，然后再从 $4$ 号码头到 $5$ 号码头，最后再从 $5$ 号码头回到仓库。可以发现，从仓库到码头，以及从码头到仓库，需要花费 $2$ 趟行程，而从码头到码头的行程数，取决于相邻两个码头是否相同，如果不相同，那么行程数会增加 $1$，否则不变。因此，我们可以通过前缀和，计算出码头之间的行程数，再加上首尾两趟行程，就能把 $[j+1,..i]$ 这些箱子送往对应的码头所需要的行程数计算出来。\n\n代码实现如下：\n\n```python\n# 33/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution:\n def boxDelivering(self, boxes: List[List[int]], portsCount: int, maxBoxes: int, maxWeight: int) -> int:\n n = len(boxes)\n ws = list(accumulate((box[1] for box in boxes), initial=0))\n c = [int(a != b) for a, b in pairwise(box[0] for box in boxes)]\n cs = list(accumulate(c, initial=0))\n f = [inf] * (n + 1)\n f[0] = 0\n for i in range(1, n + 1):\n for j in range(max(0, i - maxBoxes), i):\n if ws[i] - ws[j] <= maxWeight:\n f[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2)\n return f[n]\n```\n\n```java\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution {\n public int boxDelivering(int[][] boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\n int n = boxes.length;\n long[] ws = new long[n + 1];\n int[] cs = new int[n];\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\n if (i < n - 1) {\n cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0] ? 1 : 0);\n }\n }\n int[] f = new int[n + 1];\n Arrays.fill(f, 1 << 30);\n f[0] = 0;\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\n for (int j = Math.max(0, i - maxBoxes); j < i; ++j) {\n if (ws[i] - ws[j] <= maxWeight) {\n f[i] = Math.min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2);\n }\n }\n }\n return f[n];\n }\n}\n```\n\n```cpp\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution {\npublic:\n int boxDelivering(vector<vector<int>>& boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\n int n = boxes.size();\n long ws[n + 1];\n int cs[n];\n ws[0] = cs[0] = 0;\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\n if (i < n - 1) cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0]);\n }\n int f[n + 1];\n memset(f, 0x3f, sizeof f);\n f[0] = 0;\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\n for (int j = max(0, i - maxBoxes); j < i; ++j) {\n if (ws[i] - ws[j] <= maxWeight) {\n f[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2);\n }\n }\n }\n return f[n];\n }\n};\n```\n\n```go\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nfunc boxDelivering(boxes [][]int, portsCount int, maxBoxes int, maxWeight int) int {\n\tn := len(boxes)\n\tws := make([]int, n+1)\n\tcs := make([]int, n)\n\tfor i, box := range boxes {\n\t\tp, w := box[0], box[1]\n\t\tws[i+1] = ws[i] + w\n\t\tif i < n-1 {\n\t\t\tt := 0\n\t\t\tif p != boxes[i+1][0] {\n\t\t\t\tt++\n\t\t\t}\n\t\t\tcs[i+1] = cs[i] + t\n\t\t}\n\t}\n\tf := make([]int, n+1)\n\tfor i := 1; i <= n; i++ {\n\t\tf[i] = 1 << 30\n\t\tfor j := max(0, i-maxBoxes); j < i; j++ {\n\t\t\tif ws[i]-ws[j] <= maxWeight {\n\t\t\t\tf[i] = min(f[i], f[j]+cs[i-1]-cs[j]+2)\n\t\t\t}\n\t\t}\n\t}\n\treturn f[n]\n}\n\nfunc min(a, b int) int {\n\tif a < b {\n\t\treturn a\n\t}\n\treturn b\n}\n\nfunc max(a, b int) int {\n\tif a > b {\n\t\treturn a\n\t}\n\treturn b\n}\n```\n\n本题数据规模达到 $10^5$，而以上代码的时间复杂度为 $O(n^2)$，会超出时间限制。我们仔细观察：\n\n$$\nf[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2)\n$$\n\n实际上我们是要在 $[i-maxBoxes,..i-1]$ 这个窗口内找到一个 $j$，使得 $f[j] - cs[j]$ 的值最小，求滑动窗口的最小值，一种常用的做法是使用单调队列，可以在 $O(1)$ 时间内获取到满足条件的最小值。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是题目中箱子的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一辆货运卡车，你需要用这一辆车把一些箱子从仓库运送到码头。这辆卡车每次运输有 箱子数目的限制 和 总重量的限制 。\n给你一个箱子数组 boxes 和三个整数 portsCount, maxBoxes 和 maxWeight ，其中 boxes[i] = [ports​​i​, weighti] 。\n\nports​​i 表示第 i 个箱子需要送达的码头， weightsi 是第 i 个箱子的重量。\nportsCount 是码头的数目。\nmaxBoxes 和 maxWeight 分别是卡车每趟运输箱子数目和重量的限制。\n\n箱子需要按照 数组顺序 运输，同时每次运输需要遵循以下步骤：\n\n卡车从 boxes 队列中按顺序取出若干个箱子，但不能违反 maxBoxes 和 maxWeight 限制。\n对于在卡车上的箱子，我们需要 按顺序 处理它们，卡车会通过 一趟行程 将最前面的箱子送到目的地码头并卸货。如果卡车已经在对应的码头，那么不需要 额外行程 ，箱子也会立马被卸货。\n卡车上所有箱子都被卸货后，卡车需要 一趟行程 回到仓库，从箱子队列里再取出一些箱子。\n\n卡车在将所有箱子运输并卸货后，最后必须回到仓库。\n请你返回将所有箱子送到相应码头的 最少行程 次数。\n \n示例 1：\n\n输入：boxes = [[1,1],[2,1],[1,1]], portsCount = 2, maxBoxes = 3, maxWeight = 3\n输出：4\n解释：最优策略如下：\n- 卡车将所有箱子装上车，到达码头 1 ，然后去码头 2 ，然后再回到码头 1 ，最后回到仓库，总共需要 4 趟行程。\n所以总行程数为 4 。\n注意到第一个和第三个箱子不能同时被卸货，因为箱子需要按顺序处理（也就是第二个箱子需要先被送到码头 2 ，然后才能处理第三个箱子）。\n\n示例 2：\n\n输入：boxes = [[1,2],[3,3],[3,1],[3,1],[2,4]], portsCount = 3, maxBoxes = 3, maxWeight = 6\n输出：6\n解释：最优策略如下：\n- 卡车首先运输第一个箱子，到达码头 1 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第二、第三、第四个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五个箱子，到达码头 2 ，回到仓库，总共 2 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 = 6 。\n\n示例 3：\n\n输入：boxes = [[1,4],[1,2],[2,1],[2,1],[3,2],[3,4]], portsCount = 3, maxBoxes = 6, maxWeight = 7\n输出：6\n解释：最优策略如下：\n- 卡车运输第一和第二个箱子，到达码头 1 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第三和第四个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五和第六个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 = 6 。\n\n示例 4：\n\n输入：boxes = [[2,4],[2,5],[3,1],[3,2],[3,7],[3,1],[4,4],[1,3],[5,2]], portsCount = 5, maxBoxes = 5, maxWeight = 7\n输出：14\n解释：最优策略如下：\n- 卡车运输第一个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第二个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第三和第四个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第六和第七个箱子，到达码头 3 ，然后去码头 4 ，然后回到仓库，总共 3 趟行程。\n- 卡车运输第八和第九个箱子，到达码头 1 ，然后去码头 5 ，然后回到仓库，总共 3 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 + 2 + 3 + 3 = 14 。\n\n \n提示：\n\n1 <= boxes.length <= 105\n1 <= portsCount, maxBoxes, maxWeight <= 105\n1 <= ports​​i <= portsCount\n1 <= weightsi <= maxWeight" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```go\\nfunc boxDelivering(boxes [][]int, portsCount int, maxBoxes int, maxWeight int) int {\\n\\tn := len(boxes)\\n\\tws := make([]int, n+1)\\n\\tcs := make([]int, n)\\n\\tfor i, box := range boxes {\\n\\t\\tp, w := box[0], box[1]\\n\\t\\tws[i+1] = ws[i] + w\\n\\t\\tif i < n-1 {\\n\\t\\t\\tt := 0\\n\\t\\t\\tif p != boxes[i+1][0] {\\n\\t\\t\\t\\tt++\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tcs[i+1] = cs[i] + t\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tf := make([]int, n+1)\\n\\tq := []int{0}\\n\\tfor i := 1; i <= n; i++ {\\n\\t\\tfor len(q) > 0 && (i-q[0] > maxBoxes || ws[i]-ws[q[0]] > maxWeight) {\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif len(q) > 0 {\\n\\t\\t\\tf[i] = cs[i-1] + f[q[0]] - cs[q[0]] + 2\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif i < n {\\n\\t\\t\\tfor len(q) > 0 && f[q[len(q)-1]]-cs[q[len(q)-1]] >= f[i]-cs[i] {\\n\\t\\t\\t\\tq = q[:len(q)-1]\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tq = append(q, i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn f[n]\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划 + 单调队列优化的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义 $f[i]$ 表示把前 $i$ 个箱子从仓库运送到相应码头的最少行程数，那么答案就是 $f[n]$。\n\n箱子需要按数组顺序运输，每一次运输，卡车会按顺序取出连续的几个箱子，然后依次送往对应的码头，全部送达之后，又回到了仓库。\n\n因此，我们可以枚举上一次运输的最后一个箱子的编号 $j$，那么 $f[i]$ 就可以从 $f[j]$ 转移而来，转移的时候，我们需要考虑以下几个问题：\n\n- 从 $f[j]$ 转移过来的时候，卡车上的箱子数量不能超过 $maxBoxes$\n- 从 $f[j]$ 转移过来的时候，卡车上的箱子总重量不能超过 $maxWeight$\n\n状态转移方程为：\n\n$$\nf[i] = \\min_{j \\in [i - maxBoxes, i - 1]} \\left(f[j] + \\sum_{k = j + 1}^i \\text{cost}(k)\\right)\n$$\n\n其中 $\\sum_{k = j + 1}^i \\text{cost}(k)$ 表示通过一次运输，把 $[j+1,..i]$ 这些箱子送往对应的码头所需要的行程数。这部分行程数可以通过前缀和快速计算出来。\n\n简单举个例子，假设我们取出了 $1, 2, 3$ 这三个箱子，需要送往 $4, 4, 5$ 这三个码头，那么我们首先要从仓库到 $4$ 号码头，然后再从 $4$ 号码头到 $5$ 号码头，最后再从 $5$ 号码头回到仓库。可以发现，从仓库到码头，以及从码头到仓库，需要花费 $2$ 趟行程，而从码头到码头的行程数，取决于相邻两个码头是否相同，如果不相同，那么行程数会增加 $1$，否则不变。因此，我们可以通过前缀和，计算出码头之间的行程数，再加上首尾两趟行程，就能把 $[j+1,..i]$ 这些箱子送往对应的码头所需要的行程数计算出来。\n\n代码实现如下：\n\n```python\n# 33/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution:\n def boxDelivering(self, boxes: List[List[int]], portsCount: int, maxBoxes: int, maxWeight: int) -> int:\n n = len(boxes)\n ws = list(accumulate((box[1] for box in boxes), initial=0))\n c = [int(a != b) for a, b in pairwise(box[0] for box in boxes)]\n cs = list(accumulate(c, initial=0))\n f = [inf] * (n + 1)\n f[0] = 0\n for i in range(1, n + 1):\n for j in range(max(0, i - maxBoxes), i):\n if ws[i] - ws[j] <= maxWeight:\n f[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2)\n return f[n]\n```\n\n```java\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution {\n public int boxDelivering(int[][] boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\n int n = boxes.length;\n long[] ws = new long[n + 1];\n int[] cs = new int[n];\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\n if (i < n - 1) {\n cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0] ? 1 : 0);\n }\n }\n int[] f = new int[n + 1];\n Arrays.fill(f, 1 << 30);\n f[0] = 0;\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\n for (int j = Math.max(0, i - maxBoxes); j < i; ++j) {\n if (ws[i] - ws[j] <= maxWeight) {\n f[i] = Math.min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2);\n }\n }\n }\n return f[n];\n }\n}\n```\n\n```cpp\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nclass Solution {\npublic:\n int boxDelivering(vector<vector<int>>& boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {\n int n = boxes.size();\n long ws[n + 1];\n int cs[n];\n ws[0] = cs[0] = 0;\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n int p = boxes[i][0], w = boxes[i][1];\n ws[i + 1] = ws[i] + w;\n if (i < n - 1) cs[i + 1] = cs[i] + (p != boxes[i + 1][0]);\n }\n int f[n + 1];\n memset(f, 0x3f, sizeof f);\n f[0] = 0;\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\n for (int j = max(0, i - maxBoxes); j < i; ++j) {\n if (ws[i] - ws[j] <= maxWeight) {\n f[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2);\n }\n }\n }\n return f[n];\n }\n};\n```\n\n```go\n// 35/39 个通过测试用例，超出时间限制\nfunc boxDelivering(boxes [][]int, portsCount int, maxBoxes int, maxWeight int) int {\n\tn := len(boxes)\n\tws := make([]int, n+1)\n\tcs := make([]int, n)\n\tfor i, box := range boxes {\n\t\tp, w := box[0], box[1]\n\t\tws[i+1] = ws[i] + w\n\t\tif i < n-1 {\n\t\t\tt := 0\n\t\t\tif p != boxes[i+1][0] {\n\t\t\t\tt++\n\t\t\t}\n\t\t\tcs[i+1] = cs[i] + t\n\t\t}\n\t}\n\tf := make([]int, n+1)\n\tfor i := 1; i <= n; i++ {\n\t\tf[i] = 1 << 30\n\t\tfor j := max(0, i-maxBoxes); j < i; j++ {\n\t\t\tif ws[i]-ws[j] <= maxWeight {\n\t\t\t\tf[i] = min(f[i], f[j]+cs[i-1]-cs[j]+2)\n\t\t\t}\n\t\t}\n\t}\n\treturn f[n]\n}\n\nfunc min(a, b int) int {\n\tif a < b {\n\t\treturn a\n\t}\n\treturn b\n}\n\nfunc max(a, b int) int {\n\tif a > b {\n\t\treturn a\n\t}\n\treturn b\n}\n```\n\n本题数据规模达到 $10^5$，而以上代码的时间复杂度为 $O(n^2)$，会超出时间限制。我们仔细观察：\n\n$$\nf[i] = min(f[i], f[j] + cs[i - 1] - cs[j] + 2)\n$$\n\n实际上我们是要在 $[i-maxBoxes,..i-1]$ 这个窗口内找到一个 $j$，使得 $f[j] - cs[j]$ 的值最小，求滑动窗口的最小值，一种常用的做法是使用单调队列，可以在 $O(1)$ 时间内获取到满足条件的最小值。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是题目中箱子的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一辆货运卡车，你需要用这一辆车把一些箱子从仓库运送到码头。这辆卡车每次运输有 箱子数目的限制 和 总重量的限制 。\n给你一个箱子数组 boxes 和三个整数 portsCount, maxBoxes 和 maxWeight ，其中 boxes[i] = [ports​​i​, weighti] 。\n\nports​​i 表示第 i 个箱子需要送达的码头， weightsi 是第 i 个箱子的重量。\nportsCount 是码头的数目。\nmaxBoxes 和 maxWeight 分别是卡车每趟运输箱子数目和重量的限制。\n\n箱子需要按照 数组顺序 运输，同时每次运输需要遵循以下步骤：\n\n卡车从 boxes 队列中按顺序取出若干个箱子，但不能违反 maxBoxes 和 maxWeight 限制。\n对于在卡车上的箱子，我们需要 按顺序 处理它们，卡车会通过 一趟行程 将最前面的箱子送到目的地码头并卸货。如果卡车已经在对应的码头，那么不需要 额外行程 ，箱子也会立马被卸货。\n卡车上所有箱子都被卸货后，卡车需要 一趟行程 回到仓库，从箱子队列里再取出一些箱子。\n\n卡车在将所有箱子运输并卸货后，最后必须回到仓库。\n请你返回将所有箱子送到相应码头的 最少行程 次数。\n \n示例 1：\n\n输入：boxes = [[1,1],[2,1],[1,1]], portsCount = 2, maxBoxes = 3, maxWeight = 3\n输出：4\n解释：最优策略如下：\n- 卡车将所有箱子装上车，到达码头 1 ，然后去码头 2 ，然后再回到码头 1 ，最后回到仓库，总共需要 4 趟行程。\n所以总行程数为 4 。\n注意到第一个和第三个箱子不能同时被卸货，因为箱子需要按顺序处理（也就是第二个箱子需要先被送到码头 2 ，然后才能处理第三个箱子）。\n\n示例 2：\n\n输入：boxes = [[1,2],[3,3],[3,1],[3,1],[2,4]], portsCount = 3, maxBoxes = 3, maxWeight = 6\n输出：6\n解释：最优策略如下：\n- 卡车首先运输第一个箱子，到达码头 1 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第二、第三、第四个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五个箱子，到达码头 2 ，回到仓库，总共 2 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 = 6 。\n\n示例 3：\n\n输入：boxes = [[1,4],[1,2],[2,1],[2,1],[3,2],[3,4]], portsCount = 3, maxBoxes = 6, maxWeight = 7\n输出：6\n解释：最优策略如下：\n- 卡车运输第一和第二个箱子，到达码头 1 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第三和第四个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五和第六个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 = 6 。\n\n示例 4：\n\n输入：boxes = [[2,4],[2,5],[3,1],[3,2],[3,7],[3,1],[4,4],[1,3],[5,2]], portsCount = 5, maxBoxes = 5, maxWeight = 7\n输出：14\n解释：最优策略如下：\n- 卡车运输第一个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第二个箱子，到达码头 2 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第三和第四个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第五个箱子，到达码头 3 ，然后回到仓库，总共 2 趟行程。\n- 卡车运输第六和第七个箱子，到达码头 3 ，然后去码头 4 ，然后回到仓库，总共 3 趟行程。\n- 卡车运输第八和第九个箱子，到达码头 1 ，然后去码头 5 ，然后回到仓库，总共 3 趟行程。\n总行程数为 2 + 2 + 2 + 2 + 3 + 3 = 14 。\n\n \n提示：\n\n1 <= boxes.length <= 105\n1 <= portsCount, maxBoxes, maxWeight <= 105\n1 <= ports​​i <= portsCount\n1 <= weightsi <= maxWeight" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, x):\\n# self.val = x\\n# self.left = None\\n# self.right = None\\n\\n\\nclass Solution:\\n def lowestCommonAncestor(\\n self, root: 'TreeNode', nodes: 'List[TreeNode]'\\n ) -> 'TreeNode':\\n def dfs(root):\\n if root is None or root.val in s:\\n return root\\n left, right = dfs(root.left), dfs(root.right)\\n if left and right:\\n return root\\n return left or right\\n\\n s = {node.val for node in nodes}\\n return dfs(root)\\n```\"]" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一棵二叉树的根节点 root 和 TreeNode 类对象的数组（列表） nodes，返回 nodes 中所有节点的最近公共祖先（LCA）。数组（列表）中所有节点都存在于该二叉树中，且二叉树中所有节点的值都是互不相同的。\n我们扩展二叉树的最近公共祖先节点在维基百科上的定义：“对于任意合理的 i 值， n 个节点 p1 、 p2、...、 pn 在二叉树 T 中的最近公共祖先节点是后代中包含所有节点 pi 的最深节点（我们允许一个节点是其自身的后代）”。一个节点 x 的后代节点是节点 x 到某一叶节点间的路径中的节点 y。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [4,7]\n输出: 2\n解释: 节点 4 和 7 的最近公共祖先是 2。\n\n示例 2:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [1]\n输出: 1\n解释: 单个节点的最近公共祖先是该节点本身。\n\n\n示例 3:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [7,6,2,4]\n输出: 5\n解释: 节点 7、6、2 和 4 的最近公共祖先节点是 5。\n\n示例 4:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 3\n解释: 树中所有节点的最近公共祖先是根节点。\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 104] 。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是互不相同的。\n所有的 nodes[i] 都存在于该树中。\n所有的 nodes[i] 都是互不相同的。" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * public class TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode left;\\n * TreeNode right;\\n * TreeNode(int x) { val = x; }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n private Set<Integer> s = new HashSet<>();\\n\\n public TreeNode lowestCommonAncestor(TreeNode root, TreeNode[] nodes) {\\n for (TreeNode node : nodes) {\\n s.add(node.val);\\n }\\n return dfs(root);\\n }\\n\\n private TreeNode dfs(TreeNode root) {\\n if (root == null || s.contains(root.val)) {\\n return root;\\n }\\n TreeNode left = dfs(root.left);\\n TreeNode right = dfs(root.right);\\n if (left == null) {\\n return right;\\n }\\n if (right == null) {\\n return left;\\n }\\n return root;\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一棵二叉树的根节点 root 和 TreeNode 类对象的数组（列表） nodes，返回 nodes 中所有节点的最近公共祖先（LCA）。数组（列表）中所有节点都存在于该二叉树中，且二叉树中所有节点的值都是互不相同的。\n我们扩展二叉树的最近公共祖先节点在维基百科上的定义：“对于任意合理的 i 值， n 个节点 p1 、 p2、...、 pn 在二叉树 T 中的最近公共祖先节点是后代中包含所有节点 pi 的最深节点（我们允许一个节点是其自身的后代）”。一个节点 x 的后代节点是节点 x 到某一叶节点间的路径中的节点 y。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [4,7]\n输出: 2\n解释: 节点 4 和 7 的最近公共祖先是 2。\n\n示例 2:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [1]\n输出: 1\n解释: 单个节点的最近公共祖先是该节点本身。\n\n\n示例 3:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [7,6,2,4]\n输出: 5\n解释: 节点 7、6、2 和 4 的最近公共祖先节点是 5。\n\n示例 4:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 3\n解释: 树中所有节点的最近公共祖先是根节点。\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 104] 。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是互不相同的。\n所有的 nodes[i] 都存在于该树中。\n所有的 nodes[i] 都是互不相同的。" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode *left;\\n * TreeNode *right;\\n * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, vector<TreeNode*>& nodes) {\\n unordered_set<int> s;\\n for (auto node : nodes) s.insert(node->val);\\n function<TreeNode*(TreeNode*)> dfs = [&](TreeNode* root) -> TreeNode* {\\n if (!root || s.count(root->val)) return root;\\n auto left = dfs(root->left);\\n auto right = dfs(root->right);\\n if (!left) return right;\\n if (!right) return left;\\n return root;\\n };\\n return dfs(root);\\n }\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一棵二叉树的根节点 root 和 TreeNode 类对象的数组（列表） nodes，返回 nodes 中所有节点的最近公共祖先（LCA）。数组（列表）中所有节点都存在于该二叉树中，且二叉树中所有节点的值都是互不相同的。\n我们扩展二叉树的最近公共祖先节点在维基百科上的定义：“对于任意合理的 i 值， n 个节点 p1 、 p2、...、 pn 在二叉树 T 中的最近公共祖先节点是后代中包含所有节点 pi 的最深节点（我们允许一个节点是其自身的后代）”。一个节点 x 的后代节点是节点 x 到某一叶节点间的路径中的节点 y。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [4,7]\n输出: 2\n解释: 节点 4 和 7 的最近公共祖先是 2。\n\n示例 2:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [1]\n输出: 1\n解释: 单个节点的最近公共祖先是该节点本身。\n\n\n示例 3:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [7,6,2,4]\n输出: 5\n解释: 节点 7、6、2 和 4 的最近公共祖先节点是 5。\n\n示例 4:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 3\n解释: 树中所有节点的最近公共祖先是根节点。\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 104] 。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是互不相同的。\n所有的 nodes[i] 都存在于该树中。\n所有的 nodes[i] 都是互不相同的。" } ]

[ { "from": "human", "value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和 TreeNode 类对象的数组（列表） nodes，返回 nodes 中所有节点的最近公共祖先（LCA）。数组（列表）中所有节点都存在于该二叉树中，且二叉树中所有节点的值都是互不相同的。\n我们扩展二叉树的最近公共祖先节点在维基百科上的定义：“对于任意合理的 i 值， n 个节点 p1 、 p2、...、 pn 在二叉树 T 中的最近公共祖先节点是后代中包含所有节点 pi 的最深节点（我们允许一个节点是其自身的后代）”。一个节点 x 的后代节点是节点 x 到某一叶节点间的路径中的节点 y。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [4,7]\n输出: 2\n解释: 节点 4 和 7 的最近公共祖先是 2。\n\n示例 2:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [1]\n输出: 1\n解释: 单个节点的最近公共祖先是该节点本身。\n\n\n示例 3:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [7,6,2,4]\n输出: 5\n解释: 节点 7、6、2 和 4 的最近公共祖先节点是 5。\n\n示例 4:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], nodes = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 3\n解释: 树中所有节点的最近公共祖先是根节点。\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 104] 。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是互不相同的。\n所有的 nodes[i] 都存在于该树中。\n所有的 nodes[i] 都是互不相同的。请使用 JavaScript 语言。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```js\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * function TreeNode(val) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = this.right = null;\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {TreeNode} root\\n * @param {TreeNode[]} nodes\\n * @return {TreeNode}\\n */\\nvar lowestCommonAncestor = function (root, nodes) {\\n const s = new Set();\\n for (const node of nodes) {\\n s.add(node.val);\\n }\\n function dfs(root) {\\n if (!root || s.has(root.val)) {\\n return root;\\n }\\n const [left, right] = [dfs(root.left), dfs(root.right)];\\n if (left && right) {\\n return root;\\n }\\n return left || right;\\n }\\n return dfs(root);\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):\\n# self.val = val\\n# self.left = left\\n# self.right = right\\nclass Solution:\\n def isEvenOddTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:\\n even = 1\\n q = deque([root])\\n while q:\\n prev = 0 if even else inf\\n for _ in range(len(q)):\\n root = q.popleft()\\n if even and (root.val % 2 == 0 or prev >= root.val):\\n return False\\n if not even and (root.val % 2 == 1 or prev <= root.val):\\n return False\\n prev = root.val\\n if root.left:\\n q.append(root.left)\\n if root.right:\\n q.append(root.right)\\n even ^= 1\\n return True\\n```', '```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):\\n# self.val = val\\n# self.left = left\\n# self.right = right\\nclass Solution:\\n def isEvenOddTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:\\n def dfs(root, i):\\n if root is None:\\n return True\\n even = i % 2 == 0\\n prev = d.get(i, 0 if even else inf)\\n if even and (root.val % 2 == 0 or prev >= root.val):\\n return False\\n if not even and (root.val % 2 == 1 or prev <= root.val):\\n return False\\n d[i] = root.val\\n return dfs(root.left, i + 1) and dfs(root.right, i + 1)\\n\\n d = {}\\n return dfs(root, 0)\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，BFS 逐层遍历，每层按照奇偶性判断，每层的节点值都是偶数或奇数，且严格递增或递减。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果一棵二叉树满足下述几个条件，则可以称为 奇偶树 ：\n\n二叉树根节点所在层下标为 0 ，根的子节点所在层下标为 1 ，根的孙节点所在层下标为 2 ，依此类推。\n偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增\n奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减\n\n给你二叉树的根节点，如果二叉树为 奇偶树 ，则返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,10,4,3,null,7,9,12,8,6,null,null,2]\n输出：true\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[1]\n1 层：[10,4]\n2 层：[3,7,9]\n3 层：[12,8,6,2]\n由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且严格递增，而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且严格递减，因此这是一棵奇偶树。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,4,2,3,3,7]\n输出：false\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[5]\n1 层：[4,2]\n2 层：[3,3,7]\n2 层上的节点值不满足严格递增的条件，所以这不是一棵奇偶树。\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [5,9,1,3,5,7]\n输出：false\n解释：1 层上的节点值应为偶数。\n\n示例 4：\n\n输入：root = [1]\n输出：true\n\n示例 5：\n\n输入：root = [11,8,6,1,3,9,11,30,20,18,16,12,10,4,2,17]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n树中节点数在范围 [1, 105] 内\n1 <= Node.val <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "如果一棵二叉树满足下述几个条件，则可以称为 奇偶树 ：\n\n二叉树根节点所在层下标为 0 ，根的子节点所在层下标为 1 ，根的孙节点所在层下标为 2 ，依此类推。\n偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增\n奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减\n\n给你二叉树的根节点，如果二叉树为 奇偶树 ，则返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,10,4,3,null,7,9,12,8,6,null,null,2]\n输出：true\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[1]\n1 层：[10,4]\n2 层：[3,7,9]\n3 层：[12,8,6,2]\n由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且严格递增，而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且严格递减，因此这是一棵奇偶树。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,4,2,3,3,7]\n输出：false\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[5]\n1 层：[4,2]\n2 层：[3,3,7]\n2 层上的节点值不满足严格递增的条件，所以这不是一棵奇偶树。\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [5,9,1,3,5,7]\n输出：false\n解释：1 层上的节点值应为偶数。\n\n示例 4：\n\n输入：root = [1]\n输出：true\n\n示例 5：\n\n输入：root = [11,8,6,1,3,9,11,30,20,18,16,12,10,4,2,17]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n树中节点数在范围 [1, 105] 内\n1 <= Node.val <= 106\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用BFS。\n这里提供一个参考思路，BFS 逐层遍历，每层按照奇偶性判断，每层的节点值都是偶数或奇数，且严格递增或递减。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点数。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * public class TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode left;\\n * TreeNode right;\\n * TreeNode() {}\\n * TreeNode(int val) { this.val = val; }\\n * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = left;\\n * this.right = right;\\n * }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n public boolean isEvenOddTree(TreeNode root) {\\n boolean even = true;\\n Deque<TreeNode> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(root);\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int prev = even ? 0 : 1000000;\\n for (int n = q.size(); n > 0; --n) {\\n root = q.pollFirst();\\n if (even && (root.val % 2 == 0 || prev >= root.val)) {\\n return false;\\n }\\n if (!even && (root.val % 2 == 1 || prev <= root.val)) {\\n return false;\\n }\\n prev = root.val;\\n if (root.left != null) {\\n q.offer(root.left);\\n }\\n if (root.right != null) {\\n q.offer(root.right);\\n }\\n }\\n even = !even;\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```', '```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * public class TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode left;\\n * TreeNode right;\\n * TreeNode() {}\\n * TreeNode(int val) { this.val = val; }\\n * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = left;\\n * this.right = right;\\n * }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n private Map<Integer, Integer> d = new HashMap<>();\\n\\n public boolean isEvenOddTree(TreeNode root) {\\n return dfs(root, 0);\\n }\\n\\n private boolean dfs(TreeNode root, int i) {\\n if (root == null) {\\n return true;\\n }\\n boolean even = i % 2 == 0;\\n int prev = d.getOrDefault(i, even ? 0 : 1000000);\\n if (even && (root.val % 2 == 0 || prev >= root.val)) {\\n return false;\\n }\\n if (!even && (root.val % 2 == 1 || prev <= root.val)) {\\n return false;\\n }\\n d.put(i, root.val);\\n return dfs(root.left, i + 1) && dfs(root.right, i + 1);\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "如果一棵二叉树满足下述几个条件，则可以称为 奇偶树 ：\n\n二叉树根节点所在层下标为 0 ，根的子节点所在层下标为 1 ，根的孙节点所在层下标为 2 ，依此类推。\n偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增\n奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减\n\n给你二叉树的根节点，如果二叉树为 奇偶树 ，则返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,10,4,3,null,7,9,12,8,6,null,null,2]\n输出：true\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[1]\n1 层：[10,4]\n2 层：[3,7,9]\n3 层：[12,8,6,2]\n由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且严格递增，而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且严格递减，因此这是一棵奇偶树。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,4,2,3,3,7]\n输出：false\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[5]\n1 层：[4,2]\n2 层：[3,3,7]\n2 层上的节点值不满足严格递增的条件，所以这不是一棵奇偶树。\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [5,9,1,3,5,7]\n输出：false\n解释：1 层上的节点值应为偶数。\n\n示例 4：\n\n输入：root = [1]\n输出：true\n\n示例 5：\n\n输入：root = [11,8,6,1,3,9,11,30,20,18,16,12,10,4,2,17]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n树中节点数在范围 [1, 105] 内\n1 <= Node.val <= 106\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用BFS。\n这里提供一个参考思路，BFS 逐层遍历，每层按照奇偶性判断，每层的节点值都是偶数或奇数，且严格递增或递减。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点数。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode *left;\\n * TreeNode *right;\\n * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool isEvenOddTree(TreeNode* root) {\\n int even = 1;\\n queue<TreeNode*> q{{root}};\\n while (!q.empty()) {\\n int prev = even ? 0 : 1e6;\\n for (int n = q.size(); n; --n) {\\n root = q.front();\\n q.pop();\\n if (even && (root->val % 2 == 0 || prev >= root->val)) return false;\\n if (!even && (root->val % 2 == 1 || prev <= root->val)) return false;\\n prev = root->val;\\n if (root->left) q.push(root->left);\\n if (root->right) q.push(root->right);\\n }\\n even ^= 1;\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode *left;\\n * TreeNode *right;\\n * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n unordered_map<int, int> d;\\n\\n bool isEvenOddTree(TreeNode* root) {\\n return dfs(root, 0);\\n }\\n\\n bool dfs(TreeNode* root, int i) {\\n if (!root) return true;\\n int even = i % 2 == 0;\\n int prev = d.count(i) ? d[i] : (even ? 0 : 1e6);\\n if (even && (root->val % 2 == 0 || prev >= root->val)) return false;\\n if (!even && (root->val % 2 == 1 || prev <= root->val)) return false;\\n d[i] = root->val;\\n return dfs(root->left, i + 1) && dfs(root->right, i + 1);\\n }\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```go\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * type TreeNode struct {\\n * Val int\\n * Left *TreeNode\\n * Right *TreeNode\\n * }\\n */\\nfunc isEvenOddTree(root *TreeNode) bool {\\n\\teven := true\\n\\tq := []*TreeNode{root}\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\tvar prev int = 1e6\\n\\t\\tif even {\\n\\t\\t\\tprev = 0\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor n := len(q); n > 0; n-- {\\n\\t\\t\\troot = q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tif even && (root.Val%2 == 0 || prev >= root.Val) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif !even && (root.Val%2 == 1 || prev <= root.Val) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tprev = root.Val\\n\\t\\t\\tif root.Left != nil {\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, root.Left)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif root.Right != nil {\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, root.Right)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\teven = !even\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```', '```go\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * type TreeNode struct {\\n * Val int\\n * Left *TreeNode\\n * Right *TreeNode\\n * }\\n */\\nfunc isEvenOddTree(root *TreeNode) bool {\\n\\td := map[int]int{}\\n\\tvar dfs func(*TreeNode, int) bool\\n\\tdfs = func(root *TreeNode, i int) bool {\\n\\t\\tif root == nil {\\n\\t\\t\\treturn true\\n\\t\\t}\\n\\t\\teven := i%2 == 0\\n\\t\\tprev, ok := d[i]\\n\\t\\tif !ok {\\n\\t\\t\\tif even {\\n\\t\\t\\t\\tprev = 0\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tprev = 1000000\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif even && (root.Val%2 == 0 || prev >= root.Val) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif !even && (root.Val%2 == 1 || prev <= root.Val) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\td[i] = root.Val\\n\\t\\treturn dfs(root.Left, i+1) && dfs(root.Right, i+1)\\n\\t}\\n\\treturn dfs(root, 0)\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，BFS 逐层遍历，每层按照奇偶性判断，每层的节点值都是偶数或奇数，且严格递增或递减。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果一棵二叉树满足下述几个条件，则可以称为 奇偶树 ：\n\n二叉树根节点所在层下标为 0 ，根的子节点所在层下标为 1 ，根的孙节点所在层下标为 2 ，依此类推。\n偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增\n奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减\n\n给你二叉树的根节点，如果二叉树为 奇偶树 ，则返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,10,4,3,null,7,9,12,8,6,null,null,2]\n输出：true\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[1]\n1 层：[10,4]\n2 层：[3,7,9]\n3 层：[12,8,6,2]\n由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且严格递增，而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且严格递减，因此这是一棵奇偶树。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,4,2,3,3,7]\n输出：false\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[5]\n1 层：[4,2]\n2 层：[3,3,7]\n2 层上的节点值不满足严格递增的条件，所以这不是一棵奇偶树。\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [5,9,1,3,5,7]\n输出：false\n解释：1 层上的节点值应为偶数。\n\n示例 4：\n\n输入：root = [1]\n输出：true\n\n示例 5：\n\n输入：root = [11,8,6,1,3,9,11,30,20,18,16,12,10,4,2,17]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n树中节点数在范围 [1, 105] 内\n1 <= Node.val <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "如果一棵二叉树满足下述几个条件，则可以称为 奇偶树 ：\n\n二叉树根节点所在层下标为 0 ，根的子节点所在层下标为 1 ，根的孙节点所在层下标为 2 ，依此类推。\n偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增\n奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减\n\n给你二叉树的根节点，如果二叉树为 奇偶树 ，则返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,10,4,3,null,7,9,12,8,6,null,null,2]\n输出：true\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[1]\n1 层：[10,4]\n2 层：[3,7,9]\n3 层：[12,8,6,2]\n由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且严格递增，而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且严格递减，因此这是一棵奇偶树。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,4,2,3,3,7]\n输出：false\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[5]\n1 层：[4,2]\n2 层：[3,3,7]\n2 层上的节点值不满足严格递增的条件，所以这不是一棵奇偶树。\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [5,9,1,3,5,7]\n输出：false\n解释：1 层上的节点值应为偶数。\n\n示例 4：\n\n输入：root = [1]\n输出：true\n\n示例 5：\n\n输入：root = [11,8,6,1,3,9,11,30,20,18,16,12,10,4,2,17]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n树中节点数在范围 [1, 105] 内\n1 <= Node.val <= 106\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用DFS。\n这里提供一个参考思路，DFS 先序遍历二叉树，同样根据节点所在层的奇偶性判断是否满足条件，遍历过程中用哈希表记录每一层最近访问到的节点值。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点数。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):\\n# self.val = val\\n# self.left = left\\n# self.right = right\\nclass Solution:\\n def isEvenOddTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:\\n even = 1\\n q = deque([root])\\n while q:\\n prev = 0 if even else inf\\n for _ in range(len(q)):\\n root = q.popleft()\\n if even and (root.val % 2 == 0 or prev >= root.val):\\n return False\\n if not even and (root.val % 2 == 1 or prev <= root.val):\\n return False\\n prev = root.val\\n if root.left:\\n q.append(root.left)\\n if root.right:\\n q.append(root.right)\\n even ^= 1\\n return True\\n```', '```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):\\n# self.val = val\\n# self.left = left\\n# self.right = right\\nclass Solution:\\n def isEvenOddTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:\\n def dfs(root, i):\\n if root is None:\\n return True\\n even = i % 2 == 0\\n prev = d.get(i, 0 if even else inf)\\n if even and (root.val % 2 == 0 or prev >= root.val):\\n return False\\n if not even and (root.val % 2 == 1 or prev <= root.val):\\n return False\\n d[i] = root.val\\n return dfs(root.left, i + 1) and dfs(root.right, i + 1)\\n\\n d = {}\\n return dfs(root, 0)\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * public class TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode left;\\n * TreeNode right;\\n * TreeNode() {}\\n * TreeNode(int val) { this.val = val; }\\n * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = left;\\n * this.right = right;\\n * }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n public boolean isEvenOddTree(TreeNode root) {\\n boolean even = true;\\n Deque<TreeNode> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(root);\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int prev = even ? 0 : 1000000;\\n for (int n = q.size(); n > 0; --n) {\\n root = q.pollFirst();\\n if (even && (root.val % 2 == 0 || prev >= root.val)) {\\n return false;\\n }\\n if (!even && (root.val % 2 == 1 || prev <= root.val)) {\\n return false;\\n }\\n prev = root.val;\\n if (root.left != null) {\\n q.offer(root.left);\\n }\\n if (root.right != null) {\\n q.offer(root.right);\\n }\\n }\\n even = !even;\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```', '```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * public class TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode left;\\n * TreeNode right;\\n * TreeNode() {}\\n * TreeNode(int val) { this.val = val; }\\n * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = left;\\n * this.right = right;\\n * }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n private Map<Integer, Integer> d = new HashMap<>();\\n\\n public boolean isEvenOddTree(TreeNode root) {\\n return dfs(root, 0);\\n }\\n\\n private boolean dfs(TreeNode root, int i) {\\n if (root == null) {\\n return true;\\n }\\n boolean even = i % 2 == 0;\\n int prev = d.getOrDefault(i, even ? 0 : 1000000);\\n if (even && (root.val % 2 == 0 || prev >= root.val)) {\\n return false;\\n }\\n if (!even && (root.val % 2 == 1 || prev <= root.val)) {\\n return false;\\n }\\n d.put(i, root.val);\\n return dfs(root.left, i + 1) && dfs(root.right, i + 1);\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，DFS 先序遍历二叉树，同样根据节点所在层的奇偶性判断是否满足条件，遍历过程中用哈希表记录每一层最近访问到的节点值。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果一棵二叉树满足下述几个条件，则可以称为 奇偶树 ：\n\n二叉树根节点所在层下标为 0 ，根的子节点所在层下标为 1 ，根的孙节点所在层下标为 2 ，依此类推。\n偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增\n奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减\n\n给你二叉树的根节点，如果二叉树为 奇偶树 ，则返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,10,4,3,null,7,9,12,8,6,null,null,2]\n输出：true\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[1]\n1 层：[10,4]\n2 层：[3,7,9]\n3 层：[12,8,6,2]\n由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且严格递增，而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且严格递减，因此这是一棵奇偶树。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,4,2,3,3,7]\n输出：false\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[5]\n1 层：[4,2]\n2 层：[3,3,7]\n2 层上的节点值不满足严格递增的条件，所以这不是一棵奇偶树。\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [5,9,1,3,5,7]\n输出：false\n解释：1 层上的节点值应为偶数。\n\n示例 4：\n\n输入：root = [1]\n输出：true\n\n示例 5：\n\n输入：root = [11,8,6,1,3,9,11,30,20,18,16,12,10,4,2,17]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n树中节点数在范围 [1, 105] 内\n1 <= Node.val <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode *left;\\n * TreeNode *right;\\n * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool isEvenOddTree(TreeNode* root) {\\n int even = 1;\\n queue<TreeNode*> q{{root}};\\n while (!q.empty()) {\\n int prev = even ? 0 : 1e6;\\n for (int n = q.size(); n; --n) {\\n root = q.front();\\n q.pop();\\n if (even && (root->val % 2 == 0 || prev >= root->val)) return false;\\n if (!even && (root->val % 2 == 1 || prev <= root->val)) return false;\\n prev = root->val;\\n if (root->left) q.push(root->left);\\n if (root->right) q.push(root->right);\\n }\\n even ^= 1;\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode *left;\\n * TreeNode *right;\\n * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n unordered_map<int, int> d;\\n\\n bool isEvenOddTree(TreeNode* root) {\\n return dfs(root, 0);\\n }\\n\\n bool dfs(TreeNode* root, int i) {\\n if (!root) return true;\\n int even = i % 2 == 0;\\n int prev = d.count(i) ? d[i] : (even ? 0 : 1e6);\\n if (even && (root->val % 2 == 0 || prev >= root->val)) return false;\\n if (!even && (root->val % 2 == 1 || prev <= root->val)) return false;\\n d[i] = root->val;\\n return dfs(root->left, i + 1) && dfs(root->right, i + 1);\\n }\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，DFS 先序遍历二叉树，同样根据节点所在层的奇偶性判断是否满足条件，遍历过程中用哈希表记录每一层最近访问到的节点值。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果一棵二叉树满足下述几个条件，则可以称为 奇偶树 ：\n\n二叉树根节点所在层下标为 0 ，根的子节点所在层下标为 1 ，根的孙节点所在层下标为 2 ，依此类推。\n偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增\n奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减\n\n给你二叉树的根节点，如果二叉树为 奇偶树 ，则返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,10,4,3,null,7,9,12,8,6,null,null,2]\n输出：true\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[1]\n1 层：[10,4]\n2 层：[3,7,9]\n3 层：[12,8,6,2]\n由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且严格递增，而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且严格递减，因此这是一棵奇偶树。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,4,2,3,3,7]\n输出：false\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[5]\n1 层：[4,2]\n2 层：[3,3,7]\n2 层上的节点值不满足严格递增的条件，所以这不是一棵奇偶树。\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [5,9,1,3,5,7]\n输出：false\n解释：1 层上的节点值应为偶数。\n\n示例 4：\n\n输入：root = [1]\n输出：true\n\n示例 5：\n\n输入：root = [11,8,6,1,3,9,11,30,20,18,16,12,10,4,2,17]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n树中节点数在范围 [1, 105] 内\n1 <= Node.val <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```go\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * type TreeNode struct {\\n * Val int\\n * Left *TreeNode\\n * Right *TreeNode\\n * }\\n */\\nfunc isEvenOddTree(root *TreeNode) bool {\\n\\teven := true\\n\\tq := []*TreeNode{root}\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\tvar prev int = 1e6\\n\\t\\tif even {\\n\\t\\t\\tprev = 0\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor n := len(q); n > 0; n-- {\\n\\t\\t\\troot = q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tif even && (root.Val%2 == 0 || prev >= root.Val) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif !even && (root.Val%2 == 1 || prev <= root.Val) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tprev = root.Val\\n\\t\\t\\tif root.Left != nil {\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, root.Left)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif root.Right != nil {\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, root.Right)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\teven = !even\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```', '```go\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * type TreeNode struct {\\n * Val int\\n * Left *TreeNode\\n * Right *TreeNode\\n * }\\n */\\nfunc isEvenOddTree(root *TreeNode) bool {\\n\\td := map[int]int{}\\n\\tvar dfs func(*TreeNode, int) bool\\n\\tdfs = func(root *TreeNode, i int) bool {\\n\\t\\tif root == nil {\\n\\t\\t\\treturn true\\n\\t\\t}\\n\\t\\teven := i%2 == 0\\n\\t\\tprev, ok := d[i]\\n\\t\\tif !ok {\\n\\t\\t\\tif even {\\n\\t\\t\\t\\tprev = 0\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tprev = 1000000\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif even && (root.Val%2 == 0 || prev >= root.Val) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif !even && (root.Val%2 == 1 || prev <= root.Val) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\td[i] = root.Val\\n\\t\\treturn dfs(root.Left, i+1) && dfs(root.Right, i+1)\\n\\t}\\n\\treturn dfs(root, 0)\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，DFS 先序遍历二叉树，同样根据节点所在层的奇偶性判断是否满足条件，遍历过程中用哈希表记录每一层最近访问到的节点值。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果一棵二叉树满足下述几个条件，则可以称为 奇偶树 ：\n\n二叉树根节点所在层下标为 0 ，根的子节点所在层下标为 1 ，根的孙节点所在层下标为 2 ，依此类推。\n偶数下标 层上的所有节点的值都是 奇 整数，从左到右按顺序 严格递增\n奇数下标 层上的所有节点的值都是 偶 整数，从左到右按顺序 严格递减\n\n给你二叉树的根节点，如果二叉树为 奇偶树 ，则返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,10,4,3,null,7,9,12,8,6,null,null,2]\n输出：true\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[1]\n1 层：[10,4]\n2 层：[3,7,9]\n3 层：[12,8,6,2]\n由于 0 层和 2 层上的节点值都是奇数且严格递增，而 1 层和 3 层上的节点值都是偶数且严格递减，因此这是一棵奇偶树。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,4,2,3,3,7]\n输出：false\n解释：每一层的节点值分别是：\n0 层：[5]\n1 层：[4,2]\n2 层：[3,3,7]\n2 层上的节点值不满足严格递增的条件，所以这不是一棵奇偶树。\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [5,9,1,3,5,7]\n输出：false\n解释：1 层上的节点值应为偶数。\n\n示例 4：\n\n输入：root = [1]\n输出：true\n\n示例 5：\n\n输入：root = [11,8,6,1,3,9,11,30,20,18,16,12,10,4,2,17]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n树中节点数在范围 [1, 105] 内\n1 <= Node.val <= 106" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```python\\nclass Solution:\\n def interpret(self, command: str) -> str:\\n return command.replace('()', 'o').replace('(al)', 'al')\\n```\", \"```python\\nclass Solution:\\n def interpret(self, command: str) -> str:\\n ans = []\\n for i, c in enumerate(command):\\n if c == 'G':\\n ans.append(c)\\n elif c == '(':\\n ans.append('o' if command[i + 1] == ')' else 'al')\\n return ''.join(ans)\\n```\"]" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了字符串替换的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题意，只需要将字符串 `command` 中的 `\"()\"` 替换为 `'o'`，`\"(al)\"` 替换为 `\"al\"` 即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public String interpret(String command) {\\n return command.replace(\"()\", \"o\").replace(\"(al)\", \"al\");\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public String interpret(String command) {\\n StringBuilder ans = new StringBuilder();\\n for (int i = 0; i < command.length(); ++i) {\\n char c = command.charAt(i);\\n if (c == \\'G\\') {\\n ans.append(c);\\n } else if (c == \\'(\\') {\\n ans.append(command.charAt(i + 1) == \\')\\' ? \"o\" : \"al\");\\n }\\n }\\n return ans.toString();\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了字符串替换的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题意，只需要将字符串 `command` 中的 `\"()\"` 替换为 `'o'`，`\"(al)\"` 替换为 `\"al\"` 即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用字符串替换。\n这里提供一个参考思路，根据题意，只需要将字符串 `command` 中的 `\"()\"` 替换为 `'o'`，`\"(al)\"` 替换为 `\"al\"` 即可。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string interpret(string command) {\\n while (command.find(\"()\") != -1) command.replace(command.find(\"()\"), 2, \"o\");\\n while (command.find(\"(al)\") != -1) command.replace(command.find(\"(al)\"), 4, \"al\");\\n return command;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string interpret(string command) {\\n string ans;\\n for (int i = 0; i < command.size(); ++i) {\\n char c = command[i];\\n if (c == \\'G\\') ans += c;\\n else if (c == \\'(\\') ans += command[i + 1] == \\')\\' ? \"o\" : \"al\";\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用字符串替换。\n这里提供一个参考思路，根据题意，只需要将字符串 `command` 中的 `\"()\"` 替换为 `'o'`，`\"(al)\"` 替换为 `\"al\"` 即可。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc interpret(command string) string {\\n command = strings.ReplaceAll(command, \"()\", \"o\")\\n command = strings.ReplaceAll(command, \"(al)\", \"al\")\\n return command\\n}\\n```', '```go\\nfunc interpret(command string) string {\\n\\tans := &strings.Builder{}\\n\\tfor i, c := range command {\\n\\t\\tif c == \\'G\\' {\\n\\t\\t\\tans.WriteRune(c)\\n\\t\\t} else if c == \\'(\\' {\\n\\t\\t\\tif command[i+1] == \\')\\' {\\n\\t\\t\\t\\tans.WriteByte(\\'o\\')\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tans.WriteString(\"al\")\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans.String()\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```ts\\nfunction interpret(command: string): string {\\n return command.replace(/\\\\(\\\\)/g, 'o').replace(/\\\\(al\\\\)/g, 'al');\\n}\\n```\", \"```ts\\nfunction interpret(command: string): string {\\n const n = command.length;\\n const ans: string[] = [];\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n const c = command[i];\\n if (c === 'G') {\\n ans.push(c);\\n } else if (c === '(') {\\n ans.push(command[i + 1] === ')' ? 'o' : 'al');\\n }\\n }\\n return ans.join('');\\n}\\n```\"]" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n实现的时候主要使用了字符串替换的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题意，只需要将字符串 `command` 中的 `\"()\"` 替换为 `'o'`，`\"(al)\"` 替换为 `\"al\"` 即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用字符串替换。\n这里提供一个参考思路，根据题意，只需要将字符串 `command` 中的 `\"()\"` 替换为 `'o'`，`\"(al)\"` 替换为 `\"al\"` 即可。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn interpret(command: String) -> String {\\n command.replace(\"()\", \"o\").replace(\"(al)\", \"al\")\\n }\\n}\\n```', '```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn interpret(command: String) -> String {\\n let mut ans = String::new();\\n let bs = command.as_bytes();\\n for i in 0..bs.len() {\\n if bs[i] == b\\'G\\' {\\n ans.push_str(\"G\");\\n }\\n if bs[i] == b\\'(\\' {\\n ans.push_str({\\n if bs[i + 1] == b\\')\\' {\\n \"o\"\\n } else {\\n \"al\"\\n }\\n })\\n }\\n }\\n ans\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```c\\nchar *interpret(char *command) {\\n int n = strlen(command);\\n char *ans = malloc(sizeof(char) * n + 1);\\n int i = 0;\\n for (int j = 0; j < n; j++) {\\n char c = command[j];\\n if (c == 'G') {\\n ans[i++] = 'G';\\n } else if (c == '(') {\\n if (command[j + 1] == ')') {\\n ans[i++] = 'o';\\n } else {\\n ans[i++] = 'a';\\n ans[i++] = 'l';\\n }\\n }\\n }\\n ans[i] = '\\\\0';\\n return ans;\\n}\\n```\"]" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C 语言。\n实现的时候主要使用了字符串替换的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题意，只需要将字符串 `command` 中的 `\"()\"` 替换为 `'o'`，`\"(al)\"` 替换为 `\"al\"` 即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```python\\nclass Solution:\\n def interpret(self, command: str) -> str:\\n return command.replace('()', 'o').replace('(al)', 'al')\\n```\", \"```python\\nclass Solution:\\n def interpret(self, command: str) -> str:\\n ans = []\\n for i, c in enumerate(command):\\n if c == 'G':\\n ans.append(c)\\n elif c == '(':\\n ans.append('o' if command[i + 1] == ')' else 'al')\\n return ''.join(ans)\\n```\"]" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了字符串遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以遍历字符串 `command`，对于每个字符 $c$：\n\n- 如果是 `'G'`，直接将 $c$ 添加到结果串中；\n- 如果是 `'('`，判断下一个字符是否是 `')'`，若是，将 `'o'` 添加到结果串中，否则，将 `\"al\"` 添加到结果串中。\n\n遍历结束，返回结果串即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public String interpret(String command) {\\n return command.replace(\"()\", \"o\").replace(\"(al)\", \"al\");\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public String interpret(String command) {\\n StringBuilder ans = new StringBuilder();\\n for (int i = 0; i < command.length(); ++i) {\\n char c = command.charAt(i);\\n if (c == \\'G\\') {\\n ans.append(c);\\n } else if (c == \\'(\\') {\\n ans.append(command.charAt(i + 1) == \\')\\' ? \"o\" : \"al\");\\n }\\n }\\n return ans.toString();\\n }\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了字符串遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以遍历字符串 `command`，对于每个字符 $c$：\n\n- 如果是 `'G'`，直接将 $c$ 添加到结果串中；\n- 如果是 `'('`，判断下一个字符是否是 `')'`，若是，将 `'o'` 添加到结果串中，否则，将 `\"al\"` 添加到结果串中。\n\n遍历结束，返回结果串即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string interpret(string command) {\\n while (command.find(\"()\") != -1) command.replace(command.find(\"()\"), 2, \"o\");\\n while (command.find(\"(al)\") != -1) command.replace(command.find(\"(al)\"), 4, \"al\");\\n return command;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string interpret(string command) {\\n string ans;\\n for (int i = 0; i < command.size(); ++i) {\\n char c = command[i];\\n if (c == \\'G\\') ans += c;\\n else if (c == \\'(\\') ans += command[i + 1] == \\')\\' ? \"o\" : \"al\";\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了字符串遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以遍历字符串 `command`，对于每个字符 $c$：\n\n- 如果是 `'G'`，直接将 $c$ 添加到结果串中；\n- 如果是 `'('`，判断下一个字符是否是 `')'`，若是，将 `'o'` 添加到结果串中，否则，将 `\"al\"` 添加到结果串中。\n\n遍历结束，返回结果串即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```go\\nfunc interpret(command string) string {\\n command = strings.ReplaceAll(command, \"()\", \"o\")\\n command = strings.ReplaceAll(command, \"(al)\", \"al\")\\n return command\\n}\\n```', '```go\\nfunc interpret(command string) string {\\n\\tans := &strings.Builder{}\\n\\tfor i, c := range command {\\n\\t\\tif c == \\'G\\' {\\n\\t\\t\\tans.WriteRune(c)\\n\\t\\t} else if c == \\'(\\' {\\n\\t\\t\\tif command[i+1] == \\')\\' {\\n\\t\\t\\t\\tans.WriteByte(\\'o\\')\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tans.WriteString(\"al\")\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans.String()\\n}\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了字符串遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以遍历字符串 `command`，对于每个字符 $c$：\n\n- 如果是 `'G'`，直接将 $c$ 添加到结果串中；\n- 如果是 `'('`，判断下一个字符是否是 `')'`，若是，将 `'o'` 添加到结果串中，否则，将 `\"al\"` 添加到结果串中。\n\n遍历结束，返回结果串即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用字符串遍历。\n这里提供一个参考思路，我们也可以遍历字符串 `command`，对于每个字符 $c$：\n\n- 如果是 `'G'`，直接将 $c$ 添加到结果串中；\n- 如果是 `'('`，判断下一个字符是否是 `')'`，若是，将 `'o'` 添加到结果串中，否则，将 `\"al\"` 添加到结果串中。\n\n遍历结束，返回结果串即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```ts\\nfunction interpret(command: string): string {\\n return command.replace(/\\\\(\\\\)/g, 'o').replace(/\\\\(al\\\\)/g, 'al');\\n}\\n```\", \"```ts\\nfunction interpret(command: string): string {\\n const n = command.length;\\n const ans: string[] = [];\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n const c = command[i];\\n if (c === 'G') {\\n ans.push(c);\\n } else if (c === '(') {\\n ans.push(command[i + 1] === ')' ? 'o' : 'al');\\n }\\n }\\n return ans.join('');\\n}\\n```\"]" } ]

[ { "from": "human", "value": "请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用字符串遍历。\n这里提供一个参考思路，我们也可以遍历字符串 `command`，对于每个字符 $c$：\n\n- 如果是 `'G'`，直接将 $c$ 添加到结果串中；\n- 如果是 `'('`，判断下一个字符是否是 `')'`，若是，将 `'o'` 添加到结果串中，否则，将 `\"al\"` 添加到结果串中。\n\n遍历结束，返回结果串即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn interpret(command: String) -> String {\\n command.replace(\"()\", \"o\").replace(\"(al)\", \"al\")\\n }\\n}\\n```', '```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn interpret(command: String) -> String {\\n let mut ans = String::new();\\n let bs = command.as_bytes();\\n for i in 0..bs.len() {\\n if bs[i] == b\\'G\\' {\\n ans.push_str(\"G\");\\n }\\n if bs[i] == b\\'(\\' {\\n ans.push_str({\\n if bs[i + 1] == b\\')\\' {\\n \"o\"\\n } else {\\n \"al\"\\n }\\n })\\n }\\n }\\n ans\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n[\"```c\\nchar *interpret(char *command) {\\n int n = strlen(command);\\n char *ans = malloc(sizeof(char) * n + 1);\\n int i = 0;\\n for (int j = 0; j < n; j++) {\\n char c = command[j];\\n if (c == 'G') {\\n ans[i++] = 'G';\\n } else if (c == '(') {\\n if (command[j + 1] == ')') {\\n ans[i++] = 'o';\\n } else {\\n ans[i++] = 'a';\\n ans[i++] = 'l';\\n }\\n }\\n }\\n ans[i] = '\\\\0';\\n return ans;\\n}\\n```\"]" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C 语言。\n实现的时候主要使用了字符串遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以遍历字符串 `command`，对于每个字符 $c$：\n\n- 如果是 `'G'`，直接将 $c$ 添加到结果串中；\n- 如果是 `'('`，判断下一个字符是否是 `')'`，若是，将 `'o'` 添加到结果串中，否则，将 `\"al\"` 添加到结果串中。\n\n遍历结束，返回结果串即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个可以解释字符串 command 的 Goal 解析器 。command 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成。Goal 解析器会将 \"G\" 解释为字符串 \"G\"、\"()\" 解释为字符串 \"o\" ，\"(al)\" 解释为字符串 \"al\" 。然后，按原顺序将经解释得到的字符串连接成一个字符串。\n给你字符串 command ，返回 Goal 解析器 对 command 的解释结果。\n \n示例 1：\n输入：command = \"G()(al)\"\n输出：\"Goal\"\n解释：Goal 解析器解释命令的步骤如下所示：\nG -> G\n() -> o\n(al) -> al\n最后连接得到的结果是 \"Goal\"\n\n示例 2：\n输入：command = \"G()()()()(al)\"\n输出：\"Gooooal\"\n\n示例 3：\n输入：command = \"(al)G(al)()()G\"\n输出：\"alGalooG\"\n\n \n提示：\n\n1 <= command.length <= 100\ncommand 由 \"G\"、\"()\" 和/或 \"(al)\" 按某种顺序组成" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def getSumAbsoluteDifferences(self, nums: List[int]) -> List[int]:\\n ans = []\\n s, t = sum(nums), 0\\n for i, x in enumerate(nums):\\n v = x * i - t + s - t - x * (len(nums) - i)\\n ans.append(v)\\n t += x\\n return ans\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了求和 + 枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先求出数组 `nums` 所有元素的和，记为 $s$，用变量 $t$ 记录当前已经枚举过的元素之和。\n\n接下来枚举 $nums[i]$，那么 $ans[i] = nums[i] \\times i - t + s - t - nums[i] \\times (n - i)$，然后我们更新 $t$，即 $t = t + nums[i]$。继续枚举下一个元素，直到枚举完所有元素。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个 非递减 有序整数数组 nums 。\n请你建立并返回一个整数数组 result，它跟 nums 长度相同，且result[i] 等于 nums[i] 与数组中所有其他元素差的绝对值之和。\n换句话说， result[i] 等于 sum(|nums[i]-nums[j]|) ，其中 0 <= j < nums.length 且 j != i （下标从 0 开始）。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,3,5]\n输出：[4,3,5]\n解释：假设数组下标从 0 开始，那么\nresult[0] = |2-2| + |2-3| + |2-5| = 0 + 1 + 3 = 4，\nresult[1] = |3-2| + |3-3| + |3-5| = 1 + 0 + 2 = 3，\nresult[2] = |5-2| + |5-3| + |5-5| = 3 + 2 + 0 = 5。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,4,6,8,10]\n输出：[24,15,13,15,21]\n\n \n提示：\n\n2 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= nums[i + 1] <= 104" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个 非递减 有序整数数组 nums 。\n请你建立并返回一个整数数组 result，它跟 nums 长度相同，且result[i] 等于 nums[i] 与数组中所有其他元素差的绝对值之和。\n换句话说， result[i] 等于 sum(|nums[i]-nums[j]|) ，其中 0 <= j < nums.length 且 j != i （下标从 0 开始）。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,3,5]\n输出：[4,3,5]\n解释：假设数组下标从 0 开始，那么\nresult[0] = |2-2| + |2-3| + |2-5| = 0 + 1 + 3 = 4，\nresult[1] = |3-2| + |3-3| + |3-5| = 1 + 0 + 2 = 3，\nresult[2] = |5-2| + |5-3| + |5-5| = 3 + 2 + 0 = 5。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,4,6,8,10]\n输出：[24,15,13,15,21]\n\n \n提示：\n\n2 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= nums[i + 1] <= 104\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用求和 + 枚举。\n这里提供一个参考思路，我们先求出数组 `nums` 所有元素的和，记为 $s$，用变量 $t$ 记录当前已经枚举过的元素之和。\n\n接下来枚举 $nums[i]$，那么 $ans[i] = nums[i] \\times i - t + s - t - nums[i] \\times (n - i)$，然后我们更新 $t$，即 $t = t + nums[i]$。继续枚举下一个元素，直到枚举完所有元素。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int[] getSumAbsoluteDifferences(int[] nums) {\\n // int s = Arrays.stream(nums).sum();\\n int s = 0, t = 0;\\n for (int x : nums) {\\n s += x;\\n }\\n int n = nums.length;\\n int[] ans = new int[n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int v = nums[i] * i - t + s - t - nums[i] * (n - i);\\n ans[i] = v;\\n t += nums[i];\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个 非递减 有序整数数组 nums 。\n请你建立并返回一个整数数组 result，它跟 nums 长度相同，且result[i] 等于 nums[i] 与数组中所有其他元素差的绝对值之和。\n换句话说， result[i] 等于 sum(|nums[i]-nums[j]|) ，其中 0 <= j < nums.length 且 j != i （下标从 0 开始）。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,3,5]\n输出：[4,3,5]\n解释：假设数组下标从 0 开始，那么\nresult[0] = |2-2| + |2-3| + |2-5| = 0 + 1 + 3 = 4，\nresult[1] = |3-2| + |3-3| + |3-5| = 1 + 0 + 2 = 3，\nresult[2] = |5-2| + |5-3| + |5-5| = 3 + 2 + 0 = 5。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,4,6,8,10]\n输出：[24,15,13,15,21]\n\n \n提示：\n\n2 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= nums[i + 1] <= 104\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用求和 + 枚举。\n这里提供一个参考思路，我们先求出数组 `nums` 所有元素的和，记为 $s$，用变量 $t$ 记录当前已经枚举过的元素之和。\n\n接下来枚举 $nums[i]$，那么 $ans[i] = nums[i] \\times i - t + s - t - nums[i] \\times (n - i)$，然后我们更新 $t$，即 $t = t + nums[i]$。继续枚举下一个元素，直到枚举完所有元素。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> getSumAbsoluteDifferences(vector<int>& nums) {\\n int s = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0), t = 0;\\n int n = nums.size();\\n vector<int> ans(n);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int v = nums[i] * i - t + s - t - nums[i] * (n - i);\\n ans[i] = v;\\n t += nums[i];\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个 非递减 有序整数数组 nums 。\n请你建立并返回一个整数数组 result，它跟 nums 长度相同，且result[i] 等于 nums[i] 与数组中所有其他元素差的绝对值之和。\n换句话说， result[i] 等于 sum(|nums[i]-nums[j]|) ，其中 0 <= j < nums.length 且 j != i （下标从 0 开始）。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,3,5]\n输出：[4,3,5]\n解释：假设数组下标从 0 开始，那么\nresult[0] = |2-2| + |2-3| + |2-5| = 0 + 1 + 3 = 4，\nresult[1] = |3-2| + |3-3| + |3-5| = 1 + 0 + 2 = 3，\nresult[2] = |5-2| + |5-3| + |5-5| = 3 + 2 + 0 = 5。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,4,6,8,10]\n输出：[24,15,13,15,21]\n\n \n提示：\n\n2 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= nums[i + 1] <= 104\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用求和 + 枚举。\n这里提供一个参考思路，我们先求出数组 `nums` 所有元素的和，记为 $s$，用变量 $t$ 记录当前已经枚举过的元素之和。\n\n接下来枚举 $nums[i]$，那么 $ans[i] = nums[i] \\times i - t + s - t - nums[i] \\times (n - i)$，然后我们更新 $t$，即 $t = t + nums[i]$。继续枚举下一个元素，直到枚举完所有元素。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc getSumAbsoluteDifferences(nums []int) (ans []int) {\\n\\tvar s, t int\\n\\tfor _, x := range nums {\\n\\t\\ts += x\\n\\t}\\n\\tfor i, x := range nums {\\n\\t\\tv := x*i - t + s - t - x*(len(nums)-i)\\n\\t\\tans = append(ans, v)\\n\\t\\tt += x\\n\\t}\\n\\treturn\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个 非递减 有序整数数组 nums 。\n请你建立并返回一个整数数组 result，它跟 nums 长度相同，且result[i] 等于 nums[i] 与数组中所有其他元素差的绝对值之和。\n换句话说， result[i] 等于 sum(|nums[i]-nums[j]|) ，其中 0 <= j < nums.length 且 j != i （下标从 0 开始）。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,3,5]\n输出：[4,3,5]\n解释：假设数组下标从 0 开始，那么\nresult[0] = |2-2| + |2-3| + |2-5| = 0 + 1 + 3 = 4，\nresult[1] = |3-2| + |3-3| + |3-5| = 1 + 0 + 2 = 3，\nresult[2] = |5-2| + |5-3| + |5-5| = 3 + 2 + 0 = 5。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,4,6,8,10]\n输出：[24,15,13,15,21]\n\n \n提示：\n\n2 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= nums[i + 1] <= 104\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用求和 + 枚举。\n这里提供一个参考思路，我们先求出数组 `nums` 所有元素的和，记为 $s$，用变量 $t$ 记录当前已经枚举过的元素之和。\n\n接下来枚举 $nums[i]$，那么 $ans[i] = nums[i] \\times i - t + s - t - nums[i] \\times (n - i)$，然后我们更新 $t$，即 $t = t + nums[i]$。继续枚举下一个元素，直到枚举完所有元素。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction getSumAbsoluteDifferences(nums: number[]): number[] {\\n const s = nums.reduce((a, b) => a + b);\\n let t = 0;\\n const n = nums.length;\\n const ans = new Array(n);\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n const v = nums[i] * i - t + s - t - nums[i] * (n - i);\\n ans[i] = v;\\n t += nums[i];\\n }\\n return ans;\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "给你一个 非递减 有序整数数组 nums 。\n请你建立并返回一个整数数组 result，它跟 nums 长度相同，且result[i] 等于 nums[i] 与数组中所有其他元素差的绝对值之和。\n换句话说， result[i] 等于 sum(|nums[i]-nums[j]|) ，其中 0 <= j < nums.length 且 j != i （下标从 0 开始）。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,3,5]\n输出：[4,3,5]\n解释：假设数组下标从 0 开始，那么\nresult[0] = |2-2| + |2-3| + |2-5| = 0 + 1 + 3 = 4，\nresult[1] = |3-2| + |3-3| + |3-5| = 1 + 0 + 2 = 3，\nresult[2] = |5-2| + |5-3| + |5-5| = 3 + 2 + 0 = 5。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,4,6,8,10]\n输出：[24,15,13,15,21]\n\n \n提示：\n\n2 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= nums[i + 1] <= 104\n请使用 C# 语言。\n提示：可以使用求和 + 枚举。\n这里提供一个参考思路，我们先求出数组 `nums` 所有元素的和，记为 $s$，用变量 $t$ 记录当前已经枚举过的元素之和。\n\n接下来枚举 $nums[i]$，那么 $ans[i] = nums[i] \\times i - t + s - t - nums[i] \\times (n - i)$，然后我们更新 $t$，即 $t = t + nums[i]$。继续枚举下一个元素，直到枚举完所有元素。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cs\\npublic class Solution {\\n public int[] GetSumAbsoluteDifferences(int[] nums) {\\n int s = 0, t = 0;\\n foreach (int x in nums) {\\n s += x;\\n }\\n int n = nums.Length;\\n int[] ans = new int[n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int v = nums[i] * i - t + s - t - nums[i] * (n - i);\\n ans[i] = v;\\n t += nums[i];\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * @param {number[]} nums\\n * @return {number[]}\\n */\\nvar getSumAbsoluteDifferences = function (nums) {\\n const s = nums.reduce((a, b) => a + b);\\n let t = 0;\\n const n = nums.length;\\n const ans = new Array(n);\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n const v = nums[i] * i - t + s - t - nums[i] * (n - i);\\n ans[i] = v;\\n t += nums[i];\\n }\\n return ans;\\n};\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 JavaScript 语言。\n实现的时候主要使用了求和 + 枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先求出数组 `nums` 所有元素的和，记为 $s$，用变量 $t$ 记录当前已经枚举过的元素之和。\n\n接下来枚举 $nums[i]$，那么 $ans[i] = nums[i] \\times i - t + s - t - nums[i] \\times (n - i)$，然后我们更新 $t$，即 $t = t + nums[i]$。继续枚举下一个元素，直到枚举完所有元素。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个 非递减 有序整数数组 nums 。\n请你建立并返回一个整数数组 result，它跟 nums 长度相同，且result[i] 等于 nums[i] 与数组中所有其他元素差的绝对值之和。\n换句话说， result[i] 等于 sum(|nums[i]-nums[j]|) ，其中 0 <= j < nums.length 且 j != i （下标从 0 开始）。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,3,5]\n输出：[4,3,5]\n解释：假设数组下标从 0 开始，那么\nresult[0] = |2-2| + |2-3| + |2-5| = 0 + 1 + 3 = 4，\nresult[1] = |3-2| + |3-3| + |3-5| = 1 + 0 + 2 = 3，\nresult[2] = |5-2| + |5-3| + |5-5| = 3 + 2 + 0 = 5。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,4,6,8,10]\n输出：[24,15,13,15,21]\n\n \n提示：\n\n2 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= nums[i + 1] <= 104" } ]

[ { "from": "human", "value": "有 n 个 (id, value) 对，其中 id 是 1 到 n 之间的一个整数，value 是一个字符串。不存在 id 相同的两个 (id, value) 对。\n设计一个流，以 任意 顺序获取 n 个 (id, value) 对，并在多次调用时 按 id 递增的顺序 返回一些值。\n实现 OrderedStream 类：\n\nOrderedStream(int n) 构造一个能接收 n 个值的流，并将当前指针 ptr 设为 1 。\nString[] insert(int id, String value) 向流中存储新的 (id, value) 对。存储后：\n\t\n如果流存储有 id = ptr 的 (id, value) 对，则找出从 id = ptr 开始的 最长 id 连续递增序列 ，并 按顺序 返回与这些 id 关联的值的列表。然后，将 ptr 更新为最后那个  id + 1 。\n\n否则，返回一个空列表。\n\n\n\n\n \n示例：\n\n\n输入\n[\"OrderedStream\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\"]\n[[5], [3, \"ccccc\"], [1, \"aaaaa\"], [2, \"bbbbb\"], [5, \"eeeee\"], [4, \"ddddd\"]]\n输出\n[null, [], [\"aaaaa\"], [\"bbbbb\", \"ccccc\"], [], [\"ddddd\", \"eeeee\"]]\n\n解释\nOrderedStream os= new OrderedStream(5);\nos.insert(3, \"ccccc\"); // 插入 (3, \"ccccc\")，返回 []\nos.insert(1, \"aaaaa\"); // 插入 (1, \"aaaaa\")，返回 [\"aaaaa\"]\nos.insert(2, \"bbbbb\"); // 插入 (2, \"bbbbb\")，返回 [\"bbbbb\", \"ccccc\"]\nos.insert(5, \"eeeee\"); // 插入 (5, \"eeeee\")，返回 []\nos.insert(4, \"ddddd\"); // 插入 (4, \"ddddd\")，返回 [\"ddddd\", \"eeeee\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 1000\n1 <= id <= n\nvalue.length == 5\nvalue 仅由小写字母组成\n每次调用 insert 都会使用一个唯一的 id\n恰好调用 n 次 insert请使用 Python3 语言。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass OrderedStream:\\n def __init__(self, n: int):\\n self.data = [None] * n\\n self.ptr = 0\\n\\n def insert(self, idKey: int, value: str) -> List[str]:\\n self.data[idKey - 1] = value\\n ans = []\\n while self.ptr < len(self.data) and self.data[self.ptr]:\\n ans.append(self.data[self.ptr])\\n self.ptr += 1\\n return ans\\n\\n\\n# Your OrderedStream object will be instantiated and called as such:\\n# obj = OrderedStream(n)\\n# param_1 = obj.insert(idKey,value)\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass OrderedStream {\\n private String[] data;\\n private int ptr;\\n\\n public OrderedStream(int n) {\\n data = new String[n];\\n ptr = 0;\\n }\\n\\n public List<String> insert(int idKey, String value) {\\n data[idKey - 1] = value;\\n List<String> ans = new ArrayList<>();\\n while (ptr < data.length && data[ptr] != null) {\\n ans.add(data[ptr++]);\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your OrderedStream object will be instantiated and called as such:\\n * OrderedStream obj = new OrderedStream(n);\\n * List<String> param_1 = obj.insert(idKey,value);\\n */\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 个 (id, value) 对，其中 id 是 1 到 n 之间的一个整数，value 是一个字符串。不存在 id 相同的两个 (id, value) 对。\n设计一个流，以 任意 顺序获取 n 个 (id, value) 对，并在多次调用时 按 id 递增的顺序 返回一些值。\n实现 OrderedStream 类：\n\nOrderedStream(int n) 构造一个能接收 n 个值的流，并将当前指针 ptr 设为 1 。\nString[] insert(int id, String value) 向流中存储新的 (id, value) 对。存储后：\n\t\n如果流存储有 id = ptr 的 (id, value) 对，则找出从 id = ptr 开始的 最长 id 连续递增序列 ，并 按顺序 返回与这些 id 关联的值的列表。然后，将 ptr 更新为最后那个  id + 1 。\n\n否则，返回一个空列表。\n\n\n\n\n \n示例：\n\n\n输入\n[\"OrderedStream\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\"]\n[[5], [3, \"ccccc\"], [1, \"aaaaa\"], [2, \"bbbbb\"], [5, \"eeeee\"], [4, \"ddddd\"]]\n输出\n[null, [], [\"aaaaa\"], [\"bbbbb\", \"ccccc\"], [], [\"ddddd\", \"eeeee\"]]\n\n解释\nOrderedStream os= new OrderedStream(5);\nos.insert(3, \"ccccc\"); // 插入 (3, \"ccccc\")，返回 []\nos.insert(1, \"aaaaa\"); // 插入 (1, \"aaaaa\")，返回 [\"aaaaa\"]\nos.insert(2, \"bbbbb\"); // 插入 (2, \"bbbbb\")，返回 [\"bbbbb\", \"ccccc\"]\nos.insert(5, \"eeeee\"); // 插入 (5, \"eeeee\")，返回 []\nos.insert(4, \"ddddd\"); // 插入 (4, \"ddddd\")，返回 [\"ddddd\", \"eeeee\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 1000\n1 <= id <= n\nvalue.length == 5\nvalue 仅由小写字母组成\n每次调用 insert 都会使用一个唯一的 id\n恰好调用 n 次 insert" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass OrderedStream {\\npublic:\\n vector<string> data;\\n int ptr = 0;\\n\\n OrderedStream(int n) {\\n data.resize(n, \"\");\\n }\\n\\n vector<string> insert(int idKey, string value) {\\n data[idKey - 1] = value;\\n vector<string> ans;\\n while (ptr < data.size() && data[ptr] != \"\") ans.push_back(data[ptr++]);\\n return ans;\\n }\\n};\\n\\n/**\\n * Your OrderedStream object will be instantiated and called as such:\\n * OrderedStream* obj = new OrderedStream(n);\\n * vector<string> param_1 = obj->insert(idKey,value);\\n */\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 个 (id, value) 对，其中 id 是 1 到 n 之间的一个整数，value 是一个字符串。不存在 id 相同的两个 (id, value) 对。\n设计一个流，以 任意 顺序获取 n 个 (id, value) 对，并在多次调用时 按 id 递增的顺序 返回一些值。\n实现 OrderedStream 类：\n\nOrderedStream(int n) 构造一个能接收 n 个值的流，并将当前指针 ptr 设为 1 。\nString[] insert(int id, String value) 向流中存储新的 (id, value) 对。存储后：\n\t\n如果流存储有 id = ptr 的 (id, value) 对，则找出从 id = ptr 开始的 最长 id 连续递增序列 ，并 按顺序 返回与这些 id 关联的值的列表。然后，将 ptr 更新为最后那个  id + 1 。\n\n否则，返回一个空列表。\n\n\n\n\n \n示例：\n\n\n输入\n[\"OrderedStream\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\"]\n[[5], [3, \"ccccc\"], [1, \"aaaaa\"], [2, \"bbbbb\"], [5, \"eeeee\"], [4, \"ddddd\"]]\n输出\n[null, [], [\"aaaaa\"], [\"bbbbb\", \"ccccc\"], [], [\"ddddd\", \"eeeee\"]]\n\n解释\nOrderedStream os= new OrderedStream(5);\nos.insert(3, \"ccccc\"); // 插入 (3, \"ccccc\")，返回 []\nos.insert(1, \"aaaaa\"); // 插入 (1, \"aaaaa\")，返回 [\"aaaaa\"]\nos.insert(2, \"bbbbb\"); // 插入 (2, \"bbbbb\")，返回 [\"bbbbb\", \"ccccc\"]\nos.insert(5, \"eeeee\"); // 插入 (5, \"eeeee\")，返回 []\nos.insert(4, \"ddddd\"); // 插入 (4, \"ddddd\")，返回 [\"ddddd\", \"eeeee\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 1000\n1 <= id <= n\nvalue.length == 5\nvalue 仅由小写字母组成\n每次调用 insert 都会使用一个唯一的 id\n恰好调用 n 次 insert" } ]

[ { "from": "human", "value": "有 n 个 (id, value) 对，其中 id 是 1 到 n 之间的一个整数，value 是一个字符串。不存在 id 相同的两个 (id, value) 对。\n设计一个流，以 任意 顺序获取 n 个 (id, value) 对，并在多次调用时 按 id 递增的顺序 返回一些值。\n实现 OrderedStream 类：\n\nOrderedStream(int n) 构造一个能接收 n 个值的流，并将当前指针 ptr 设为 1 。\nString[] insert(int id, String value) 向流中存储新的 (id, value) 对。存储后：\n\t\n如果流存储有 id = ptr 的 (id, value) 对，则找出从 id = ptr 开始的 最长 id 连续递增序列 ，并 按顺序 返回与这些 id 关联的值的列表。然后，将 ptr 更新为最后那个  id + 1 。\n\n否则，返回一个空列表。\n\n\n\n\n \n示例：\n\n\n输入\n[\"OrderedStream\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\"]\n[[5], [3, \"ccccc\"], [1, \"aaaaa\"], [2, \"bbbbb\"], [5, \"eeeee\"], [4, \"ddddd\"]]\n输出\n[null, [], [\"aaaaa\"], [\"bbbbb\", \"ccccc\"], [], [\"ddddd\", \"eeeee\"]]\n\n解释\nOrderedStream os= new OrderedStream(5);\nos.insert(3, \"ccccc\"); // 插入 (3, \"ccccc\")，返回 []\nos.insert(1, \"aaaaa\"); // 插入 (1, \"aaaaa\")，返回 [\"aaaaa\"]\nos.insert(2, \"bbbbb\"); // 插入 (2, \"bbbbb\")，返回 [\"bbbbb\", \"ccccc\"]\nos.insert(5, \"eeeee\"); // 插入 (5, \"eeeee\")，返回 []\nos.insert(4, \"ddddd\"); // 插入 (4, \"ddddd\")，返回 [\"ddddd\", \"eeeee\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 1000\n1 <= id <= n\nvalue.length == 5\nvalue 仅由小写字母组成\n每次调用 insert 都会使用一个唯一的 id\n恰好调用 n 次 insert请使用 Go 语言。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\ntype OrderedStream struct {\\n\\tdata []string\\n\\tptr int\\n}\\n\\nfunc Constructor(n int) OrderedStream {\\n\\tdata := make([]string, n)\\n\\treturn OrderedStream{data, 0}\\n}\\n\\nfunc (this *OrderedStream) Insert(idKey int, value string) []string {\\n\\tthis.data[idKey-1] = value\\n\\tvar ans []string\\n\\tfor this.ptr < len(this.data) && this.data[this.ptr] != \"\" {\\n\\t\\tans = append(ans, this.data[this.ptr])\\n\\t\\tthis.ptr++\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\n/**\\n * Your OrderedStream object will be instantiated and called as such:\\n * obj := Constructor(n);\\n * param_1 := obj.Insert(idKey,value);\\n */\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "有 n 个 (id, value) 对，其中 id 是 1 到 n 之间的一个整数，value 是一个字符串。不存在 id 相同的两个 (id, value) 对。\n设计一个流，以 任意 顺序获取 n 个 (id, value) 对，并在多次调用时 按 id 递增的顺序 返回一些值。\n实现 OrderedStream 类：\n\nOrderedStream(int n) 构造一个能接收 n 个值的流，并将当前指针 ptr 设为 1 。\nString[] insert(int id, String value) 向流中存储新的 (id, value) 对。存储后：\n\t\n如果流存储有 id = ptr 的 (id, value) 对，则找出从 id = ptr 开始的 最长 id 连续递增序列 ，并 按顺序 返回与这些 id 关联的值的列表。然后，将 ptr 更新为最后那个  id + 1 。\n\n否则，返回一个空列表。\n\n\n\n\n \n示例：\n\n\n输入\n[\"OrderedStream\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\"]\n[[5], [3, \"ccccc\"], [1, \"aaaaa\"], [2, \"bbbbb\"], [5, \"eeeee\"], [4, \"ddddd\"]]\n输出\n[null, [], [\"aaaaa\"], [\"bbbbb\", \"ccccc\"], [], [\"ddddd\", \"eeeee\"]]\n\n解释\nOrderedStream os= new OrderedStream(5);\nos.insert(3, \"ccccc\"); // 插入 (3, \"ccccc\")，返回 []\nos.insert(1, \"aaaaa\"); // 插入 (1, \"aaaaa\")，返回 [\"aaaaa\"]\nos.insert(2, \"bbbbb\"); // 插入 (2, \"bbbbb\")，返回 [\"bbbbb\", \"ccccc\"]\nos.insert(5, \"eeeee\"); // 插入 (5, \"eeeee\")，返回 []\nos.insert(4, \"ddddd\"); // 插入 (4, \"ddddd\")，返回 [\"ddddd\", \"eeeee\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 1000\n1 <= id <= n\nvalue.length == 5\nvalue 仅由小写字母组成\n每次调用 insert 都会使用一个唯一的 id\n恰好调用 n 次 insert请使用 TypeScript 语言。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nclass OrderedStream {\\n private ptr: number;\\n private vals: string[];\\n\\n constructor(n: number) {\\n this.ptr = 0;\\n this.vals = new Array(n);\\n }\\n\\n insert(idKey: number, value: string): string[] {\\n this.vals[idKey - 1] = value;\\n const res = [];\\n while (this.vals[this.ptr] != null) {\\n res.push(this.vals[this.ptr]);\\n this.ptr++;\\n }\\n return res;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your OrderedStream object will be instantiated and called as such:\\n * var obj = new OrderedStream(n)\\n * var param_1 = obj.insert(idKey,value)\\n */\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```rust\\nstruct OrderedStream {\\n ptr: usize,\\n vals: Vec<Option<String>>,\\n}\\n\\n/**\\n * `&self` means the method takes an immutable reference.\\n * If you need a mutable reference, change it to `&mut self` instead.\\n */\\nimpl OrderedStream {\\n fn new(n: i32) -> Self {\\n Self { ptr: 0, vals: vec![None; n as usize] }\\n }\\n\\n fn insert(&mut self, id_key: i32, value: String) -> Vec<String> {\\n self.vals[(id_key - 1) as usize] = Some(value);\\n let mut res = Vec::new();\\n while self.ptr < self.vals.len() {\\n if let Some(s) = &self.vals[self.ptr] {\\n res.push(s.clone());\\n self.ptr += 1;\\n } else {\\n break;\\n }\\n }\\n res\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your OrderedStream object will be instantiated and called as such:\\n * let obj = OrderedStream::new(n);\\n * let ret_1: Vec<String> = obj.insert(idKey, value);\\n */\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Rust 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 个 (id, value) 对，其中 id 是 1 到 n 之间的一个整数，value 是一个字符串。不存在 id 相同的两个 (id, value) 对。\n设计一个流，以 任意 顺序获取 n 个 (id, value) 对，并在多次调用时 按 id 递增的顺序 返回一些值。\n实现 OrderedStream 类：\n\nOrderedStream(int n) 构造一个能接收 n 个值的流，并将当前指针 ptr 设为 1 。\nString[] insert(int id, String value) 向流中存储新的 (id, value) 对。存储后：\n\t\n如果流存储有 id = ptr 的 (id, value) 对，则找出从 id = ptr 开始的 最长 id 连续递增序列 ，并 按顺序 返回与这些 id 关联的值的列表。然后，将 ptr 更新为最后那个  id + 1 。\n\n否则，返回一个空列表。\n\n\n\n\n \n示例：\n\n\n输入\n[\"OrderedStream\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\", \"insert\"]\n[[5], [3, \"ccccc\"], [1, \"aaaaa\"], [2, \"bbbbb\"], [5, \"eeeee\"], [4, \"ddddd\"]]\n输出\n[null, [], [\"aaaaa\"], [\"bbbbb\", \"ccccc\"], [], [\"ddddd\", \"eeeee\"]]\n\n解释\nOrderedStream os= new OrderedStream(5);\nos.insert(3, \"ccccc\"); // 插入 (3, \"ccccc\")，返回 []\nos.insert(1, \"aaaaa\"); // 插入 (1, \"aaaaa\")，返回 [\"aaaaa\"]\nos.insert(2, \"bbbbb\"); // 插入 (2, \"bbbbb\")，返回 [\"bbbbb\", \"ccccc\"]\nos.insert(5, \"eeeee\"); // 插入 (5, \"eeeee\")，返回 []\nos.insert(4, \"ddddd\"); // 插入 (4, \"ddddd\")，返回 [\"ddddd\", \"eeeee\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 1000\n1 <= id <= n\nvalue.length == 5\nvalue 仅由小写字母组成\n每次调用 insert 都会使用一个唯一的 id\n恰好调用 n 次 insert" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```python\\nclass ThroneInheritance:\\n\\n def __init__(self, kingName: str):\\n self.g = defaultdict(list)\\n self.dead = set()\\n self.king = kingName\\n\\n def birth(self, parentName: str, childName: str) -> None:\\n self.g[parentName].append(childName)\\n\\n def death(self, name: str) -> None:\\n self.dead.add(name)\\n\\n def getInheritanceOrder(self) -> List[str]:\\n def dfs(x):\\n if x not in self.dead:\\n ans.append(x)\\n for y in self.g[x]:\\n dfs(y)\\n\\n ans = []\\n dfs(self.king)\\n return ans\\n\\n# Your ThroneInheritance object will be instantiated and called as such:\\n# obj = ThroneInheritance(kingName)\\n# obj.birth(parentName,childName)\\n# obj.death(name)\\n# param_3 = obj.getInheritanceOrder()\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了多叉树的前序遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，可以发现，题目中王位的继承顺序，实际上是多叉树的前序遍历。\n\n我们采用哈希表建树，得到 `g`，用哈希表 `dead` 保存死亡人员。获取继承顺序时，采用先序遍历的方式，把活着的人员放入结果数组中。\n\n获取继承顺序的时间复杂度是 $O(n)$，其他操作的时间复杂度是 $O(1)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是树中的节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：一个王国里住着国王、他的孩子们、他的孙子们等等。每一个时间点，这个家庭里有人出生也有人死亡。\n这个王国有一个明确规定的王位继承顺序，第一继承人总是国王自己。我们定义递归函数 Successor(x, curOrder) ，给定一个人 x 和当前的继承顺序，该函数返回 x 的下一继承人。\n\nSuccessor(x, curOrder):\n 如果 x 没有孩子或者所有 x 的孩子都在 curOrder 中：\n 如果 x 是国王，那么返回 null\n 否则，返回 Successor(x 的父亲, curOrder)\n 否则，返回 x 不在 curOrder 中最年长的孩子\n\n比方说，假设王国由国王，他的孩子 Alice 和 Bob （Alice 比 Bob 年长）和 Alice 的孩子 Jack 组成。\n\n一开始， curOrder 为 [\"king\"].\n调用 Successor(king, curOrder) ，返回 Alice ，所以我们将 Alice 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\"] 。\n调用 Successor(Alice, curOrder) ，返回 Jack ，所以我们将 Jack 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\"] 。\n调用 Successor(Jack, curOrder) ，返回 Bob ，所以我们将 Bob 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\", \"Bob\"] 。\n调用 Successor(Bob, curOrder) ，返回 null 。最终得到继承顺序为 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\", \"Bob\"] 。\n\n通过以上的函数，我们总是能得到一个唯一的继承顺序。\n请你实现 ThroneInheritance 类：\n\nThroneInheritance(string kingName) 初始化一个 ThroneInheritance 类的对象。国王的名字作为构造函数的参数传入。\nvoid birth(string parentName, string childName) 表示 parentName 新拥有了一个名为 childName 的孩子。\nvoid death(string name) 表示名为 name 的人死亡。一个人的死亡不会影响 Successor 函数，也不会影响当前的继承顺序。你可以只将这个人标记为死亡状态。\nstring[] getInheritanceOrder() 返回 除去 死亡人员的当前继承顺序列表。\n\n \n示例：\n\n输入：\n[\"ThroneInheritance\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"getInheritanceOrder\", \"death\", \"getInheritanceOrder\"]\n[[\"king\"], [\"king\", \"andy\"], [\"king\", \"bob\"], [\"king\", \"catherine\"], [\"andy\", \"matthew\"], [\"bob\", \"alex\"], [\"bob\", \"asha\"], [null], [\"bob\"], [null]]\n输出：\n[null, null, null, null, null, null, null, [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"bob\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"], null, [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]]\n\n解释：\nThroneInheritance t= new ThroneInheritance(\"king\"); // 继承顺序：king\nt.birth(\"king\", \"andy\"); // 继承顺序：king > andy\nt.birth(\"king\", \"bob\"); // 继承顺序：king > andy > bob\nt.birth(\"king\", \"catherine\"); // 继承顺序：king > andy > bob > catherine\nt.birth(\"andy\", \"matthew\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > catherine\nt.birth(\"bob\", \"alex\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > alex > catherine\nt.birth(\"bob\", \"asha\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > alex > asha > catherine\nt.getInheritanceOrder(); // 返回 [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"bob\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]\nt.death(\"bob\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob（已经去世）> alex > asha > catherine\nt.getInheritanceOrder(); // 返回 [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= kingName.length, parentName.length, childName.length, name.length <= 15\nkingName，parentName， childName 和 name 仅包含小写英文字母。\n所有的参数 childName 和 kingName 互不相同。\n所有 death 函数中的死亡名字 name 要么是国王，要么是已经出生了的人员名字。\n每次调用 birth(parentName, childName) 时，测试用例都保证 parentName 对应的人员是活着的。\n最多调用 105 次birth 和 death 。\n最多调用 10 次 getInheritanceOrder 。" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```java\\nclass ThroneInheritance {\\n private Map<String, List<String>> g = new HashMap<>();\\n private Set<String> dead = new HashSet<>();\\n private List<String> ans;\\n private String king;\\n\\n public ThroneInheritance(String kingName) {\\n king = kingName;\\n }\\n\\n public void birth(String parentName, String childName) {\\n g.computeIfAbsent(parentName, k -> new ArrayList<>()).add(childName);\\n }\\n\\n public void death(String name) {\\n dead.add(name);\\n }\\n\\n public List<String> getInheritanceOrder() {\\n ans = new ArrayList<>();\\n dfs(king);\\n return ans;\\n }\\n\\n private void dfs(String x) {\\n if (!dead.contains(x)) {\\n ans.add(x);\\n }\\n for (String y : g.getOrDefault(x, Collections.emptyList())) {\\n dfs(y);\\n }\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your ThroneInheritance object will be instantiated and called as such:\\n * ThroneInheritance obj = new ThroneInheritance(kingName);\\n * obj.birth(parentName,childName);\\n * obj.death(name);\\n * List<String> param_3 = obj.getInheritanceOrder();\\n */\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了多叉树的前序遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，可以发现，题目中王位的继承顺序，实际上是多叉树的前序遍历。\n\n我们采用哈希表建树，得到 `g`，用哈希表 `dead` 保存死亡人员。获取继承顺序时，采用先序遍历的方式，把活着的人员放入结果数组中。\n\n获取继承顺序的时间复杂度是 $O(n)$，其他操作的时间复杂度是 $O(1)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是树中的节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：一个王国里住着国王、他的孩子们、他的孙子们等等。每一个时间点，这个家庭里有人出生也有人死亡。\n这个王国有一个明确规定的王位继承顺序，第一继承人总是国王自己。我们定义递归函数 Successor(x, curOrder) ，给定一个人 x 和当前的继承顺序，该函数返回 x 的下一继承人。\n\nSuccessor(x, curOrder):\n 如果 x 没有孩子或者所有 x 的孩子都在 curOrder 中：\n 如果 x 是国王，那么返回 null\n 否则，返回 Successor(x 的父亲, curOrder)\n 否则，返回 x 不在 curOrder 中最年长的孩子\n\n比方说，假设王国由国王，他的孩子 Alice 和 Bob （Alice 比 Bob 年长）和 Alice 的孩子 Jack 组成。\n\n一开始， curOrder 为 [\"king\"].\n调用 Successor(king, curOrder) ，返回 Alice ，所以我们将 Alice 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\"] 。\n调用 Successor(Alice, curOrder) ，返回 Jack ，所以我们将 Jack 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\"] 。\n调用 Successor(Jack, curOrder) ，返回 Bob ，所以我们将 Bob 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\", \"Bob\"] 。\n调用 Successor(Bob, curOrder) ，返回 null 。最终得到继承顺序为 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\", \"Bob\"] 。\n\n通过以上的函数，我们总是能得到一个唯一的继承顺序。\n请你实现 ThroneInheritance 类：\n\nThroneInheritance(string kingName) 初始化一个 ThroneInheritance 类的对象。国王的名字作为构造函数的参数传入。\nvoid birth(string parentName, string childName) 表示 parentName 新拥有了一个名为 childName 的孩子。\nvoid death(string name) 表示名为 name 的人死亡。一个人的死亡不会影响 Successor 函数，也不会影响当前的继承顺序。你可以只将这个人标记为死亡状态。\nstring[] getInheritanceOrder() 返回 除去 死亡人员的当前继承顺序列表。\n\n \n示例：\n\n输入：\n[\"ThroneInheritance\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"getInheritanceOrder\", \"death\", \"getInheritanceOrder\"]\n[[\"king\"], [\"king\", \"andy\"], [\"king\", \"bob\"], [\"king\", \"catherine\"], [\"andy\", \"matthew\"], [\"bob\", \"alex\"], [\"bob\", \"asha\"], [null], [\"bob\"], [null]]\n输出：\n[null, null, null, null, null, null, null, [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"bob\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"], null, [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]]\n\n解释：\nThroneInheritance t= new ThroneInheritance(\"king\"); // 继承顺序：king\nt.birth(\"king\", \"andy\"); // 继承顺序：king > andy\nt.birth(\"king\", \"bob\"); // 继承顺序：king > andy > bob\nt.birth(\"king\", \"catherine\"); // 继承顺序：king > andy > bob > catherine\nt.birth(\"andy\", \"matthew\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > catherine\nt.birth(\"bob\", \"alex\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > alex > catherine\nt.birth(\"bob\", \"asha\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > alex > asha > catherine\nt.getInheritanceOrder(); // 返回 [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"bob\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]\nt.death(\"bob\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob（已经去世）> alex > asha > catherine\nt.getInheritanceOrder(); // 返回 [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= kingName.length, parentName.length, childName.length, name.length <= 15\nkingName，parentName， childName 和 name 仅包含小写英文字母。\n所有的参数 childName 和 kingName 互不相同。\n所有 death 函数中的死亡名字 name 要么是国王，要么是已经出生了的人员名字。\n每次调用 birth(parentName, childName) 时，测试用例都保证 parentName 对应的人员是活着的。\n最多调用 105 次birth 和 death 。\n最多调用 10 次 getInheritanceOrder 。" } ]

[ { "from": "human", "value": "一个王国里住着国王、他的孩子们、他的孙子们等等。每一个时间点，这个家庭里有人出生也有人死亡。\n这个王国有一个明确规定的王位继承顺序，第一继承人总是国王自己。我们定义递归函数 Successor(x, curOrder) ，给定一个人 x 和当前的继承顺序，该函数返回 x 的下一继承人。\n\nSuccessor(x, curOrder):\n 如果 x 没有孩子或者所有 x 的孩子都在 curOrder 中：\n 如果 x 是国王，那么返回 null\n 否则，返回 Successor(x 的父亲, curOrder)\n 否则，返回 x 不在 curOrder 中最年长的孩子\n\n比方说，假设王国由国王，他的孩子 Alice 和 Bob （Alice 比 Bob 年长）和 Alice 的孩子 Jack 组成。\n\n一开始， curOrder 为 [\"king\"].\n调用 Successor(king, curOrder) ，返回 Alice ，所以我们将 Alice 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\"] 。\n调用 Successor(Alice, curOrder) ，返回 Jack ，所以我们将 Jack 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\"] 。\n调用 Successor(Jack, curOrder) ，返回 Bob ，所以我们将 Bob 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\", \"Bob\"] 。\n调用 Successor(Bob, curOrder) ，返回 null 。最终得到继承顺序为 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\", \"Bob\"] 。\n\n通过以上的函数，我们总是能得到一个唯一的继承顺序。\n请你实现 ThroneInheritance 类：\n\nThroneInheritance(string kingName) 初始化一个 ThroneInheritance 类的对象。国王的名字作为构造函数的参数传入。\nvoid birth(string parentName, string childName) 表示 parentName 新拥有了一个名为 childName 的孩子。\nvoid death(string name) 表示名为 name 的人死亡。一个人的死亡不会影响 Successor 函数，也不会影响当前的继承顺序。你可以只将这个人标记为死亡状态。\nstring[] getInheritanceOrder() 返回 除去 死亡人员的当前继承顺序列表。\n\n \n示例：\n\n输入：\n[\"ThroneInheritance\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"getInheritanceOrder\", \"death\", \"getInheritanceOrder\"]\n[[\"king\"], [\"king\", \"andy\"], [\"king\", \"bob\"], [\"king\", \"catherine\"], [\"andy\", \"matthew\"], [\"bob\", \"alex\"], [\"bob\", \"asha\"], [null], [\"bob\"], [null]]\n输出：\n[null, null, null, null, null, null, null, [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"bob\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"], null, [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]]\n\n解释：\nThroneInheritance t= new ThroneInheritance(\"king\"); // 继承顺序：king\nt.birth(\"king\", \"andy\"); // 继承顺序：king > andy\nt.birth(\"king\", \"bob\"); // 继承顺序：king > andy > bob\nt.birth(\"king\", \"catherine\"); // 继承顺序：king > andy > bob > catherine\nt.birth(\"andy\", \"matthew\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > catherine\nt.birth(\"bob\", \"alex\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > alex > catherine\nt.birth(\"bob\", \"asha\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > alex > asha > catherine\nt.getInheritanceOrder(); // 返回 [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"bob\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]\nt.death(\"bob\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob（已经去世）> alex > asha > catherine\nt.getInheritanceOrder(); // 返回 [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= kingName.length, parentName.length, childName.length, name.length <= 15\nkingName，parentName， childName 和 name 仅包含小写英文字母。\n所有的参数 childName 和 kingName 互不相同。\n所有 death 函数中的死亡名字 name 要么是国王，要么是已经出生了的人员名字。\n每次调用 birth(parentName, childName) 时，测试用例都保证 parentName 对应的人员是活着的。\n最多调用 105 次birth 和 death 。\n最多调用 10 次 getInheritanceOrder 。\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用多叉树的前序遍历。\n这里提供一个参考思路，可以发现，题目中王位的继承顺序，实际上是多叉树的前序遍历。\n\n我们采用哈希表建树，得到 `g`，用哈希表 `dead` 保存死亡人员。获取继承顺序时，采用先序遍历的方式，把活着的人员放入结果数组中。\n\n获取继承顺序的时间复杂度是 $O(n)$，其他操作的时间复杂度是 $O(1)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是树中的节点数。" }, { "from": "gpt", "value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass ThroneInheritance {\\npublic:\\n unordered_map<string, vector<string>> g;\\n unordered_set<string> dead;\\n string king;\\n vector<string> ans;\\n\\n ThroneInheritance(string kingName) {\\n king = kingName;\\n }\\n\\n void birth(string parentName, string childName) {\\n g[parentName].push_back(childName);\\n }\\n\\n void death(string name) {\\n dead.insert(name);\\n }\\n\\n vector<string> getInheritanceOrder() {\\n ans.resize(0);\\n dfs(king);\\n return ans;\\n }\\n\\n void dfs(string& x) {\\n if (!dead.count(x)) {\\n ans.push_back(x);\\n }\\n for (auto& y : g[x]) {\\n dfs(y);\\n }\\n }\\n};\\n\\n/**\\n * Your ThroneInheritance object will be instantiated and called as such:\\n * ThroneInheritance* obj = new ThroneInheritance(kingName);\\n * obj->birth(parentName,childName);\\n * obj->death(name);\\n * vector<string> param_3 = obj->getInheritanceOrder();\\n */\\n```']" } ]

[ { "from": "human", "value": "输入代码：\n['```go\\ntype ThroneInheritance struct {\\n\\tg map[string][]string\\n\\tdead map[string]bool\\n\\tking string\\n}\\n\\nfunc Constructor(kingName string) ThroneInheritance {\\n\\tg := map[string][]string{}\\n\\tdead := map[string]bool{}\\n\\treturn ThroneInheritance{g, dead, kingName}\\n}\\n\\nfunc (this *ThroneInheritance) Birth(parentName string, childName string) {\\n\\tthis.g[parentName] = append(this.g[parentName], childName)\\n}\\n\\nfunc (this *ThroneInheritance) Death(name string) {\\n\\tthis.dead[name] = true\\n}\\n\\nfunc (this *ThroneInheritance) GetInheritanceOrder() []string {\\n\\tvar dfs func(x string)\\n\\tans := []string{}\\n\\n\\tdfs = func(x string) {\\n\\t\\tif !this.dead[x] {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, x)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor _, y := range this.g[x] {\\n\\t\\t\\tdfs(y)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tdfs(this.king)\\n\\treturn ans\\n}\\n\\n/**\\n * Your ThroneInheritance object will be instantiated and called as such:\\n * obj := Constructor(kingName);\\n * obj.Birth(parentName,childName);\\n * obj.Death(name);\\n * param_3 := obj.GetInheritanceOrder();\\n */\\n```']" }, { "from": "gpt", "value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了多叉树的前序遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，可以发现，题目中王位的继承顺序，实际上是多叉树的前序遍历。\n\n我们采用哈希表建树，得到 `g`，用哈希表 `dead` 保存死亡人员。获取继承顺序时，采用先序遍历的方式，把活着的人员放入结果数组中。\n\n获取继承顺序的时间复杂度是 $O(n)$，其他操作的时间复杂度是 $O(1)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是树中的节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：一个王国里住着国王、他的孩子们、他的孙子们等等。每一个时间点，这个家庭里有人出生也有人死亡。\n这个王国有一个明确规定的王位继承顺序，第一继承人总是国王自己。我们定义递归函数 Successor(x, curOrder) ，给定一个人 x 和当前的继承顺序，该函数返回 x 的下一继承人。\n\nSuccessor(x, curOrder):\n 如果 x 没有孩子或者所有 x 的孩子都在 curOrder 中：\n 如果 x 是国王，那么返回 null\n 否则，返回 Successor(x 的父亲, curOrder)\n 否则，返回 x 不在 curOrder 中最年长的孩子\n\n比方说，假设王国由国王，他的孩子 Alice 和 Bob （Alice 比 Bob 年长）和 Alice 的孩子 Jack 组成。\n\n一开始， curOrder 为 [\"king\"].\n调用 Successor(king, curOrder) ，返回 Alice ，所以我们将 Alice 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\"] 。\n调用 Successor(Alice, curOrder) ，返回 Jack ，所以我们将 Jack 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\"] 。\n调用 Successor(Jack, curOrder) ，返回 Bob ，所以我们将 Bob 放入 curOrder 中，得到 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\", \"Bob\"] 。\n调用 Successor(Bob, curOrder) ，返回 null 。最终得到继承顺序为 [\"king\", \"Alice\", \"Jack\", \"Bob\"] 。\n\n通过以上的函数，我们总是能得到一个唯一的继承顺序。\n请你实现 ThroneInheritance 类：\n\nThroneInheritance(string kingName) 初始化一个 ThroneInheritance 类的对象。国王的名字作为构造函数的参数传入。\nvoid birth(string parentName, string childName) 表示 parentName 新拥有了一个名为 childName 的孩子。\nvoid death(string name) 表示名为 name 的人死亡。一个人的死亡不会影响 Successor 函数，也不会影响当前的继承顺序。你可以只将这个人标记为死亡状态。\nstring[] getInheritanceOrder() 返回 除去 死亡人员的当前继承顺序列表。\n\n \n示例：\n\n输入：\n[\"ThroneInheritance\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"birth\", \"getInheritanceOrder\", \"death\", \"getInheritanceOrder\"]\n[[\"king\"], [\"king\", \"andy\"], [\"king\", \"bob\"], [\"king\", \"catherine\"], [\"andy\", \"matthew\"], [\"bob\", \"alex\"], [\"bob\", \"asha\"], [null], [\"bob\"], [null]]\n输出：\n[null, null, null, null, null, null, null, [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"bob\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"], null, [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]]\n\n解释：\nThroneInheritance t= new ThroneInheritance(\"king\"); // 继承顺序：king\nt.birth(\"king\", \"andy\"); // 继承顺序：king > andy\nt.birth(\"king\", \"bob\"); // 继承顺序：king > andy > bob\nt.birth(\"king\", \"catherine\"); // 继承顺序：king > andy > bob > catherine\nt.birth(\"andy\", \"matthew\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > catherine\nt.birth(\"bob\", \"alex\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > alex > catherine\nt.birth(\"bob\", \"asha\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob > alex > asha > catherine\nt.getInheritanceOrder(); // 返回 [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"bob\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]\nt.death(\"bob\"); // 继承顺序：king > andy > matthew > bob（已经去世）> alex > asha > catherine\nt.getInheritanceOrder(); // 返回 [\"king\", \"andy\", \"matthew\", \"alex\", \"asha\", \"catherine\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= kingName.length, parentName.length, childName.length, name.length <= 15\nkingName，parentName， childName 和 name 仅包含小写英文字母。\n所有的参数 childName 和 kingName 互不相同。\n所有 death 函数中的死亡名字 name 要么是国王，要么是已经出生了的人员名字。\n每次调用 birth(parentName, childName) 时，测试用例都保证 parentName 对应的人员是活着的。\n最多调用 105 次birth 和 death 。\n最多调用 10 次 getInheritanceOrder 。" } ]