messages
listlengths 2
10
| system
stringlengths 1
1.52k
⌀ |
|---|---|
[
{
"from": "human",
"value": "力扣公司的员工都使用员工卡来开办公室的门。每当一个员工使用一次他的员工卡，安保系统会记录下员工的名字和使用时间。如果一个员工在一小时时间内使用员工卡的次数大于等于三次，这个系统会自动发布一个 警告 。\n给你字符串数组 keyName 和 keyTime ，其中 [keyName[i], keyTime[i]] 对应一个人的名字和他在 某一天 内使用员工卡的时间。\n使用时间的格式是 24小时制 ，形如 \"HH:MM\" ，比方说 \"23:51\" 和 \"09:49\" 。\n请你返回去重后的收到系统警告的员工名字，将它们按 字典序升序 排序后返回。\n请注意 \"10:00\" - \"11:00\" 视为一个小时时间范围内，而 \"22:51\" - \"23:52\" 不被视为一小时时间范围内。\n \n示例 1：\n\n输入：keyName = [\"daniel\",\"daniel\",\"daniel\",\"luis\",\"luis\",\"luis\",\"luis\"], keyTime = [\"10:00\",\"10:40\",\"11:00\",\"09:00\",\"11:00\",\"13:00\",\"15:00\"]\n输出：[\"daniel\"]\n解释：\"daniel\" 在一小时内使用了 3 次员工卡（\"10:00\"，\"10:40\"，\"11:00\"）。\n\n示例 2：\n\n输入：keyName = [\"alice\",\"alice\",\"alice\",\"bob\",\"bob\",\"bob\",\"bob\"], keyTime = [\"12:01\",\"12:00\",\"18:00\",\"21:00\",\"21:20\",\"21:30\",\"23:00\"]\n输出：[\"bob\"]\n解释：\"bob\" 在一小时内使用了 3 次员工卡（\"21:00\"，\"21:20\"，\"21:30\"）。\n\n \n提示：\n\n1 <= keyName.length, keyTime.length <= 105\nkeyName.length == keyTime.length\nkeyTime 格式为 \"HH:MM\" 。\n保证 [keyName[i], keyTime[i]] 形成的二元对 互不相同 。\n1 <= keyName[i].length <= 10\nkeyName[i] 只包含小写英文字母。\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 排序。\n这里提供一个参考思路，我们先用哈希表 $d$ 记录每个员工的所有打卡时间。\n\n然后遍历哈希表，对于每个员工，我们先判断员工的打卡次数是否大于等于 3，如果不是，则跳过该员工。否则，我们将该员工的所有打卡时间按照时间先后排序，然后遍历排序后的打卡时间，判断下标距离为 $2$ 的两个时间是否在同一小时内，如果是，则将该员工加入答案数组。\n\n最后，将答案数组按照字典序排序，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，其中 $n$ 是数组 $keyName$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public List<String> alertNames(String[] keyName, String[] keyTime) {\\n Map<String, List<Integer>> d = new HashMap<>();\\n for (int i = 0; i < keyName.length; ++i) {\\n String name = keyName[i];\\n String time = keyTime[i];\\n int t\\n = Integer.parseInt(time.substring(0, 2)) * 60 + Integer.parseInt(time.substring(3));\\n d.computeIfAbsent(name, k -> new ArrayList<>()).add(t);\\n }\\n List<String> ans = new ArrayList<>();\\n for (var e : d.entrySet()) {\\n var ts = e.getValue();\\n int n = ts.size();\\n if (n > 2) {\\n Collections.sort(ts);\\n for (int i = 0; i < n - 2; ++i) {\\n if (ts.get(i + 2) - ts.get(i) <= 60) {\\n ans.add(e.getKey());\\n break;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n Collections.sort(ans);\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<string> alertNames(vector<string>& keyName, vector<string>& keyTime) {\\n unordered_map<string, vector<int>> d;\\n for (int i = 0; i < keyName.size(); ++i) {\\n auto name = keyName[i];\\n auto time = keyTime[i];\\n int a, b;\\n sscanf(time.c_str(), \"%d:%d\", &a, &b);\\n int t = a * 60 + b;\\n d[name].emplace_back(t);\\n }\\n vector<string> ans;\\n for (auto& [name, ts] : d) {\\n int n = ts.size();\\n if (n > 2) {\\n sort(ts.begin(), ts.end());\\n for (int i = 0; i < n - 2; ++i) {\\n if (ts[i + 2] - ts[i] <= 60) {\\n ans.emplace_back(name);\\n break;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n sort(ans.begin(), ans.end());\\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哈希表 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先用哈希表 $d$ 记录每个员工的所有打卡时间。\n\n然后遍历哈希表，对于每个员工，我们先判断员工的打卡次数是否大于等于 3，如果不是，则跳过该员工。否则，我们将该员工的所有打卡时间按照时间先后排序，然后遍历排序后的打卡时间，判断下标距离为 $2$ 的两个时间是否在同一小时内，如果是，则将该员工加入答案数组。\n\n最后，将答案数组按照字典序排序，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，其中 $n$ 是数组 $keyName$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：力扣公司的员工都使用员工卡来开办公室的门。每当一个员工使用一次他的员工卡，安保系统会记录下员工的名字和使用时间。如果一个员工在一小时时间内使用员工卡的次数大于等于三次，这个系统会自动发布一个 警告 。\n给你字符串数组 keyName 和 keyTime ，其中 [keyName[i], keyTime[i]] 对应一个人的名字和他在 某一天 内使用员工卡的时间。\n使用时间的格式是 24小时制 ，形如 \"HH:MM\" ，比方说 \"23:51\" 和 \"09:49\" 。\n请你返回去重后的收到系统警告的员工名字，将它们按 字典序升序 排序后返回。\n请注意 \"10:00\" - \"11:00\" 视为一个小时时间范围内，而 \"22:51\" - \"23:52\" 不被视为一小时时间范围内。\n \n示例 1：\n\n输入：keyName = [\"daniel\",\"daniel\",\"daniel\",\"luis\",\"luis\",\"luis\",\"luis\"], keyTime = [\"10:00\",\"10:40\",\"11:00\",\"09:00\",\"11:00\",\"13:00\",\"15:00\"]\n输出：[\"daniel\"]\n解释：\"daniel\" 在一小时内使用了 3 次员工卡（\"10:00\"，\"10:40\"，\"11:00\"）。\n\n示例 2：\n\n输入：keyName = [\"alice\",\"alice\",\"alice\",\"bob\",\"bob\",\"bob\",\"bob\"], keyTime = [\"12:01\",\"12:00\",\"18:00\",\"21:00\",\"21:20\",\"21:30\",\"23:00\"]\n输出：[\"bob\"]\n解释：\"bob\" 在一小时内使用了 3 次员工卡（\"21:00\"，\"21:20\"，\"21:30\"）。\n\n \n提示：\n\n1 <= keyName.length, keyTime.length <= 105\nkeyName.length == keyTime.length\nkeyTime 格式为 \"HH:MM\" 。\n保证 [keyName[i], keyTime[i]] 形成的二元对 互不相同 。\n1 <= keyName[i].length <= 10\nkeyName[i] 只包含小写英文字母。"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc alertNames(keyName []string, keyTime []string) (ans []string) {\\n\\td := map[string][]int{}\\n\\tfor i, name := range keyName {\\n\\t\\tvar a, b int\\n\\t\\tfmt.Sscanf(keyTime[i], \"%d:%d\", &a, &b)\\n\\t\\tt := a*60 + b\\n\\t\\td[name] = append(d[name], t)\\n\\t}\\n\\tfor name, ts := range d {\\n\\t\\tn := len(ts)\\n\\t\\tif n > 2 {\\n\\t\\t\\tsort.Ints(ts)\\n\\t\\t\\tfor i := 0; i < n-2; i++ {\\n\\t\\t\\t\\tif ts[i+2]-ts[i] <= 60 {\\n\\t\\t\\t\\t\\tans = append(ans, name)\\n\\t\\t\\t\\t\\tbreak\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tsort.Strings(ans)\\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哈希表 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先用哈希表 $d$ 记录每个员工的所有打卡时间。\n\n然后遍历哈希表，对于每个员工，我们先判断员工的打卡次数是否大于等于 3，如果不是，则跳过该员工。否则，我们将该员工的所有打卡时间按照时间先后排序，然后遍历排序后的打卡时间，判断下标距离为 $2$ 的两个时间是否在同一小时内，如果是，则将该员工加入答案数组。\n\n最后，将答案数组按照字典序排序，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，其中 $n$ 是数组 $keyName$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：力扣公司的员工都使用员工卡来开办公室的门。每当一个员工使用一次他的员工卡，安保系统会记录下员工的名字和使用时间。如果一个员工在一小时时间内使用员工卡的次数大于等于三次，这个系统会自动发布一个 警告 。\n给你字符串数组 keyName 和 keyTime ，其中 [keyName[i], keyTime[i]] 对应一个人的名字和他在 某一天 内使用员工卡的时间。\n使用时间的格式是 24小时制 ，形如 \"HH:MM\" ，比方说 \"23:51\" 和 \"09:49\" 。\n请你返回去重后的收到系统警告的员工名字，将它们按 字典序升序 排序后返回。\n请注意 \"10:00\" - \"11:00\" 视为一个小时时间范围内，而 \"22:51\" - \"23:52\" 不被视为一小时时间范围内。\n \n示例 1：\n\n输入：keyName = [\"daniel\",\"daniel\",\"daniel\",\"luis\",\"luis\",\"luis\",\"luis\"], keyTime = [\"10:00\",\"10:40\",\"11:00\",\"09:00\",\"11:00\",\"13:00\",\"15:00\"]\n输出：[\"daniel\"]\n解释：\"daniel\" 在一小时内使用了 3 次员工卡（\"10:00\"，\"10:40\"，\"11:00\"）。\n\n示例 2：\n\n输入：keyName = [\"alice\",\"alice\",\"alice\",\"bob\",\"bob\",\"bob\",\"bob\"], keyTime = [\"12:01\",\"12:00\",\"18:00\",\"21:00\",\"21:20\",\"21:30\",\"23:00\"]\n输出：[\"bob\"]\n解释：\"bob\" 在一小时内使用了 3 次员工卡（\"21:00\"，\"21:20\"，\"21:30\"）。\n\n \n提示：\n\n1 <= keyName.length, keyTime.length <= 105\nkeyName.length == keyTime.length\nkeyTime 格式为 \"HH:MM\" 。\n保证 [keyName[i], keyTime[i]] 形成的二元对 互不相同 。\n1 <= keyName[i].length <= 10\nkeyName[i] 只包含小写英文字母。"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用暴力枚举。\n这里提供一个参考思路，遍历 `arr`，在 `pieces` 中找到首元素等于当前 `arr[i]` 的数组项，如果找不到，直接返回 `false`。\n\n如果找到了，我们记数组项为 `pieces[k]`，然后继续往后遍历 `arr[i]` 和 `pieces[k]`，直至 `pieces[k]` 遍历完或者元素不等。\n\n遍历结束，返回 `true`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def canFormArray(self, arr: List[int], pieces: List[List[int]]) -> bool:\\n i = 0\\n while i < len(arr):\\n k = 0\\n while k < len(pieces) and pieces[k][0] != arr[i]:\\n k += 1\\n if k == len(pieces):\\n return False\\n j = 0\\n while j < len(pieces[k]) and arr[i] == pieces[k][j]:\\n i, j = i + 1, j + 1\\n return True\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def canFormArray(self, arr: List[int], pieces: List[List[int]]) -> bool:\\n d = {p[0]: p for p in pieces}\\n i, n = 0, len(arr)\\n while i < n:\\n if arr[i] not in d:\\n return False\\n p = d[arr[i]]\\n if arr[i: i + len(p)] != p:\\n return False\\n i += len(p)\\n return True\\n```']"
}
] | 请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public boolean canFormArray(int[] arr, int[][] pieces) {\\n for (int i = 0; i < arr.length;) {\\n int k = 0;\\n while (k < pieces.length && pieces[k][0] != arr[i]) {\\n ++k;\\n }\\n if (k == pieces.length) {\\n return false;\\n }\\n int j = 0;\\n while (j < pieces[k].length && arr[i] == pieces[k][j]) {\\n ++i;\\n ++j;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public boolean canFormArray(int[] arr, int[][] pieces) {\\n Map<Integer, int[]> d = new HashMap<>();\\n for (var p : pieces) {\\n d.put(p[0], p);\\n }\\n for (int i = 0; i < arr.length;) {\\n if (!d.containsKey(arr[i])) {\\n return false;\\n }\\n for (int v : d.get(arr[i])) {\\n if (arr[i++] != v) {\\n return false;\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\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暴力枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，遍历 `arr`，在 `pieces` 中找到首元素等于当前 `arr[i]` 的数组项，如果找不到，直接返回 `false`。\n\n如果找到了，我们记数组项为 `pieces[k]`，然后继续往后遍历 `arr[i]` 和 `pieces[k]`，直至 `pieces[k]` 遍历完或者元素不等。\n\n遍历结束，返回 `true`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用暴力枚举。\n这里提供一个参考思路，遍历 `arr`，在 `pieces` 中找到首元素等于当前 `arr[i]` 的数组项，如果找不到，直接返回 `false`。\n\n如果找到了，我们记数组项为 `pieces[k]`，然后继续往后遍历 `arr[i]` 和 `pieces[k]`，直至 `pieces[k]` 遍历完或者元素不等。\n\n遍历结束，返回 `true`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool canFormArray(vector<int>& arr, vector<vector<int>>& pieces) {\\n for (int i = 0; i < arr.size();) {\\n int k = 0;\\n while (k < pieces.size() && pieces[k][0] != arr[i]) {\\n ++k;\\n }\\n if (k == pieces.size()) {\\n return false;\\n }\\n int j = 0;\\n while (j < pieces[k].size() && arr[i] == pieces[k][j]) {\\n ++i;\\n ++j;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool canFormArray(vector<int>& arr, vector<vector<int>>& pieces) {\\n unordered_map<int, vector<int>> d;\\n for (auto& p : pieces) {\\n d[p[0]] = p;\\n }\\n for (int i = 0; i < arr.size();) {\\n if (!d.count(arr[i])) {\\n return false;\\n }\\n for (int& v : d[arr[i]]) {\\n if (arr[i++] != v) {\\n return false;\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc canFormArray(arr []int, pieces [][]int) bool {\\n\\tfor i := 0; i < len(arr); {\\n\\t\\tk := 0\\n\\t\\tfor k < len(pieces) && pieces[k][0] != arr[i] {\\n\\t\\t\\tk++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif k == len(pieces) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tj := 0\\n\\t\\tfor j < len(pieces[k]) && arr[i] == pieces[k][j] {\\n\\t\\t\\ti, j = i+1, j+1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```', '```go\\nfunc canFormArray(arr []int, pieces [][]int) bool {\\n\\td := map[int][]int{}\\n\\tfor _, p := range pieces {\\n\\t\\td[p[0]] = p\\n\\t}\\n\\tfor i := 0; i < len(arr); {\\n\\t\\tp, ok := d[arr[i]]\\n\\t\\tif !ok {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor _, v := range p {\\n\\t\\t\\tif arr[i] != v {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\ti++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\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暴力枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，遍历 `arr`，在 `pieces` 中找到首元素等于当前 `arr[i]` 的数组项，如果找不到，直接返回 `false`。\n\n如果找到了，我们记数组项为 `pieces[k]`，然后继续往后遍历 `arr[i]` 和 `pieces[k]`，直至 `pieces[k]` 遍历完或者元素不等。\n\n遍历结束，返回 `true`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）\n请使用 JavaScript 语言。\n提示：可以使用暴力枚举。\n这里提供一个参考思路，遍历 `arr`，在 `pieces` 中找到首元素等于当前 `arr[i]` 的数组项，如果找不到，直接返回 `false`。\n\n如果找到了，我们记数组项为 `pieces[k]`，然后继续往后遍历 `arr[i]` 和 `pieces[k]`，直至 `pieces[k]` 遍历完或者元素不等。\n\n遍历结束，返回 `true`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```js\\n/**\\n * @param {number[]} arr\\n * @param {number[][]} pieces\\n * @return {boolean}\\n */\\nvar canFormArray = function (arr, pieces) {\\n const d = new Map();\\n for (const p of pieces) {\\n d.set(p[0], p);\\n }\\n for (let i = 0; i < arr.length; ) {\\n if (!d.has(arr[i])) {\\n return false;\\n }\\n const p = d.get(arr[i]);\\n for (const v of p) {\\n if (arr[i++] != v) {\\n return false;\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n};\\n```']"
}
] | 请你根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用暴力枚举。\n这里提供一个参考思路，遍历 `arr`，在 `pieces` 中找到首元素等于当前 `arr[i]` 的数组项，如果找不到，直接返回 `false`。\n\n如果找到了，我们记数组项为 `pieces[k]`，然后继续往后遍历 `arr[i]` 和 `pieces[k]`，直至 `pieces[k]` 遍历完或者元素不等。\n\n遍历结束，返回 `true`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction canFormArray(arr: number[], pieces: number[][]): boolean {\\n const n = arr.length;\\n let i = 0;\\n while (i < n) {\\n const target = arr[i];\\n const items = pieces.find(v => v[0] === target);\\n if (items == null) {\\n return false;\\n }\\n for (const item of items) {\\n if (item !== arr[i]) {\\n return false;\\n }\\n i++;\\n }\\n }\\n return true;\\n}\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```rust\\nuse std::collections::HashMap;\\nimpl Solution {\\n pub fn can_form_array(arr: Vec<i32>, pieces: Vec<Vec<i32>>) -> bool {\\n let n = arr.len();\\n let mut map = HashMap::new();\\n for (i, v) in pieces.iter().enumerate() {\\n map.insert(v[0], i);\\n }\\n let mut i = 0;\\n while i < n {\\n match map.get(&arr[i]) {\\n None => return false,\\n Some(&j) => {\\n for &item in pieces[j].iter() {\\n if item != arr[i] {\\n return false;\\n }\\n i += 1;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n true\\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暴力枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，遍历 `arr`，在 `pieces` 中找到首元素等于当前 `arr[i]` 的数组项，如果找不到，直接返回 `false`。\n\n如果找到了，我们记数组项为 `pieces[k]`，然后继续往后遍历 `arr[i]` 和 `pieces[k]`，直至 `pieces[k]` 遍历完或者元素不等。\n\n遍历结束，返回 `true`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，创建一个哈希表，键为 `pieces` 中每个数组项的首元素，值为数组项。\n\n遍历 `arr`，如果当前元素在哈希表中不存在，直接返回 `false`；否则，取出哈希表中对应的数组项，判断其与 `arr` 中的元素是否相等，如果不相等，直接返回 `false`。\n\n否则，遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def canFormArray(self, arr: List[int], pieces: List[List[int]]) -> bool:\\n i = 0\\n while i < len(arr):\\n k = 0\\n while k < len(pieces) and pieces[k][0] != arr[i]:\\n k += 1\\n if k == len(pieces):\\n return False\\n j = 0\\n while j < len(pieces[k]) and arr[i] == pieces[k][j]:\\n i, j = i + 1, j + 1\\n return True\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def canFormArray(self, arr: List[int], pieces: List[List[int]]) -> bool:\\n d = {p[0]: p for p in pieces}\\n i, n = 0, len(arr)\\n while i < n:\\n if arr[i] not in d:\\n return False\\n p = d[arr[i]]\\n if arr[i: i + len(p)] != p:\\n return False\\n i += len(p)\\n return True\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public boolean canFormArray(int[] arr, int[][] pieces) {\\n for (int i = 0; i < arr.length;) {\\n int k = 0;\\n while (k < pieces.length && pieces[k][0] != arr[i]) {\\n ++k;\\n }\\n if (k == pieces.length) {\\n return false;\\n }\\n int j = 0;\\n while (j < pieces[k].length && arr[i] == pieces[k][j]) {\\n ++i;\\n ++j;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public boolean canFormArray(int[] arr, int[][] pieces) {\\n Map<Integer, int[]> d = new HashMap<>();\\n for (var p : pieces) {\\n d.put(p[0], p);\\n }\\n for (int i = 0; i < arr.length;) {\\n if (!d.containsKey(arr[i])) {\\n return false;\\n }\\n for (int v : d.get(arr[i])) {\\n if (arr[i++] != v) {\\n return false;\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\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，创建一个哈希表，键为 `pieces` 中每个数组项的首元素，值为数组项。\n\n遍历 `arr`，如果当前元素在哈希表中不存在，直接返回 `false`；否则，取出哈希表中对应的数组项，判断其与 `arr` 中的元素是否相等，如果不相等，直接返回 `false`。\n\n否则，遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 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 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）\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，创建一个哈希表，键为 `pieces` 中每个数组项的首元素，值为数组项。\n\n遍历 `arr`，如果当前元素在哈希表中不存在，直接返回 `false`；否则，取出哈希表中对应的数组项，判断其与 `arr` 中的元素是否相等，如果不相等，直接返回 `false`。\n\n否则，遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool canFormArray(vector<int>& arr, vector<vector<int>>& pieces) {\\n for (int i = 0; i < arr.size();) {\\n int k = 0;\\n while (k < pieces.size() && pieces[k][0] != arr[i]) {\\n ++k;\\n }\\n if (k == pieces.size()) {\\n return false;\\n }\\n int j = 0;\\n while (j < pieces[k].size() && arr[i] == pieces[k][j]) {\\n ++i;\\n ++j;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool canFormArray(vector<int>& arr, vector<vector<int>>& pieces) {\\n unordered_map<int, vector<int>> d;\\n for (auto& p : pieces) {\\n d[p[0]] = p;\\n }\\n for (int i = 0; i < arr.size();) {\\n if (!d.count(arr[i])) {\\n return false;\\n }\\n for (int& v : d[arr[i]]) {\\n if (arr[i++] != v) {\\n return false;\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc canFormArray(arr []int, pieces [][]int) bool {\\n\\tfor i := 0; i < len(arr); {\\n\\t\\tk := 0\\n\\t\\tfor k < len(pieces) && pieces[k][0] != arr[i] {\\n\\t\\t\\tk++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif k == len(pieces) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tj := 0\\n\\t\\tfor j < len(pieces[k]) && arr[i] == pieces[k][j] {\\n\\t\\t\\ti, j = i+1, j+1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```', '```go\\nfunc canFormArray(arr []int, pieces [][]int) bool {\\n\\td := map[int][]int{}\\n\\tfor _, p := range pieces {\\n\\t\\td[p[0]] = p\\n\\t}\\n\\tfor i := 0; i < len(arr); {\\n\\t\\tp, ok := d[arr[i]]\\n\\t\\tif !ok {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor _, v := range p {\\n\\t\\t\\tif arr[i] != v {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\ti++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\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哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，创建一个哈希表，键为 `pieces` 中每个数组项的首元素，值为数组项。\n\n遍历 `arr`，如果当前元素在哈希表中不存在，直接返回 `false`；否则，取出哈希表中对应的数组项，判断其与 `arr` 中的元素是否相等，如果不相等，直接返回 `false`。\n\n否则，遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 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 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * @param {number[]} arr\\n * @param {number[][]} pieces\\n * @return {boolean}\\n */\\nvar canFormArray = function (arr, pieces) {\\n const d = new Map();\\n for (const p of pieces) {\\n d.set(p[0], p);\\n }\\n for (let i = 0; i < arr.length; ) {\\n if (!d.has(arr[i])) {\\n return false;\\n }\\n const p = d.get(arr[i]);\\n for (const v of p) {\\n if (arr[i++] != v) {\\n return false;\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\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哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，创建一个哈希表，键为 `pieces` 中每个数组项的首元素，值为数组项。\n\n遍历 `arr`，如果当前元素在哈希表中不存在，直接返回 `false`；否则，取出哈希表中对应的数组项，判断其与 `arr` 中的元素是否相等，如果不相等，直接返回 `false`。\n\n否则，遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 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 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```ts\\nfunction canFormArray(arr: number[], pieces: number[][]): boolean {\\n const n = arr.length;\\n let i = 0;\\n while (i < n) {\\n const target = arr[i];\\n const items = pieces.find(v => v[0] === target);\\n if (items == null) {\\n return false;\\n }\\n for (const item of items) {\\n if (item !== arr[i]) {\\n return false;\\n }\\n i++;\\n }\\n }\\n return true;\\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哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，创建一个哈希表，键为 `pieces` 中每个数组项的首元素，值为数组项。\n\n遍历 `arr`，如果当前元素在哈希表中不存在，直接返回 `false`；否则，取出哈希表中对应的数组项，判断其与 `arr` 中的元素是否相等，如果不相等，直接返回 `false`。\n\n否则，遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 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 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）"
}
] | 请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 arr ，数组中的每个整数 互不相同 。另有一个由整数数组构成的数组 pieces，其中的整数也 互不相同 。请你以 任意顺序 连接 pieces 中的数组以形成 arr 。但是，不允许 对每个数组 pieces[i] 中的整数重新排序。\n如果可以连接 pieces 中的数组形成 arr ，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [15,88], pieces = [[88],[15]]\n输出：true\n解释：依次连接 [15] 和 [88]\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [49,18,16], pieces = [[16,18,49]]\n输出：false\n解释：即便数字相符，也不能重新排列 pieces[0]\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [91,4,64,78], pieces = [[78],[4,64],[91]]\n输出：true\n解释：依次连接 [91]、[4,64] 和 [78]\n \n提示：\n\n1 <= pieces.length <= arr.length <= 100\nsum(pieces[i].length) == arr.length\n1 <= pieces[i].length <= arr.length\n1 <= arr[i], pieces[i][j] <= 100\narr 中的整数 互不相同\npieces 中的整数 互不相同（也就是说，如果将 pieces 扁平化成一维数组，数组中的所有整数互不相同）\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，创建一个哈希表，键为 `pieces` 中每个数组项的首元素，值为数组项。\n\n遍历 `arr`，如果当前元素在哈希表中不存在，直接返回 `false`；否则，取出哈希表中对应的数组项，判断其与 `arr` 中的元素是否相等，如果不相等，直接返回 `false`。\n\n否则，遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nuse std::collections::HashMap;\\nimpl Solution {\\n pub fn can_form_array(arr: Vec<i32>, pieces: Vec<Vec<i32>>) -> bool {\\n let n = arr.len();\\n let mut map = HashMap::new();\\n for (i, v) in pieces.iter().enumerate() {\\n map.insert(v[0], i);\\n }\\n let mut i = 0;\\n while i < n {\\n match map.get(&arr[i]) {\\n None => return false,\\n Some(&j) => {\\n for &item in pieces[j].iter() {\\n if item != arr[i] {\\n return false;\\n }\\n i += 1;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n true\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的答案。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```python\\nclass Solution:\\n def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:\\n @cache\\n def dfs(i, j, x):\\n if i >= j:\\n return 0\\n if s[i] == s[j] and s[i] != x:\\n return dfs(i + 1, j - 1, s[i]) + 2\\n return max(dfs(i + 1, j, x), dfs(i, j - 1, x))\\n\\n ans = dfs(0, len(s) - 1, '')\\n dfs.cache_clear()\\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记忆化搜索的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们设计一个函数 $dfs(i, j, x)$ 表示字符串 $s$ 中下标范围 $[i, j]$ 内，且以字符 $x$ 结尾的最长“好的回文子序列”的长度。答案为 $dfs(0, n - 1, 26)$。\n\n函数 $dfs(i, j, x)$ 的计算过程如下：\n\n- 如果 $i >= j$，则 $dfs(i, j, x) = 0$；\n- 如果 $s[i] = s[j]$，且 $s[i] \\neq x$，那么 $dfs(i, j, x) = dfs(i + 1, j - 1, s[i]) + 2$；\n- 如果 $s[i] \\neq s[j]$，那么 $dfs(i, j, x) = max(dfs(i + 1, j, x), dfs(i, j - 1, x))$。\n\n过程中，我们可以使用记忆化搜索的方式，避免重复计算。\n\n时间复杂度 $O(n^2 \\times C)$。其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度，而 $C$ 为字符集大小。本题中 $C = 26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：字符串 s 的某个子序列符合下列条件时，称为“好的回文子序列”：\n\n它是 s 的子序列。\n它是回文序列（反转后与原序列相等）。\n长度为偶数。\n除中间的两个字符外，其余任意两个连续字符不相等。\n\n例如，若 s = \"abcabcabb\"，则 \"abba\" 可称为“好的回文子序列”，而 \"bcb\" （长度不是偶数）和 \"bbbb\" （含有相等的连续字符）不能称为“好的回文子序列”。\n给定一个字符串 s， 返回 s 的最长“好的回文子序列”的长度。\n \n示例 1:\n\n输入: s = \"bbabab\"\n输出: 4\n解释: s 的最长“好的回文子序列”是 \"baab\"。\n\n示例 2:\n\n输入: s = \"dcbccacdb\"\n输出: 4\n解释: s 的最长“好的回文子序列”是 \"dccd\"。\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length <= 250\ns 包含小写英文字母。"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```java\\nclass Solution {\\n private int[][][] f;\\n private String s;\\n\\n public int longestPalindromeSubseq(String s) {\\n int n = s.length();\\n this.s = s;\\n f = new int[n][n][27];\\n for (var a : f) {\\n for (var b : a) {\\n Arrays.fill(b, -1);\\n }\\n }\\n return dfs(0, n - 1, 26);\\n }\\n\\n private int dfs(int i, int j, int x) {\\n if (i >= j) {\\n return 0;\\n }\\n if (f[i][j][x] != -1) {\\n return f[i][j][x];\\n }\\n int ans = 0;\\n if (s.charAt(i) == s.charAt(j) && s.charAt(i) - 'a' != x) {\\n ans = dfs(i + 1, j - 1, s.charAt(i) - 'a') + 2;\\n } else {\\n ans = Math.max(dfs(i + 1, j, x), dfs(i, j - 1, x));\\n }\\n f[i][j][x] = ans;\\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记忆化搜索的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们设计一个函数 $dfs(i, j, x)$ 表示字符串 $s$ 中下标范围 $[i, j]$ 内，且以字符 $x$ 结尾的最长“好的回文子序列”的长度。答案为 $dfs(0, n - 1, 26)$。\n\n函数 $dfs(i, j, x)$ 的计算过程如下：\n\n- 如果 $i >= j$，则 $dfs(i, j, x) = 0$；\n- 如果 $s[i] = s[j]$，且 $s[i] \\neq x$，那么 $dfs(i, j, x) = dfs(i + 1, j - 1, s[i]) + 2$；\n- 如果 $s[i] \\neq s[j]$，那么 $dfs(i, j, x) = max(dfs(i + 1, j, x), dfs(i, j - 1, x))$。\n\n过程中，我们可以使用记忆化搜索的方式，避免重复计算。\n\n时间复杂度 $O(n^2 \\times C)$。其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度，而 $C$ 为字符集大小。本题中 $C = 26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：字符串 s 的某个子序列符合下列条件时，称为“好的回文子序列”：\n\n它是 s 的子序列。\n它是回文序列（反转后与原序列相等）。\n长度为偶数。\n除中间的两个字符外，其余任意两个连续字符不相等。\n\n例如，若 s = \"abcabcabb\"，则 \"abba\" 可称为“好的回文子序列”，而 \"bcb\" （长度不是偶数）和 \"bbbb\" （含有相等的连续字符）不能称为“好的回文子序列”。\n给定一个字符串 s， 返回 s 的最长“好的回文子序列”的长度。\n \n示例 1:\n\n输入: s = \"bbabab\"\n输出: 4\n解释: s 的最长“好的回文子序列”是 \"baab\"。\n\n示例 2:\n\n输入: s = \"dcbccacdb\"\n输出: 4\n解释: s 的最长“好的回文子序列”是 \"dccd\"。\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length <= 250\ns 包含小写英文字母。"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "字符串 s 的某个子序列符合下列条件时，称为“好的回文子序列”：\n\n它是 s 的子序列。\n它是回文序列（反转后与原序列相等）。\n长度为偶数。\n除中间的两个字符外，其余任意两个连续字符不相等。\n\n例如，若 s = \"abcabcabb\"，则 \"abba\" 可称为“好的回文子序列”，而 \"bcb\" （长度不是偶数）和 \"bbbb\" （含有相等的连续字符）不能称为“好的回文子序列”。\n给定一个字符串 s， 返回 s 的最长“好的回文子序列”的长度。\n \n示例 1:\n\n输入: s = \"bbabab\"\n输出: 4\n解释: s 的最长“好的回文子序列”是 \"baab\"。\n\n示例 2:\n\n输入: s = \"dcbccacdb\"\n输出: 4\n解释: s 的最长“好的回文子序列”是 \"dccd\"。\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length <= 250\ns 包含小写英文字母。\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用记忆化搜索。\n这里提供一个参考思路，我们设计一个函数 $dfs(i, j, x)$ 表示字符串 $s$ 中下标范围 $[i, j]$ 内，且以字符 $x$ 结尾的最长“好的回文子序列”的长度。答案为 $dfs(0, n - 1, 26)$。\n\n函数 $dfs(i, j, x)$ 的计算过程如下：\n\n- 如果 $i >= j$，则 $dfs(i, j, x) = 0$；\n- 如果 $s[i] = s[j]$，且 $s[i] \\neq x$，那么 $dfs(i, j, x) = dfs(i + 1, j - 1, s[i]) + 2$；\n- 如果 $s[i] \\neq s[j]$，那么 $dfs(i, j, x) = max(dfs(i + 1, j, x), dfs(i, j - 1, x))$。\n\n过程中，我们可以使用记忆化搜索的方式，避免重复计算。\n\n时间复杂度 $O(n^2 \\times C)$。其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度，而 $C$ 为字符集大小。本题中 $C = 26$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int f[251][251][27];\\n\\n int longestPalindromeSubseq(string s) {\\n int n = s.size();\\n memset(f, -1, sizeof f);\\n function<int(int, int, int)> dfs = [&](int i, int j, int x) -> int {\\n if (i >= j) return 0;\\n if (f[i][j][x] != -1) return f[i][j][x];\\n int ans = 0;\\n if (s[i] == s[j] && s[i] - 'a' != x) ans = dfs(i + 1, j - 1, s[i] - 'a') + 2;\\n else ans = max(dfs(i + 1, j, x), dfs(i, j - 1, x));\\n f[i][j][x] = ans;\\n return ans;\\n };\\n return dfs(0, n - 1, 26);\\n }\\n};\\n```\"]"
}
] | 请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "字符串 s 的某个子序列符合下列条件时，称为“好的回文子序列”：\n\n它是 s 的子序列。\n它是回文序列（反转后与原序列相等）。\n长度为偶数。\n除中间的两个字符外，其余任意两个连续字符不相等。\n\n例如，若 s = \"abcabcabb\"，则 \"abba\" 可称为“好的回文子序列”，而 \"bcb\" （长度不是偶数）和 \"bbbb\" （含有相等的连续字符）不能称为“好的回文子序列”。\n给定一个字符串 s， 返回 s 的最长“好的回文子序列”的长度。\n \n示例 1:\n\n输入: s = \"bbabab\"\n输出: 4\n解释: s 的最长“好的回文子序列”是 \"baab\"。\n\n示例 2:\n\n输入: s = \"dcbccacdb\"\n输出: 4\n解释: s 的最长“好的回文子序列”是 \"dccd\"。\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length <= 250\ns 包含小写英文字母。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用记忆化搜索。\n这里提供一个参考思路，我们设计一个函数 $dfs(i, j, x)$ 表示字符串 $s$ 中下标范围 $[i, j]$ 内，且以字符 $x$ 结尾的最长“好的回文子序列”的长度。答案为 $dfs(0, n - 1, 26)$。\n\n函数 $dfs(i, j, x)$ 的计算过程如下：\n\n- 如果 $i >= j$，则 $dfs(i, j, x) = 0$；\n- 如果 $s[i] = s[j]$，且 $s[i] \\neq x$，那么 $dfs(i, j, x) = dfs(i + 1, j - 1, s[i]) + 2$；\n- 如果 $s[i] \\neq s[j]$，那么 $dfs(i, j, x) = max(dfs(i + 1, j, x), dfs(i, j - 1, x))$。\n\n过程中，我们可以使用记忆化搜索的方式，避免重复计算。\n\n时间复杂度 $O(n^2 \\times C)$。其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度，而 $C$ 为字符集大小。本题中 $C = 26$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```go\\nfunc longestPalindromeSubseq(s string) int {\\n\\tn := len(s)\\n\\tf := make([][][]int, n)\\n\\tfor i := range f {\\n\\t\\tf[i] = make([][]int, n)\\n\\t\\tfor j := range f[i] {\\n\\t\\t\\tf[i][j] = make([]int, 27)\\n\\t\\t\\tfor k := range f[i][j] {\\n\\t\\t\\t\\tf[i][j][k] = -1\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tvar dfs func(i, j, x int) int\\n\\tdfs = func(i, j, x int) int {\\n\\t\\tif i >= j {\\n\\t\\t\\treturn 0\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif f[i][j][x] != -1 {\\n\\t\\t\\treturn f[i][j][x]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans := 0\\n\\t\\tif s[i] == s[j] && int(s[i]-'a') != x {\\n\\t\\t\\tans = dfs(i+1, j-1, int(s[i]-'a')) + 2\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tans = max(dfs(i+1, j, x), dfs(i, j-1, x))\\n\\t\\t}\\n\\t\\tf[i][j][x] = ans\\n\\t\\treturn ans\\n\\t}\\n\\treturn dfs(0, n-1, 26)\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```\"]"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\n# \"\"\"\\n# This is FontInfo\\'s API interface.\\n# You should not implement it, or speculate about its implementation\\n# \"\"\"\\n# class FontInfo(object):\\n# Return the width of char ch when fontSize is used.\\n# def getWidth(self, fontSize, ch):\\n# \"\"\"\\n# :type fontSize: int\\n# :type ch: char\\n# :rtype int\\n# \"\"\"\\n#\\n# def getHeight(self, fontSize):\\n# \"\"\"\\n# :type fontSize: int\\n# :rtype int\\n# \"\"\"\\nclass Solution:\\n def maxFont(\\n self, text: str, w: int, h: int, fonts: List[int], fontInfo: \\'FontInfo\\'\\n ) -> int:\\n def check(size):\\n if fontInfo.getHeight(size) > h:\\n return False\\n return sum(fontInfo.getWidth(size, c) for c in text) <= w\\n\\n left, right = 0, len(fonts) - 1\\n ans = -1\\n while left < right:\\n mid = (left + right + 1) >> 1\\n if check(fonts[mid]):\\n left = mid\\n else:\\n right = mid - 1\\n return fonts[left] if check(fonts[left]) else -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的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，字体数组按升序排列。因此，我们可以二分枚举字体大小 `fontSize`，找到最大的并且能够在屏幕上显示文本字体大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\log n)$。其中 $m$, $n$ 为文本 `text` 的长度以及字体大小 `fonts` 个数。\n\n关于二分查找，见[整数二分算法模板 2](/basic/searching/BinarySearch/README.md)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 text。并能够在 宽为 w 高为 h 的屏幕上显示该文本。\n字体数组中包含按升序排列的可用字号，您可以从该数组中选择任何字体大小。\n您可以使用FontInfo接口来获取任何可用字体大小的任何字符的宽度和高度。\nFontInfo接口定义如下：\ninterface FontInfo {\n // 返回 fontSize 大小的字符 ch 在屏幕上的宽度。\n // 每调用该函数复杂度为 O(1)\n public int getWidth(int fontSize, char ch);\n\n // 返回 fontSize 大小的任意字符在屏幕上的高度。\n // 每调用该函数复杂度为 O(1)\n public int getHeight(int fontSize);\n}\n一串字符的文本宽度应该是每一个字符在对应字号(fontSize)下返回的宽度getHeight(fontSize)的总和。\n请注意：文本最多只能排放一排\n如果使用相同的参数调用 getHeight 或 getWidth ，则可以保证 FontInfo 将返回相同的值。\n同时，对于任何字体大小的 fontSize 和任何字符 ch ：\n\ngetHeight(fontSize) <= getHeight(fontSize+1)\ngetWidth(fontSize, ch) <= getWidth(fontSize+1, ch)\n\n返回可用于在屏幕上显示文本的最大字体大小。如果文本不能以任何字体大小显示，则返回-1。\n示例 1:\n输入: text = \"helloworld\", w = 80, h = 20, fonts = [6,8,10,12,14,16,18,24,36]\n输出: 6\n\nExample 2:\n输入: text = \"leetcode\", w = 1000, h = 50, fonts = [1,2,4]\n输出: 4\n\nExample 3:\n输入: text = \"easyquestion\", w = 100, h = 100, fonts = [10,15,20,25]\n输出: -1\n\n \n注意:\n\n1 <= text.length <= 50000\ntext 只包含小写字母\n1 <= w <= 107\n1 <= h <= 104\n1 <= fonts.length <= 105\n1 <= fonts[i] <= 105\nfonts 已经按升序排序，且不包含重复项。"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```java\\n/**\\n * // This is the FontInfo's API interface.\\n * // You should not implement it, or speculate about its implementation\\n * interface FontInfo {\\n * // Return the width of char ch when fontSize is used.\\n * public int getWidth(int fontSize, char ch) {}\\n * // Return Height of any char when fontSize is used.\\n * public int getHeight(int fontSize)\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n public int maxFont(String text, int w, int h, int[] fonts, FontInfo fontInfo) {\\n int left = 0, right = fonts.length - 1;\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right + 1) >> 1;\\n if (check(text, fonts[mid], w, h, fontInfo)) {\\n left = mid;\\n } else {\\n right = mid - 1;\\n }\\n }\\n return check(text, fonts[left], w, h, fontInfo) ? fonts[left] : -1;\\n }\\n\\n private boolean check(String text, int size, int w, int h, FontInfo fontInfo) {\\n if (fontInfo.getHeight(size) > h) {\\n return false;\\n }\\n int width = 0;\\n for (char c : text.toCharArray()) {\\n width += fontInfo.getWidth(size, c);\\n }\\n return width <= w;\\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的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，字体数组按升序排列。因此，我们可以二分枚举字体大小 `fontSize`，找到最大的并且能够在屏幕上显示文本字体大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\log n)$。其中 $m$, $n$ 为文本 `text` 的长度以及字体大小 `fonts` 个数。\n\n关于二分查找，见[整数二分算法模板 2](/basic/searching/BinarySearch/README.md)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 text。并能够在 宽为 w 高为 h 的屏幕上显示该文本。\n字体数组中包含按升序排列的可用字号，您可以从该数组中选择任何字体大小。\n您可以使用FontInfo接口来获取任何可用字体大小的任何字符的宽度和高度。\nFontInfo接口定义如下：\ninterface FontInfo {\n // 返回 fontSize 大小的字符 ch 在屏幕上的宽度。\n // 每调用该函数复杂度为 O(1)\n public int getWidth(int fontSize, char ch);\n\n // 返回 fontSize 大小的任意字符在屏幕上的高度。\n // 每调用该函数复杂度为 O(1)\n public int getHeight(int fontSize);\n}\n一串字符的文本宽度应该是每一个字符在对应字号(fontSize)下返回的宽度getHeight(fontSize)的总和。\n请注意：文本最多只能排放一排\n如果使用相同的参数调用 getHeight 或 getWidth ，则可以保证 FontInfo 将返回相同的值。\n同时，对于任何字体大小的 fontSize 和任何字符 ch ：\n\ngetHeight(fontSize) <= getHeight(fontSize+1)\ngetWidth(fontSize, ch) <= getWidth(fontSize+1, ch)\n\n返回可用于在屏幕上显示文本的最大字体大小。如果文本不能以任何字体大小显示，则返回-1。\n示例 1:\n输入: text = \"helloworld\", w = 80, h = 20, fonts = [6,8,10,12,14,16,18,24,36]\n输出: 6\n\nExample 2:\n输入: text = \"leetcode\", w = 1000, h = 50, fonts = [1,2,4]\n输出: 4\n\nExample 3:\n输入: text = \"easyquestion\", w = 100, h = 100, fonts = [10,15,20,25]\n输出: -1\n\n \n注意:\n\n1 <= text.length <= 50000\ntext 只包含小写字母\n1 <= w <= 107\n1 <= h <= 104\n1 <= fonts.length <= 105\n1 <= fonts[i] <= 105\nfonts 已经按升序排序，且不包含重复项。"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```cpp\\n/**\\n * // This is the FontInfo's API interface.\\n * // You should not implement it, or speculate about its implementation\\n * class FontInfo {\\n * public:\\n * // Return the width of char ch when fontSize is used.\\n * int getWidth(int fontSize, char ch);\\n *\\n * // Return Height of any char when fontSize is used.\\n * int getHeight(int fontSize)\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxFont(string text, int w, int h, vector<int>& fonts, FontInfo fontInfo) {\\n auto check = [&](int size) {\\n if (fontInfo.getHeight(size) > h) return false;\\n int width = 0;\\n for (char& c : text) {\\n width += fontInfo.getWidth(size, c);\\n }\\n return width <= w;\\n };\\n int left = 0, right = fonts.size() - 1;\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right + 1) >> 1;\\n if (check(fonts[mid])) {\\n left = mid;\\n } else {\\n right = mid - 1;\\n }\\n }\\n return check(fonts[left]) ? fonts[left] : -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的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，字体数组按升序排列。因此，我们可以二分枚举字体大小 `fontSize`，找到最大的并且能够在屏幕上显示文本字体大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\log n)$。其中 $m$, $n$ 为文本 `text` 的长度以及字体大小 `fonts` 个数。\n\n关于二分查找，见[整数二分算法模板 2](/basic/searching/BinarySearch/README.md)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 text。并能够在 宽为 w 高为 h 的屏幕上显示该文本。\n字体数组中包含按升序排列的可用字号，您可以从该数组中选择任何字体大小。\n您可以使用FontInfo接口来获取任何可用字体大小的任何字符的宽度和高度。\nFontInfo接口定义如下：\ninterface FontInfo {\n // 返回 fontSize 大小的字符 ch 在屏幕上的宽度。\n // 每调用该函数复杂度为 O(1)\n public int getWidth(int fontSize, char ch);\n\n // 返回 fontSize 大小的任意字符在屏幕上的高度。\n // 每调用该函数复杂度为 O(1)\n public int getHeight(int fontSize);\n}\n一串字符的文本宽度应该是每一个字符在对应字号(fontSize)下返回的宽度getHeight(fontSize)的总和。\n请注意：文本最多只能排放一排\n如果使用相同的参数调用 getHeight 或 getWidth ，则可以保证 FontInfo 将返回相同的值。\n同时，对于任何字体大小的 fontSize 和任何字符 ch ：\n\ngetHeight(fontSize) <= getHeight(fontSize+1)\ngetWidth(fontSize, ch) <= getWidth(fontSize+1, ch)\n\n返回可用于在屏幕上显示文本的最大字体大小。如果文本不能以任何字体大小显示，则返回-1。\n示例 1:\n输入: text = \"helloworld\", w = 80, h = 20, fonts = [6,8,10,12,14,16,18,24,36]\n输出: 6\n\nExample 2:\n输入: text = \"leetcode\", w = 1000, h = 50, fonts = [1,2,4]\n输出: 4\n\nExample 3:\n输入: text = \"easyquestion\", w = 100, h = 100, fonts = [10,15,20,25]\n输出: -1\n\n \n注意:\n\n1 <= text.length <= 50000\ntext 只包含小写字母\n1 <= w <= 107\n1 <= h <= 104\n1 <= fonts.length <= 105\n1 <= fonts[i] <= 105\nfonts 已经按升序排序，且不包含重复项。"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```js\\n/**\\n * // This is the FontInfo's API interface.\\n * // You should not implement it, or speculate about its implementation\\n * function FontInfo() {\\n *\\n *\\t\\t@param {number} fontSize\\n *\\t\\t@param {char} ch\\n * \\t@return {number}\\n * \\tthis.getWidth = function(fontSize, ch) {\\n * \\t...\\n * \\t};\\n *\\n *\\t\\t@param {number} fontSize\\n * \\t@return {number}\\n * \\tthis.getHeight = function(fontSize) {\\n * \\t...\\n * \\t};\\n * };\\n */\\n/**\\n * @param {string} text\\n * @param {number} w\\n * @param {number} h\\n * @param {number[]} fonts\\n * @param {FontInfo} fontInfo\\n * @return {number}\\n */\\nvar maxFont = function (text, w, h, fonts, fontInfo) {\\n const check = function (size) {\\n if (fontInfo.getHeight(size) > h) {\\n return false;\\n }\\n let width = 0;\\n for (const c of text) {\\n width += fontInfo.getWidth(size, c);\\n }\\n return width <= w;\\n };\\n let left = 0;\\n let right = fonts.length - 1;\\n while (left < right) {\\n const mid = (left + right + 1) >> 1;\\n if (check(fonts[mid])) {\\n left = mid;\\n } else {\\n right = mid - 1;\\n }\\n }\\n return check(fonts[left]) ? fonts[left] : -1;\\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二分查找的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，字体数组按升序排列。因此，我们可以二分枚举字体大小 `fontSize`，找到最大的并且能够在屏幕上显示文本字体大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\log n)$。其中 $m$, $n$ 为文本 `text` 的长度以及字体大小 `fonts` 个数。\n\n关于二分查找，见[整数二分算法模板 2](/basic/searching/BinarySearch/README.md)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 text。并能够在 宽为 w 高为 h 的屏幕上显示该文本。\n字体数组中包含按升序排列的可用字号，您可以从该数组中选择任何字体大小。\n您可以使用FontInfo接口来获取任何可用字体大小的任何字符的宽度和高度。\nFontInfo接口定义如下：\ninterface FontInfo {\n // 返回 fontSize 大小的字符 ch 在屏幕上的宽度。\n // 每调用该函数复杂度为 O(1)\n public int getWidth(int fontSize, char ch);\n\n // 返回 fontSize 大小的任意字符在屏幕上的高度。\n // 每调用该函数复杂度为 O(1)\n public int getHeight(int fontSize);\n}\n一串字符的文本宽度应该是每一个字符在对应字号(fontSize)下返回的宽度getHeight(fontSize)的总和。\n请注意：文本最多只能排放一排\n如果使用相同的参数调用 getHeight 或 getWidth ，则可以保证 FontInfo 将返回相同的值。\n同时，对于任何字体大小的 fontSize 和任何字符 ch ：\n\ngetHeight(fontSize) <= getHeight(fontSize+1)\ngetWidth(fontSize, ch) <= getWidth(fontSize+1, ch)\n\n返回可用于在屏幕上显示文本的最大字体大小。如果文本不能以任何字体大小显示，则返回-1。\n示例 1:\n输入: text = \"helloworld\", w = 80, h = 20, fonts = [6,8,10,12,14,16,18,24,36]\n输出: 6\n\nExample 2:\n输入: text = \"leetcode\", w = 1000, h = 50, fonts = [1,2,4]\n输出: 4\n\nExample 3:\n输入: text = \"easyquestion\", w = 100, h = 100, fonts = [10,15,20,25]\n输出: -1\n\n \n注意:\n\n1 <= text.length <= 50000\ntext 只包含小写字母\n1 <= w <= 107\n1 <= h <= 104\n1 <= fonts.length <= 105\n1 <= fonts[i] <= 105\nfonts 已经按升序排序，且不包含重复项。"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用BFS。\n这里提供一个参考思路，BFS 层序遍历，找到 $u$ 所在层的右侧相邻节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。"
},
{
"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 findNearestRightNode(self, root: TreeNode, u: TreeNode) -> Optional[TreeNode]:\\n q = deque([root])\\n while q:\\n for i in range(len(q) - 1, -1, -1):\\n root = q.popleft()\\n if root == u:\\n return q[0] if i else None\\n if root.left:\\n q.append(root.left)\\n if root.right:\\n q.append(root.right)\\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 findNearestRightNode(self, root: TreeNode, u: TreeNode) -> Optional[TreeNode]:\\n def dfs(root, i):\\n nonlocal d, ans\\n if root is None or ans:\\n return\\n if d == i:\\n ans = root\\n return\\n if root == u:\\n d = i\\n return\\n dfs(root.left, i + 1)\\n dfs(root.right, i + 1)\\n\\n d = 0\\n ans = None\\n dfs(root, 1)\\n return ans\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。\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 层序遍历，找到 $u$ 所在层的右侧相邻节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。"
},
{
"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 TreeNode findNearestRightNode(TreeNode root, TreeNode u) {\\n Deque<TreeNode> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(root);\\n while (!q.isEmpty()) {\\n for (int i = q.size(); i > 0; --i) {\\n root = q.pollFirst();\\n if (root == u) {\\n return i > 1 ? q.peekFirst() : null;\\n }\\n if (root.left != null) {\\n q.offer(root.left);\\n }\\n if (root.right != null) {\\n q.offer(root.right);\\n }\\n }\\n }\\n return null;\\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 TreeNode u;\\n private TreeNode ans;\\n private int d;\\n\\n public TreeNode findNearestRightNode(TreeNode root, TreeNode u) {\\n this.u = u;\\n dfs(root, 1);\\n return ans;\\n }\\n\\n private void dfs(TreeNode root, int i) {\\n if (root == null || ans != null) {\\n return;\\n }\\n if (d == i) {\\n ans = root;\\n return;\\n }\\n if (root == u) {\\n d = i;\\n return;\\n }\\n dfs(root.left, i + 1);\\n dfs(root.right, i + 1);\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。\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 层序遍历，找到 $u$ 所在层的右侧相邻节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。"
},
{
"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 TreeNode* findNearestRightNode(TreeNode* root, TreeNode* u) {\\n queue<TreeNode*> q{{root}};\\n while (q.size()) {\\n for (int i = q.size(); i; --i) {\\n root = q.front();\\n q.pop();\\n if (root == u) return i > 1 ? q.front() : nullptr;\\n if (root->left) q.push(root->left);\\n if (root->right) q.push(root->right);\\n }\\n }\\n return nullptr;\\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 TreeNode* u;\\n TreeNode* ans;\\n int d = 0;\\n\\n TreeNode* findNearestRightNode(TreeNode* root, TreeNode* u) {\\n this->u = u;\\n dfs(root, 1);\\n return ans;\\n }\\n\\n void dfs(TreeNode* root, int i) {\\n if (!root || ans) return;\\n if (d == i) {\\n ans = root;\\n return;\\n }\\n if (root == u) {\\n d = i;\\n return;\\n }\\n dfs(root->left, i + 1);\\n dfs(root->right, i + 1);\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法 |
[
{
"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 findNearestRightNode(root *TreeNode, u *TreeNode) *TreeNode {\\n\\tq := []*TreeNode{root}\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\tfor i := len(q); i > 0; i-- {\\n\\t\\t\\troot = q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tif root == u {\\n\\t\\t\\t\\tif i > 1 {\\n\\t\\t\\t\\t\\treturn q[0]\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\treturn nil\\n\\t\\t\\t}\\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}\\n\\treturn nil\\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 findNearestRightNode(root *TreeNode, u *TreeNode) *TreeNode {\\n\\td := 0\\n\\tvar ans *TreeNode\\n\\tvar dfs func(*TreeNode, int)\\n\\tdfs = func(root *TreeNode, i int) {\\n\\t\\tif root == nil || ans != nil {\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif d == i {\\n\\t\\t\\tans = root\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif root == u {\\n\\t\\t\\td = i\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tdfs(root.Left, i+1)\\n\\t\\tdfs(root.Right, i+1)\\n\\t}\\n\\tdfs(root, 1)\\n\\treturn ans\\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 层序遍历，找到 $u$ 所在层的右侧相邻节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。\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 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * function TreeNode(val, left, right) {\\n * this.val = (val===undefined ? 0 : val)\\n * this.left = (left===undefined ? null : left)\\n * this.right = (right===undefined ? null : right)\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {TreeNode} root\\n * @param {TreeNode} u\\n * @return {TreeNode}\\n */\\nvar findNearestRightNode = function (root, u) {\\n const q = [root];\\n while (q.length) {\\n for (let i = q.length; i; --i) {\\n root = q.shift();\\n if (root == u) {\\n return i > 1 ? q[0] : null;\\n }\\n if (root.left) {\\n q.push(root.left);\\n }\\n if (root.right) {\\n q.push(root.right);\\n }\\n }\\n }\\n return null;\\n};\\n```', '```js\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * function TreeNode(val, left, right) {\\n * this.val = (val===undefined ? 0 : val)\\n * this.left = (left===undefined ? null : left)\\n * this.right = (right===undefined ? null : right)\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {TreeNode} root\\n * @param {TreeNode} u\\n * @return {TreeNode}\\n */\\nvar findNearestRightNode = function (root, u) {\\n let d = 0;\\n let ans = null;\\n function dfs(root, i) {\\n if (!root || ans) {\\n return;\\n }\\n if (d == i) {\\n ans = root;\\n return;\\n }\\n if (root == u) {\\n d = i;\\n return;\\n }\\n dfs(root.left, i + 1);\\n dfs(root.right, i + 1);\\n }\\n dfs(root, 1);\\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BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，BFS 层序遍历，找到 $u$ 所在层的右侧相邻节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。\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 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。\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，首次搜索到 $u$ 时，标记目前层数 $d$，下次遇到同一层的节点时，即为目标节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。"
},
{
"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 findNearestRightNode(self, root: TreeNode, u: TreeNode) -> Optional[TreeNode]:\\n q = deque([root])\\n while q:\\n for i in range(len(q) - 1, -1, -1):\\n root = q.popleft()\\n if root == u:\\n return q[0] if i else None\\n if root.left:\\n q.append(root.left)\\n if root.right:\\n q.append(root.right)\\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 findNearestRightNode(self, root: TreeNode, u: TreeNode) -> Optional[TreeNode]:\\n def dfs(root, i):\\n nonlocal d, ans\\n if root is None or ans:\\n return\\n if d == i:\\n ans = root\\n return\\n if root == u:\\n d = i\\n return\\n dfs(root.left, i + 1)\\n dfs(root.right, i + 1)\\n\\n d = 0\\n ans = None\\n dfs(root, 1)\\n return ans\\n```']"
}
] | 请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。\n请使用 Java 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，首次搜索到 $u$ 时，标记目前层数 $d$，下次遇到同一层的节点时，即为目标节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。"
},
{
"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 TreeNode findNearestRightNode(TreeNode root, TreeNode u) {\\n Deque<TreeNode> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(root);\\n while (!q.isEmpty()) {\\n for (int i = q.size(); i > 0; --i) {\\n root = q.pollFirst();\\n if (root == u) {\\n return i > 1 ? q.peekFirst() : null;\\n }\\n if (root.left != null) {\\n q.offer(root.left);\\n }\\n if (root.right != null) {\\n q.offer(root.right);\\n }\\n }\\n }\\n return null;\\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 TreeNode u;\\n private TreeNode ans;\\n private int d;\\n\\n public TreeNode findNearestRightNode(TreeNode root, TreeNode u) {\\n this.u = u;\\n dfs(root, 1);\\n return ans;\\n }\\n\\n private void dfs(TreeNode root, int i) {\\n if (root == null || ans != null) {\\n return;\\n }\\n if (d == i) {\\n ans = root;\\n return;\\n }\\n if (root == u) {\\n d = i;\\n return;\\n }\\n dfs(root.left, i + 1);\\n dfs(root.right, i + 1);\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。\n请使用 C++ 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，首次搜索到 $u$ 时，标记目前层数 $d$，下次遇到同一层的节点时，即为目标节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。"
},
{
"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 TreeNode* findNearestRightNode(TreeNode* root, TreeNode* u) {\\n queue<TreeNode*> q{{root}};\\n while (q.size()) {\\n for (int i = q.size(); i; --i) {\\n root = q.front();\\n q.pop();\\n if (root == u) return i > 1 ? q.front() : nullptr;\\n if (root->left) q.push(root->left);\\n if (root->right) q.push(root->right);\\n }\\n }\\n return nullptr;\\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 TreeNode* u;\\n TreeNode* ans;\\n int d = 0;\\n\\n TreeNode* findNearestRightNode(TreeNode* root, TreeNode* u) {\\n this->u = u;\\n dfs(root, 1);\\n return ans;\\n }\\n\\n void dfs(TreeNode* root, int i) {\\n if (!root || ans) return;\\n if (d == i) {\\n ans = root;\\n return;\\n }\\n if (root == u) {\\n d = i;\\n return;\\n }\\n dfs(root->left, i + 1);\\n dfs(root->right, i + 1);\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。\n请使用 Go 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，首次搜索到 $u$ 时，标记目前层数 $d$，下次遇到同一层的节点时，即为目标节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\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 findNearestRightNode(root *TreeNode, u *TreeNode) *TreeNode {\\n\\tq := []*TreeNode{root}\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\tfor i := len(q); i > 0; i-- {\\n\\t\\t\\troot = q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tif root == u {\\n\\t\\t\\t\\tif i > 1 {\\n\\t\\t\\t\\t\\treturn q[0]\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\treturn nil\\n\\t\\t\\t}\\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}\\n\\treturn nil\\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 findNearestRightNode(root *TreeNode, u *TreeNode) *TreeNode {\\n\\td := 0\\n\\tvar ans *TreeNode\\n\\tvar dfs func(*TreeNode, int)\\n\\tdfs = func(root *TreeNode, i int) {\\n\\t\\tif root == nil || ans != nil {\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif d == i {\\n\\t\\t\\tans = root\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif root == u {\\n\\t\\t\\td = i\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tdfs(root.Left, i+1)\\n\\t\\tdfs(root.Right, i+1)\\n\\t}\\n\\tdfs(root, 1)\\n\\treturn ans\\n}\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和树中的一个节点 u ，返回与 u 所在层中距离最近的右侧节点，当 u 是所在层中最右侧的节点，返回 null 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,2,3,null,4,5,6], u = 4\n输出：5\n解释：节点 4 所在层中，最近的右侧节点是节点 5。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [3,null,4,2], u = 2\n输出：null\n解释：2 的右侧没有节点。\n\n示例 3：\n\n输入：root = [1], u = 1\n输出：null\n\n示例 4：\n\n输入：root = [3,4,2,null,null,null,1], u = 4\n输出：2\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [1, 105] 。\n1 <= Node.val <= 105\n树中所有节点的值是唯一的。\nu 是以 root 为根的二叉树的一个节点。\n请使用 JavaScript 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，首次搜索到 $u$ 时，标记目前层数 $d$，下次遇到同一层的节点时，即为目标节点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的节点个数。"
},
{
"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, left, right) {\\n * this.val = (val===undefined ? 0 : val)\\n * this.left = (left===undefined ? null : left)\\n * this.right = (right===undefined ? null : right)\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {TreeNode} root\\n * @param {TreeNode} u\\n * @return {TreeNode}\\n */\\nvar findNearestRightNode = function (root, u) {\\n const q = [root];\\n while (q.length) {\\n for (let i = q.length; i; --i) {\\n root = q.shift();\\n if (root == u) {\\n return i > 1 ? q[0] : null;\\n }\\n if (root.left) {\\n q.push(root.left);\\n }\\n if (root.right) {\\n q.push(root.right);\\n }\\n }\\n }\\n return null;\\n};\\n```', '```js\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * function TreeNode(val, left, right) {\\n * this.val = (val===undefined ? 0 : val)\\n * this.left = (left===undefined ? null : left)\\n * this.right = (right===undefined ? null : right)\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {TreeNode} root\\n * @param {TreeNode} u\\n * @return {TreeNode}\\n */\\nvar findNearestRightNode = function (root, u) {\\n let d = 0;\\n let ans = null;\\n function dfs(root, i) {\\n if (!root || ans) {\\n return;\\n }\\n if (d == i) {\\n ans = root;\\n return;\\n }\\n if (root == u) {\\n d = i;\\n return;\\n }\\n dfs(root.left, i + 1);\\n dfs(root.right, i + 1);\\n }\\n dfs(root, 1);\\n return ans;\\n};\\n```']"
}
] | 请根据描述的需求和实现思路提示，完成函数开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "你有一棵二叉树，这棵二叉树有个小问题，其中有且只有一个无效节点，它的右子节点错误地指向了与其在同一层且在其右侧的一个其他节点。\n给定一棵这样的问题二叉树的根节点 root ，将该无效节点及其所有子节点移除（除被错误指向的节点外），然后返回新二叉树的根结点。\n自定义测试用例：\n测试用例的输入由三行组成：\n\nTreeNode root\nint fromNode （在 correctBinaryTree 中不可见）\nint toNode （在 correctBinaryTree 中不可见）\n\n当以 root 为根的二叉树被解析后，值为 fromNode 的节点 TreeNode 将其右子节点指向值为 toNode 的节点 TreeNode 。然后， root 传入 correctBinaryTree 的参数中。\n \n示例 1:\n\n\n输入: root = [1,2,3], fromNode = 2, toNode = 3\n输出: [1,null,3]\n解释: 值为 2 的节点是无效的，所以移除之。\n\n示例 2:\n\n\n输入: root = [8,3,1,7,null,9,4,2,null,null,null,5,6], fromNode = 7, toNode = 4\n输出: [8,3,1,null,null,9,4,null,null,5,6]\n解释: 值为 7 的节点是无效的，所以移除这个节点及其子节点 2。\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [3, 104] 。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是互不相同的。\nfromNode != toNode\nfromNode 和 toNode 将出现在树中的同一层。\ntoNode 在 fromNode 的右侧。\nfromNode.right 在测试用例的树中建立后为 null 。\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，我们设计一个函数 $dfs(root)$，用于处理以 $root$ 为根的子树。如果 $root$ 为 $null$ 或者 $root.right$ 已经被访问过，说明 $root$ 为无效节点，返回 $null$。否则，递归处理 $root.right$ 和 $root.left$，并返回 $root$。\n\n最后，返回 $dfs(root)$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。"
},
{
"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 correctBinaryTree(self, root: TreeNode) -> TreeNode:\\n def dfs(root):\\n if root is None or root.right in vis:\\n return None\\n vis.add(root)\\n root.right = dfs(root.right)\\n root.left = dfs(root.left)\\n return root\\n\\n vis = set()\\n return dfs(root)\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"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 private Set<TreeNode> vis = new HashSet<>();\\n\\n public TreeNode correctBinaryTree(TreeNode root) {\\n return dfs(root);\\n }\\n\\n private TreeNode dfs(TreeNode root) {\\n if (root == null || vis.contains(root.right)) {\\n return null;\\n }\\n vis.add(root);\\n root.right = dfs(root.right);\\n root.left = dfs(root.left);\\n return root;\\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，我们设计一个函数 $dfs(root)$，用于处理以 $root$ 为根的子树。如果 $root$ 为 $null$ 或者 $root.right$ 已经被访问过，说明 $root$ 为无效节点，返回 $null$。否则，递归处理 $root.right$ 和 $root.left$，并返回 $root$。\n\n最后，返回 $dfs(root)$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一棵二叉树，这棵二叉树有个小问题，其中有且只有一个无效节点，它的右子节点错误地指向了与其在同一层且在其右侧的一个其他节点。\n给定一棵这样的问题二叉树的根节点 root ，将该无效节点及其所有子节点移除（除被错误指向的节点外），然后返回新二叉树的根结点。\n自定义测试用例：\n测试用例的输入由三行组成：\n\nTreeNode root\nint fromNode （在 correctBinaryTree 中不可见）\nint toNode （在 correctBinaryTree 中不可见）\n\n当以 root 为根的二叉树被解析后，值为 fromNode 的节点 TreeNode 将其右子节点指向值为 toNode 的节点 TreeNode 。然后， root 传入 correctBinaryTree 的参数中。\n \n示例 1:\n\n\n输入: root = [1,2,3], fromNode = 2, toNode = 3\n输出: [1,null,3]\n解释: 值为 2 的节点是无效的，所以移除之。\n\n示例 2:\n\n\n输入: root = [8,3,1,7,null,9,4,2,null,null,null,5,6], fromNode = 7, toNode = 4\n输出: [8,3,1,null,null,9,4,null,null,5,6]\n解释: 值为 7 的节点是无效的，所以移除这个节点及其子节点 2。\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [3, 104] 。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是互不相同的。\nfromNode != toNode\nfromNode 和 toNode 将出现在树中的同一层。\ntoNode 在 fromNode 的右侧。\nfromNode.right 在测试用例的树中建立后为 null 。"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"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* correctBinaryTree(TreeNode* root) {\\n unordered_set<TreeNode*> vis;\\n function<TreeNode*(TreeNode*)> dfs = [&](TreeNode* root) -> TreeNode* {\\n if (!root || vis.count(root->right)) {\\n return nullptr;\\n }\\n vis.insert(root);\\n root->right = dfs(root->right);\\n root->left = dfs(root->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，我们设计一个函数 $dfs(root)$，用于处理以 $root$ 为根的子树。如果 $root$ 为 $null$ 或者 $root.right$ 已经被访问过，说明 $root$ 为无效节点，返回 $null$。否则，递归处理 $root.right$ 和 $root.left$，并返回 $root$。\n\n最后，返回 $dfs(root)$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一棵二叉树，这棵二叉树有个小问题，其中有且只有一个无效节点，它的右子节点错误地指向了与其在同一层且在其右侧的一个其他节点。\n给定一棵这样的问题二叉树的根节点 root ，将该无效节点及其所有子节点移除（除被错误指向的节点外），然后返回新二叉树的根结点。\n自定义测试用例：\n测试用例的输入由三行组成：\n\nTreeNode root\nint fromNode （在 correctBinaryTree 中不可见）\nint toNode （在 correctBinaryTree 中不可见）\n\n当以 root 为根的二叉树被解析后，值为 fromNode 的节点 TreeNode 将其右子节点指向值为 toNode 的节点 TreeNode 。然后， root 传入 correctBinaryTree 的参数中。\n \n示例 1:\n\n\n输入: root = [1,2,3], fromNode = 2, toNode = 3\n输出: [1,null,3]\n解释: 值为 2 的节点是无效的，所以移除之。\n\n示例 2:\n\n\n输入: root = [8,3,1,7,null,9,4,2,null,null,null,5,6], fromNode = 7, toNode = 4\n输出: [8,3,1,null,null,9,4,null,null,5,6]\n解释: 值为 7 的节点是无效的，所以移除这个节点及其子节点 2。\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [3, 104] 。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是互不相同的。\nfromNode != toNode\nfromNode 和 toNode 将出现在树中的同一层。\ntoNode 在 fromNode 的右侧。\nfromNode.right 在测试用例的树中建立后为 null 。"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "你有一棵二叉树，这棵二叉树有个小问题，其中有且只有一个无效节点，它的右子节点错误地指向了与其在同一层且在其右侧的一个其他节点。\n给定一棵这样的问题二叉树的根节点 root ，将该无效节点及其所有子节点移除（除被错误指向的节点外），然后返回新二叉树的根结点。\n自定义测试用例：\n测试用例的输入由三行组成：\n\nTreeNode root\nint fromNode （在 correctBinaryTree 中不可见）\nint toNode （在 correctBinaryTree 中不可见）\n\n当以 root 为根的二叉树被解析后，值为 fromNode 的节点 TreeNode 将其右子节点指向值为 toNode 的节点 TreeNode 。然后， root 传入 correctBinaryTree 的参数中。\n \n示例 1:\n\n\n输入: root = [1,2,3], fromNode = 2, toNode = 3\n输出: [1,null,3]\n解释: 值为 2 的节点是无效的，所以移除之。\n\n示例 2:\n\n\n输入: root = [8,3,1,7,null,9,4,2,null,null,null,5,6], fromNode = 7, toNode = 4\n输出: [8,3,1,null,null,9,4,null,null,5,6]\n解释: 值为 7 的节点是无效的，所以移除这个节点及其子节点 2。\n\n \n提示:\n\n树中节点个数的范围是 [3, 104] 。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是互不相同的。\nfromNode != toNode\nfromNode 和 toNode 将出现在树中的同一层。\ntoNode 在 fromNode 的右侧。\nfromNode.right 在测试用例的树中建立后为 null 。\n请使用 JavaScript 语言。\n提示：可以使用DFS。\n这里提供一个参考思路，我们设计一个函数 $dfs(root)$，用于处理以 $root$ 为根的子树。如果 $root$ 为 $null$ 或者 $root.right$ 已经被访问过，说明 $root$ 为无效节点，返回 $null$。否则，递归处理 $root.right$ 和 $root.left$，并返回 $root$。\n\n最后，返回 $dfs(root)$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。"
},
{
"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, left, right) {\\n * this.val = (val===undefined ? 0 : val)\\n * this.left = (left===undefined ? null : left)\\n * this.right = (right===undefined ? null : right)\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {TreeNode} root\\n * @param {number} from\\n * @param {number} to\\n * @return {TreeNode}\\n */\\nvar correctBinaryTree = function (root) {\\n const dfs = root => {\\n if (!root || vis.has(root.right)) {\\n return null;\\n }\\n vis.add(root);\\n root.right = dfs(root.right);\\n root.left = dfs(root.left);\\n return root;\\n };\\n const vis = new Set();\\n return dfs(root);\\n};\\n```']"
}
] | 请你根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个长度为 偶数 n 的整数数组 nums 和一个整数 limit 。每一次操作，你可以将 nums 中的任何整数替换为 1 到 limit 之间的另一个整数。\n如果对于所有下标 i（下标从 0 开始），nums[i] + nums[n - 1 - i] 都等于同一个数，则数组 nums 是 互补的 。例如，数组 [1,2,3,4] 是互补的，因为对于所有下标 i ，nums[i] + nums[n - 1 - i] = 5 。\n返回使数组 互补 的 最少 操作次数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,4,3], limit = 4\n输出：1\n解释：经过 1 次操作，你可以将数组 nums 变成 [1,2,2,3]（加粗元素是变更的数字）：\nnums[0] + nums[3] = 1 + 3 = 4.\nnums[1] + nums[2] = 2 + 2 = 4.\nnums[2] + nums[1] = 2 + 2 = 4.\nnums[3] + nums[0] = 3 + 1 = 4.\n对于每个 i ，nums[i] + nums[n-1-i] = 4 ，所以 nums 是互补的。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,2,2,1], limit = 2\n输出：2\n解释：经过 2 次操作，你可以将数组 nums 变成 [2,2,2,2] 。你不能将任何数字变更为 3 ，因为 3 > limit 。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,1,2], limit = 2\n输出：0\n解释：nums 已经是互补的。\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\n2 <= n <= 105\n1 <= nums[i] <= limit <= 105\nn 是偶数。\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用差分数组。\n这里提供一个参考思路，我们不妨设 $a$ 为 $nums[i]$ 和 $nums[n-i-1]$ 的较小值，设 $b$ 为 $nums[i]$ 和 $nums[n-i-1]$ 的较大值。\n\n假设经过替换后，两数之和为 $x$。由题意，我们知道 $x$ 最小值为 $2$，即两个数替换为 $1$；最大值为 $2 \\times limit$，即两个数都替换为 $limit$。因此 $x$ 的取值范围是 $[2,... 2 \\times limit]$。\n\n如何求出对于不同的 $x$，需要替换的最少次数呢？\n\n我们分析发现：\n\n- 如果 $x = a + b$，那么我们需要替换的次数为 $0$，即当前的数对已经满足互补的要求；\n- 否则如果 $1 + a \\le x \\le limit + b $，那么我们需要替换的次数为 $1$，即把其中一个数替换即可；\n- 否则如果 $2 \\le x \\le 2 \\times limit$，那么我们需要替换的次数为 $2$，即把两个数都替换。\n\n因此，我们可以遍历每一对数，执行如下操作：\n\n1. 先将 $[2,... 2 \\times limit]$ 范围需要的操作次数加 $2$。\n1. 再将 $[1 + a,... limit + b]$ 范围需要的操作次数减 $1$。\n1. 最后将 $[a + b,... a + b]$ 范围需要的操作次数减 $1$。\n\n可以发现，这实际上是在对一个连续区间内的元素进行加减操作，因此我们可以使用差分数组来实现。\n\n时间复杂度 $O(n)$，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 ['```python\\nclass Solution:\\n def minMoves(self, nums: List[int], limit: int) -> int:\\n d = [0] * (limit * 2 + 2)\\n n = len(nums)\\n\\n for i in range(n >> 1):\\n a, b = min(nums[i], nums[n - i - 1]), max(nums[i], nums[n - i - 1])\\n\\n d[2] += 2\\n d[limit * 2 + 1] -= 2\\n\\n d[a + 1] -= 1\\n d[b + limit + 1] += 1\\n\\n d[a + b] -= 1\\n d[a + b + 1] += 1\\n\\n ans, s = n, 0\\n for v in d[2: limit * 2 + 1]:\\n s += v\\n if ans > s:\\n ans = s\\n return ans\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int minMoves(int[] nums, int limit) {\\n int n = nums.length;\\n int[] d = new int[limit * 2 + 2];\\n for (int i = 0; i<n> > 1; ++i) {\\n int a = Math.min(nums[i], nums[n - i - 1]);\\n int b = Math.max(nums[i], nums[n - i - 1]);\\n\\n d[2] += 2;\\n d[limit * 2 + 1] -= 2;\\n\\n d[a + 1] -= 1;\\n d[b + limit + 1] += 1;\\n\\n d[a + b] -= 1;\\n d[a + b + 1] += 1;\\n }\\n int ans = n, s = 0;\\n for (int i = 2; i <= limit * 2; ++i) {\\n s += d[i];\\n if (ans > s) {\\n ans = s;\\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差分数组的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们不妨设 $a$ 为 $nums[i]$ 和 $nums[n-i-1]$ 的较小值，设 $b$ 为 $nums[i]$ 和 $nums[n-i-1]$ 的较大值。\n\n假设经过替换后，两数之和为 $x$。由题意，我们知道 $x$ 最小值为 $2$，即两个数替换为 $1$；最大值为 $2 \\times limit$，即两个数都替换为 $limit$。因此 $x$ 的取值范围是 $[2,... 2 \\times limit]$。\n\n如何求出对于不同的 $x$，需要替换的最少次数呢？\n\n我们分析发现：\n\n- 如果 $x = a + b$，那么我们需要替换的次数为 $0$，即当前的数对已经满足互补的要求；\n- 否则如果 $1 + a \\le x \\le limit + b $，那么我们需要替换的次数为 $1$，即把其中一个数替换即可；\n- 否则如果 $2 \\le x \\le 2 \\times limit$，那么我们需要替换的次数为 $2$，即把两个数都替换。\n\n因此，我们可以遍历每一对数，执行如下操作：\n\n1. 先将 $[2,... 2 \\times limit]$ 范围需要的操作次数加 $2$。\n1. 再将 $[1 + a,... limit + b]$ 范围需要的操作次数减 $1$。\n1. 最后将 $[a + b,... a + b]$ 范围需要的操作次数减 $1$。\n\n可以发现，这实际上是在对一个连续区间内的元素进行加减操作，因此我们可以使用差分数组来实现。\n\n时间复杂度 $O(n)$，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：给你一个长度为 偶数 n 的整数数组 nums 和一个整数 limit 。每一次操作，你可以将 nums 中的任何整数替换为 1 到 limit 之间的另一个整数。\n如果对于所有下标 i（下标从 0 开始），nums[i] + nums[n - 1 - i] 都等于同一个数，则数组 nums 是 互补的 。例如，数组 [1,2,3,4] 是互补的，因为对于所有下标 i ，nums[i] + nums[n - 1 - i] = 5 。\n返回使数组 互补 的 最少 操作次数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,4,3], limit = 4\n输出：1\n解释：经过 1 次操作，你可以将数组 nums 变成 [1,2,2,3]（加粗元素是变更的数字）：\nnums[0] + nums[3] = 1 + 3 = 4.\nnums[1] + nums[2] = 2 + 2 = 4.\nnums[2] + nums[1] = 2 + 2 = 4.\nnums[3] + nums[0] = 3 + 1 = 4.\n对于每个 i ，nums[i] + nums[n-1-i] = 4 ，所以 nums 是互补的。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,2,2,1], limit = 2\n输出：2\n解释：经过 2 次操作，你可以将数组 nums 变成 [2,2,2,2] 。你不能将任何数字变更为 3 ，因为 3 > limit 。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,1,2], limit = 2\n输出：0\n解释：nums 已经是互补的。\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\n2 <= n <= 105\n1 <= nums[i] <= limit <= 105\nn 是偶数。"
}
] | 请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minMoves(vector<int>& nums, int limit) {\\n int n = nums.size();\\n vector<int> d(limit * 2 + 2);\\n for (int i = 0; i < n >> 1; ++i) {\\n int a = min(nums[i], nums[n - i - 1]);\\n int b = max(nums[i], nums[n - i - 1]);\\n\\n d[2] += 2;\\n d[limit * 2 + 1] -= 2;\\n\\n d[a + 1] -= 1;\\n d[b + limit + 1] += 1;\\n\\n d[a + b] -= 1;\\n d[a + b + 1] += 1;\\n }\\n int ans = n, s = 0;\\n for (int i = 2; i <= limit * 2; ++i) {\\n s += d[i];\\n if (ans > s) {\\n ans = s;\\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差分数组的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们不妨设 $a$ 为 $nums[i]$ 和 $nums[n-i-1]$ 的较小值，设 $b$ 为 $nums[i]$ 和 $nums[n-i-1]$ 的较大值。\n\n假设经过替换后，两数之和为 $x$。由题意，我们知道 $x$ 最小值为 $2$，即两个数替换为 $1$；最大值为 $2 \\times limit$，即两个数都替换为 $limit$。因此 $x$ 的取值范围是 $[2,... 2 \\times limit]$。\n\n如何求出对于不同的 $x$，需要替换的最少次数呢？\n\n我们分析发现：\n\n- 如果 $x = a + b$，那么我们需要替换的次数为 $0$，即当前的数对已经满足互补的要求；\n- 否则如果 $1 + a \\le x \\le limit + b $，那么我们需要替换的次数为 $1$，即把其中一个数替换即可；\n- 否则如果 $2 \\le x \\le 2 \\times limit$，那么我们需要替换的次数为 $2$，即把两个数都替换。\n\n因此，我们可以遍历每一对数，执行如下操作：\n\n1. 先将 $[2,... 2 \\times limit]$ 范围需要的操作次数加 $2$。\n1. 再将 $[1 + a,... limit + b]$ 范围需要的操作次数减 $1$。\n1. 最后将 $[a + b,... a + b]$ 范围需要的操作次数减 $1$。\n\n可以发现，这实际上是在对一个连续区间内的元素进行加减操作，因此我们可以使用差分数组来实现。\n\n时间复杂度 $O(n)$，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：给你一个长度为 偶数 n 的整数数组 nums 和一个整数 limit 。每一次操作，你可以将 nums 中的任何整数替换为 1 到 limit 之间的另一个整数。\n如果对于所有下标 i（下标从 0 开始），nums[i] + nums[n - 1 - i] 都等于同一个数，则数组 nums 是 互补的 。例如，数组 [1,2,3,4] 是互补的，因为对于所有下标 i ，nums[i] + nums[n - 1 - i] = 5 。\n返回使数组 互补 的 最少 操作次数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,4,3], limit = 4\n输出：1\n解释：经过 1 次操作，你可以将数组 nums 变成 [1,2,2,3]（加粗元素是变更的数字）：\nnums[0] + nums[3] = 1 + 3 = 4.\nnums[1] + nums[2] = 2 + 2 = 4.\nnums[2] + nums[1] = 2 + 2 = 4.\nnums[3] + nums[0] = 3 + 1 = 4.\n对于每个 i ，nums[i] + nums[n-1-i] = 4 ，所以 nums 是互补的。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,2,2,1], limit = 2\n输出：2\n解释：经过 2 次操作，你可以将数组 nums 变成 [2,2,2,2] 。你不能将任何数字变更为 3 ，因为 3 > limit 。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,1,2], limit = 2\n输出：0\n解释：nums 已经是互补的。\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\n2 <= n <= 105\n1 <= nums[i] <= limit <= 105\nn 是偶数。"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc minMoves(nums []int, limit int) int {\\n\\td := make([]int, limit*2+2)\\n\\tn := len(nums)\\n\\tfor i := 0; i < n>>1; i++ {\\n\\t\\ta, b := min(nums[i], nums[n-i-1]), max(nums[i], nums[n-i-1])\\n\\t\\td[2] += 2\\n\\t\\td[limit*2+1] -= 2\\n\\n\\t\\td[a+1] -= 1\\n\\t\\td[b+limit+1] += 1\\n\\n\\t\\td[a+b] -= 1\\n\\t\\td[a+b+1] += 1\\n\\t}\\n\\tans, s := n, 0\\n\\tfor _, v := range d[2 : limit*2+1] {\\n\\t\\ts += v\\n\\t\\tif ans > s {\\n\\t\\t\\tans = s\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了差分数组的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们不妨设 $a$ 为 $nums[i]$ 和 $nums[n-i-1]$ 的较小值，设 $b$ 为 $nums[i]$ 和 $nums[n-i-1]$ 的较大值。\n\n假设经过替换后，两数之和为 $x$。由题意，我们知道 $x$ 最小值为 $2$，即两个数替换为 $1$；最大值为 $2 \\times limit$，即两个数都替换为 $limit$。因此 $x$ 的取值范围是 $[2,... 2 \\times limit]$。\n\n如何求出对于不同的 $x$，需要替换的最少次数呢？\n\n我们分析发现：\n\n- 如果 $x = a + b$，那么我们需要替换的次数为 $0$，即当前的数对已经满足互补的要求；\n- 否则如果 $1 + a \\le x \\le limit + b $，那么我们需要替换的次数为 $1$，即把其中一个数替换即可；\n- 否则如果 $2 \\le x \\le 2 \\times limit$，那么我们需要替换的次数为 $2$，即把两个数都替换。\n\n因此，我们可以遍历每一对数，执行如下操作：\n\n1. 先将 $[2,... 2 \\times limit]$ 范围需要的操作次数加 $2$。\n1. 再将 $[1 + a,... limit + b]$ 范围需要的操作次数减 $1$。\n1. 最后将 $[a + b,... a + b]$ 范围需要的操作次数减 $1$。\n\n可以发现，这实际上是在对一个连续区间内的元素进行加减操作，因此我们可以使用差分数组来实现。\n\n时间复杂度 $O(n)$，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：给你一个长度为 偶数 n 的整数数组 nums 和一个整数 limit 。每一次操作，你可以将 nums 中的任何整数替换为 1 到 limit 之间的另一个整数。\n如果对于所有下标 i（下标从 0 开始），nums[i] + nums[n - 1 - i] 都等于同一个数，则数组 nums 是 互补的 。例如，数组 [1,2,3,4] 是互补的，因为对于所有下标 i ，nums[i] + nums[n - 1 - i] = 5 。\n返回使数组 互补 的 最少 操作次数。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,4,3], limit = 4\n输出：1\n解释：经过 1 次操作，你可以将数组 nums 变成 [1,2,2,3]（加粗元素是变更的数字）：\nnums[0] + nums[3] = 1 + 3 = 4.\nnums[1] + nums[2] = 2 + 2 = 4.\nnums[2] + nums[1] = 2 + 2 = 4.\nnums[3] + nums[0] = 3 + 1 = 4.\n对于每个 i ，nums[i] + nums[n-1-i] = 4 ，所以 nums 是互补的。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,2,2,1], limit = 2\n输出：2\n解释：经过 2 次操作，你可以将数组 nums 变成 [2,2,2,2] 。你不能将任何数字变更为 3 ，因为 3 > limit 。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,1,2], limit = 2\n输出：0\n解释：nums 已经是互补的。\n\n \n提示：\n\nn == nums.length\n2 <= n <= 105\n1 <= nums[i] <= limit <= 105\nn 是偶数。"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def orderlyQueue(self, s: str, k: int) -> str:\\n if k == 1:\\n ans = s\\n for _ in range(len(s) - 1):\\n s = s[1:] + s[0]\\n ans = min(ans, s)\\n return ans\\n return \"\".join(sorted(s))\\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分类判断的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，若 $k=1$，我们每次只能将字符串首字符移动到字符串末尾，总共有 $s.length$ 种不同的状态，我们返回其中字典序最小的字符串即可。\n\n若 $k\\gt1$，对于形如 $abc[xy]def$ 的字符串，可以依次将 $a$, $b$, $c$ 移动到最后，得到 $[xy]defabc$，然后将 $y$, $x$ 移动到最后，得到 $defabc[yx]$，最后将 $d$, $e$, $f$ 移动到最后，得到 $abc[yx]def$，这样就实现了对 $y$, $x$ 的交换。\n\n因此，只要 $k\\gt1$，我们就能够交换字符串中的任何两个相邻字符，最终得到一个升序排列的字符串。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s 和一个整数 k 。你可以从 s 的前 k 个字母中选择一个，并把它加到字符串的末尾。\n返回 在应用上述步骤的任意数量的移动后，字典上最小的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"cba\", k = 1\n输出：\"acb\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“c”）移动到最后，获得字符串 “bac”。\n在第二步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得最终结果 “acb”。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"baaca\", k = 3\n输出：\"aaabc\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得字符串 “aacab”。\n在第二步中，我们将第三个字符（“c”）移动到最后，获得最终结果 “aaabc”。\n\n \n提示：\n\n1 <= k <= S.length <= 1000\ns 只由小写字母组成。"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个字符串 s 和一个整数 k 。你可以从 s 的前 k 个字母中选择一个，并把它加到字符串的末尾。\n返回 在应用上述步骤的任意数量的移动后，字典上最小的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"cba\", k = 1\n输出：\"acb\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“c”）移动到最后，获得字符串 “bac”。\n在第二步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得最终结果 “acb”。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"baaca\", k = 3\n输出：\"aaabc\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得字符串 “aacab”。\n在第二步中，我们将第三个字符（“c”）移动到最后，获得最终结果 “aaabc”。\n\n \n提示：\n\n1 <= k <= S.length <= 1000\ns 只由小写字母组成。\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用分类判断。\n这里提供一个参考思路，若 $k=1$，我们每次只能将字符串首字符移动到字符串末尾，总共有 $s.length$ 种不同的状态，我们返回其中字典序最小的字符串即可。\n\n若 $k\\gt1$，对于形如 $abc[xy]def$ 的字符串，可以依次将 $a$, $b$, $c$ 移动到最后，得到 $[xy]defabc$，然后将 $y$, $x$ 移动到最后，得到 $defabc[yx]$，最后将 $d$, $e$, $f$ 移动到最后，得到 $abc[yx]def$，这样就实现了对 $y$, $x$ 的交换。\n\n因此，只要 $k\\gt1$，我们就能够交换字符串中的任何两个相邻字符，最终得到一个升序排列的字符串。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public String orderlyQueue(String s, int k) {\\n if (k == 1) {\\n String ans = s;\\n StringBuilder sb = new StringBuilder(s);\\n for (int i = 0; i < s.length() - 1; ++i) {\\n sb.append(sb.charAt(0)).deleteCharAt(0);\\n if (sb.toString().compareTo(ans) < 0) {\\n ans = sb.toString();\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n char[] cs = s.toCharArray();\\n Arrays.sort(cs);\\n return String.valueOf(cs);\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string orderlyQueue(string s, int k) {\\n if (k == 1) {\\n string ans = s;\\n for (int i = 0; i < s.size() - 1; ++i) {\\n s = s.substr(1) + s[0];\\n if (s < ans) ans = s;\\n }\\n return ans;\\n }\\n sort(s.begin(), s.end());\\n return s;\\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分类判断的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，若 $k=1$，我们每次只能将字符串首字符移动到字符串末尾，总共有 $s.length$ 种不同的状态，我们返回其中字典序最小的字符串即可。\n\n若 $k\\gt1$，对于形如 $abc[xy]def$ 的字符串，可以依次将 $a$, $b$, $c$ 移动到最后，得到 $[xy]defabc$，然后将 $y$, $x$ 移动到最后，得到 $defabc[yx]$，最后将 $d$, $e$, $f$ 移动到最后，得到 $abc[yx]def$，这样就实现了对 $y$, $x$ 的交换。\n\n因此，只要 $k\\gt1$，我们就能够交换字符串中的任何两个相邻字符，最终得到一个升序排列的字符串。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s 和一个整数 k 。你可以从 s 的前 k 个字母中选择一个，并把它加到字符串的末尾。\n返回 在应用上述步骤的任意数量的移动后，字典上最小的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"cba\", k = 1\n输出：\"acb\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“c”）移动到最后，获得字符串 “bac”。\n在第二步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得最终结果 “acb”。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"baaca\", k = 3\n输出：\"aaabc\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得字符串 “aacab”。\n在第二步中，我们将第三个字符（“c”）移动到最后，获得最终结果 “aaabc”。\n\n \n提示：\n\n1 <= k <= S.length <= 1000\ns 只由小写字母组成。"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc orderlyQueue(s string, k int) string {\\n\\tif k == 1 {\\n\\t\\tans := s\\n\\t\\tfor i := 0; i < len(s)-1; i++ {\\n\\t\\t\\ts = s[1:] + s[:1]\\n\\t\\t\\tif s < ans {\\n\\t\\t\\t\\tans = s\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn ans\\n\\t}\\n\\tt := []byte(s)\\n\\tsort.Slice(t, func(i, j int) bool { return t[i] < t[j] })\\n\\treturn string(t)\\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分类判断的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，若 $k=1$，我们每次只能将字符串首字符移动到字符串末尾，总共有 $s.length$ 种不同的状态，我们返回其中字典序最小的字符串即可。\n\n若 $k\\gt1$，对于形如 $abc[xy]def$ 的字符串，可以依次将 $a$, $b$, $c$ 移动到最后，得到 $[xy]defabc$，然后将 $y$, $x$ 移动到最后，得到 $defabc[yx]$，最后将 $d$, $e$, $f$ 移动到最后，得到 $abc[yx]def$，这样就实现了对 $y$, $x$ 的交换。\n\n因此，只要 $k\\gt1$，我们就能够交换字符串中的任何两个相邻字符，最终得到一个升序排列的字符串。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s 和一个整数 k 。你可以从 s 的前 k 个字母中选择一个，并把它加到字符串的末尾。\n返回 在应用上述步骤的任意数量的移动后，字典上最小的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"cba\", k = 1\n输出：\"acb\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“c”）移动到最后，获得字符串 “bac”。\n在第二步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得最终结果 “acb”。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"baaca\", k = 3\n输出：\"aaabc\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得字符串 “aacab”。\n在第二步中，我们将第三个字符（“c”）移动到最后，获得最终结果 “aaabc”。\n\n \n提示：\n\n1 <= k <= S.length <= 1000\ns 只由小写字母组成。"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```ts\\nfunction orderlyQueue(s: string, k: number): string {\\n if (k > 1) {\\n return [...s].sort().join('');\\n }\\n const n = s.length;\\n let min = s;\\n for (let i = 1; i < n; i++) {\\n const t = s.slice(i) + s.slice(0, i);\\n if (t < min) {\\n min = t;\\n }\\n }\\n return min;\\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分类判断的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，若 $k=1$，我们每次只能将字符串首字符移动到字符串末尾，总共有 $s.length$ 种不同的状态，我们返回其中字典序最小的字符串即可。\n\n若 $k\\gt1$，对于形如 $abc[xy]def$ 的字符串，可以依次将 $a$, $b$, $c$ 移动到最后，得到 $[xy]defabc$，然后将 $y$, $x$ 移动到最后，得到 $defabc[yx]$，最后将 $d$, $e$, $f$ 移动到最后，得到 $abc[yx]def$，这样就实现了对 $y$, $x$ 的交换。\n\n因此，只要 $k\\gt1$，我们就能够交换字符串中的任何两个相邻字符，最终得到一个升序排列的字符串。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s 和一个整数 k 。你可以从 s 的前 k 个字母中选择一个，并把它加到字符串的末尾。\n返回 在应用上述步骤的任意数量的移动后，字典上最小的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"cba\", k = 1\n输出：\"acb\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“c”）移动到最后，获得字符串 “bac”。\n在第二步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得最终结果 “acb”。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"baaca\", k = 3\n输出：\"aaabc\"\n解释：\n在第一步中，我们将第一个字符（“b”）移动到最后，获得字符串 “aacab”。\n在第二步中，我们将第三个字符（“c”）移动到最后，获得最终结果 “aaabc”。\n\n \n提示：\n\n1 <= k <= S.length <= 1000\ns 只由小写字母组成。"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "在 rows x cols 的网格上，你从单元格 (rStart, cStart) 面朝东面开始。网格的西北角位于第一行第一列，网格的东南角位于最后一行最后一列。\n你需要以顺时针按螺旋状行走，访问此网格中的每个位置。每当移动到网格的边界之外时，需要继续在网格之外行走（但稍后可能会返回到网格边界）。\n最终，我们到过网格的所有 rows x cols 个空间。\n按照访问顺序返回表示网格位置的坐标列表。\n \n示例 1：\n\n\n输入：rows = 1, cols = 4, rStart = 0, cStart = 0\n输出：[[0,0],[0,1],[0,2],[0,3]]\n\n示例 2：\n\n\n输入：rows = 5, cols = 6, rStart = 1, cStart = 4\n输出：[[1,4],[1,5],[2,5],[2,4],[2,3],[1,3],[0,3],[0,4],[0,5],[3,5],[3,4],[3,3],[3,2],[2,2],[1,2],[0,2],[4,5],[4,4],[4,3],[4,2],[4,1],[3,1],[2,1],[1,1],[0,1],[4,0],[3,0],[2,0],[1,0],[0,0]]\n\n \n提示：\n\n1 <= rows, cols <= 100\n0 <= rStart < rows\n0 <= cStart < cols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 spiralMatrixIII(\\n self, rows: int, cols: int, rStart: int, cStart: int\\n ) -> List[List[int]]:\\n ans = [[rStart, cStart]]\\n if rows * cols == 1:\\n return ans\\n k = 1\\n while True:\\n for dr, dc, dk in [[0, 1, k], [1, 0, k], [0, -1, k + 1], [-1, 0, k + 1]]:\\n for _ in range(dk):\\n rStart += dr\\n cStart += dc\\n if 0 <= rStart < rows and 0 <= cStart < cols:\\n ans.append([rStart, cStart])\\n if len(ans) == rows * cols:\\n return ans\\n k += 2\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int[][] spiralMatrixIII(int rows, int cols, int rStart, int cStart) {\\n int cnt = rows * cols;\\n int[][] ans = new int[cnt][2];\\n ans[0] = new int[] {rStart, cStart};\\n if (cnt == 1) {\\n return ans;\\n }\\n for (int k = 1, idx = 1;; k += 2) {\\n int[][] dirs = new int[][] {{0, 1, k}, {1, 0, k}, {0, -1, k + 1}, {-1, 0, k + 1}};\\n for (int[] dir : dirs) {\\n int r = dir[0], c = dir[1], dk = dir[2];\\n while (dk-- > 0) {\\n rStart += r;\\n cStart += c;\\n if (rStart >= 0 && rStart < rows && cStart >= 0 && cStart < cols) {\\n ans[idx++] = new int[] {rStart, cStart};\\n if (idx == cnt) {\\n return ans;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n }\\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：在 rows x cols 的网格上，你从单元格 (rStart, cStart) 面朝东面开始。网格的西北角位于第一行第一列，网格的东南角位于最后一行最后一列。\n你需要以顺时针按螺旋状行走，访问此网格中的每个位置。每当移动到网格的边界之外时，需要继续在网格之外行走（但稍后可能会返回到网格边界）。\n最终，我们到过网格的所有 rows x cols 个空间。\n按照访问顺序返回表示网格位置的坐标列表。\n \n示例 1：\n\n\n输入：rows = 1, cols = 4, rStart = 0, cStart = 0\n输出：[[0,0],[0,1],[0,2],[0,3]]\n\n示例 2：\n\n\n输入：rows = 5, cols = 6, rStart = 1, cStart = 4\n输出：[[1,4],[1,5],[2,5],[2,4],[2,3],[1,3],[0,3],[0,4],[0,5],[3,5],[3,4],[3,3],[3,2],[2,2],[1,2],[0,2],[4,5],[4,4],[4,3],[4,2],[4,1],[3,1],[2,1],[1,1],[0,1],[4,0],[3,0],[2,0],[1,0],[0,0]]\n\n \n提示：\n\n1 <= rows, cols <= 100\n0 <= rStart < rows\n0 <= cStart < cols"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<vector<int>> spiralMatrixIII(int rows, int cols, int rStart, int cStart) {\\n int cnt = rows * cols;\\n vector<vector<int>> ans;\\n ans.push_back({rStart, cStart});\\n if (cnt == 1) return ans;\\n for (int k = 1;; k += 2) {\\n vector<vector<int>> dirs = {{0, 1, k}, {1, 0, k}, {0, -1, k + 1}, {-1, 0, k + 1}};\\n for (auto& dir : dirs) {\\n int r = dir[0], c = dir[1], dk = dir[2];\\n while (dk-- > 0) {\\n rStart += r;\\n cStart += c;\\n if (rStart >= 0 && rStart < rows && cStart >= 0 && cStart < cols) {\\n ans.push_back({rStart, cStart});\\n if (ans.size() == cnt) return ans;\\n }\\n }\\n }\\n }\\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：在 rows x cols 的网格上，你从单元格 (rStart, cStart) 面朝东面开始。网格的西北角位于第一行第一列，网格的东南角位于最后一行最后一列。\n你需要以顺时针按螺旋状行走，访问此网格中的每个位置。每当移动到网格的边界之外时，需要继续在网格之外行走（但稍后可能会返回到网格边界）。\n最终，我们到过网格的所有 rows x cols 个空间。\n按照访问顺序返回表示网格位置的坐标列表。\n \n示例 1：\n\n\n输入：rows = 1, cols = 4, rStart = 0, cStart = 0\n输出：[[0,0],[0,1],[0,2],[0,3]]\n\n示例 2：\n\n\n输入：rows = 5, cols = 6, rStart = 1, cStart = 4\n输出：[[1,4],[1,5],[2,5],[2,4],[2,3],[1,3],[0,3],[0,4],[0,5],[3,5],[3,4],[3,3],[3,2],[2,2],[1,2],[0,2],[4,5],[4,4],[4,3],[4,2],[4,1],[3,1],[2,1],[1,1],[0,1],[4,0],[3,0],[2,0],[1,0],[0,0]]\n\n \n提示：\n\n1 <= rows, cols <= 100\n0 <= rStart < rows\n0 <= cStart < cols"
}
] | 请详细分析输入的代码，并说明使用的具体编程语言以及函数实现的功能。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc spiralMatrixIII(rows int, cols int, rStart int, cStart int) [][]int {\\n\\tcnt := rows * cols\\n\\tans := [][]int{[]int{rStart, cStart}}\\n\\tif cnt == 1 {\\n\\t\\treturn ans\\n\\t}\\n\\tfor k := 1; ; k += 2 {\\n\\t\\tdirs := [][]int{{0, 1, k}, {1, 0, k}, {0, -1, k + 1}, {-1, 0, k + 1}}\\n\\t\\tfor _, dir := range dirs {\\n\\t\\t\\tr, c, dk := dir[0], dir[1], dir[2]\\n\\t\\t\\tfor dk > 0 {\\n\\t\\t\\t\\trStart += r\\n\\t\\t\\t\\tcStart += c\\n\\t\\t\\t\\tif rStart >= 0 && rStart < rows && cStart >= 0 && cStart < cols {\\n\\t\\t\\t\\t\\tans = append(ans, []int{rStart, cStart})\\n\\t\\t\\t\\t\\tif len(ans) == cnt {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\treturn ans\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tdk--\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在 rows x cols 的网格上，你从单元格 (rStart, cStart) 面朝东面开始。网格的西北角位于第一行第一列，网格的东南角位于最后一行最后一列。\n你需要以顺时针按螺旋状行走，访问此网格中的每个位置。每当移动到网格的边界之外时，需要继续在网格之外行走（但稍后可能会返回到网格边界）。\n最终，我们到过网格的所有 rows x cols 个空间。\n按照访问顺序返回表示网格位置的坐标列表。\n \n示例 1：\n\n\n输入：rows = 1, cols = 4, rStart = 0, cStart = 0\n输出：[[0,0],[0,1],[0,2],[0,3]]\n\n示例 2：\n\n\n输入：rows = 5, cols = 6, rStart = 1, cStart = 4\n输出：[[1,4],[1,5],[2,5],[2,4],[2,3],[1,3],[0,3],[0,4],[0,5],[3,5],[3,4],[3,3],[3,2],[2,2],[1,2],[0,2],[4,5],[4,4],[4,3],[4,2],[4,1],[3,1],[2,1],[1,1],[0,1],[4,0],[3,0],[2,0],[1,0],[0,0]]\n\n \n提示：\n\n1 <= rows, cols <= 100\n0 <= rStart < rows\n0 <= cStart < cols"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能是什么，以及它是如何实现的。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def numFactoredBinaryTrees(self, arr: List[int]) -> int:\\n mod = 10**9 + 7\\n n = len(arr)\\n arr.sort()\\n idx = {v: i for i, v in enumerate(arr)}\\n f = [1] * n\\n for i, a in enumerate(arr):\\n for j in range(i):\\n b = arr[j]\\n if a % b == 0 and (c := (a // b)) in idx:\\n f[i] = (f[i] + f[j] * f[idx[c]]) % mod\\n return sum(f) % mod\\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的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以枚举 `arr` 中的每一个数 $a$ 作为二叉树的根节点（根节点一定最大），然后枚举枚举左子树的值 $b$，若 $a$ 能被 $b$ 整除，则右子树的值为 $a / b$，若 $a / b$ 也在 `arr` 中，则可以构成一棵二叉树。此时，以 $a$ 为根节点的二叉树的个数为 $f(a) = f(b) \\times f(a / b)$，其中 $f(b)$ 和 $f(a / b)$ 分别为左子树和右子树的二叉树个数。\n\n因此，我们先将 `arr` 排序，然后用 $f[i]$ 表示以 $arr[i]$ 为根节点的二叉树的个数，最终答案即为 $f[0] + f[1] + \\cdots + f[n - 1]$。\n\n时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给出一个含有不重复整数元素的数组 arr ，每个整数 arr[i] 均大于 1。\n用这些整数来构建二叉树，每个整数可以使用任意次数。其中：每个非叶结点的值应等于它的两个子结点的值的乘积。\n满足条件的二叉树一共有多少个？答案可能很大，返回 对 109 + 7 取余 的结果。\n \n示例 1:\n\n输入: arr = [2, 4]\n输出: 3\n解释: 可以得到这些二叉树: [2], [4], [4, 2, 2]\n示例 2:\n\n输入: arr = [2, 4, 5, 10]\n输出: 7\n解释: 可以得到这些二叉树: [2], [4], [5], [10], [4, 2, 2], [10, 2, 5], [10, 5, 2].\n \n提示：\n\n1 <= arr.length <= 1000\n2 <= arr[i] <= 109\narr 中的所有值 互不相同"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n private static final int MOD = (int) 1e9 + 7;\\n\\n public int numFactoredBinaryTrees(int[] arr) {\\n Arrays.sort(arr);\\n int n = arr.length;\\n long[] f = new long[n];\\n Arrays.fill(f, 1);\\n Map<Integer, Integer> idx = new HashMap<>(n);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n idx.put(arr[i], i);\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int a = arr[i];\\n for (int j = 0; j < i; ++j) {\\n int b = arr[j];\\n if (a % b == 0) {\\n int c = a / b;\\n if (idx.containsKey(c)) {\\n int k = idx.get(c);\\n f[i] = (f[i] + f[j] * f[k]) % MOD;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n long ans = 0;\\n for (long v : f) {\\n ans = (ans + v) % MOD;\\n }\\n return (int) 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动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以枚举 `arr` 中的每一个数 $a$ 作为二叉树的根节点（根节点一定最大），然后枚举枚举左子树的值 $b$，若 $a$ 能被 $b$ 整除，则右子树的值为 $a / b$，若 $a / b$ 也在 `arr` 中，则可以构成一棵二叉树。此时，以 $a$ 为根节点的二叉树的个数为 $f(a) = f(b) \\times f(a / b)$，其中 $f(b)$ 和 $f(a / b)$ 分别为左子树和右子树的二叉树个数。\n\n因此，我们先将 `arr` 排序，然后用 $f[i]$ 表示以 $arr[i]$ 为根节点的二叉树的个数，最终答案即为 $f[0] + f[1] + \\cdots + f[n - 1]$。\n\n时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给出一个含有不重复整数元素的数组 arr ，每个整数 arr[i] 均大于 1。\n用这些整数来构建二叉树，每个整数可以使用任意次数。其中：每个非叶结点的值应等于它的两个子结点的值的乘积。\n满足条件的二叉树一共有多少个？答案可能很大，返回 对 109 + 7 取余 的结果。\n \n示例 1:\n\n输入: arr = [2, 4]\n输出: 3\n解释: 可以得到这些二叉树: [2], [4], [4, 2, 2]\n示例 2:\n\n输入: arr = [2, 4, 5, 10]\n输出: 7\n解释: 可以得到这些二叉树: [2], [4], [5], [10], [4, 2, 2], [10, 2, 5], [10, 5, 2].\n \n提示：\n\n1 <= arr.length <= 1000\n2 <= arr[i] <= 109\narr 中的所有值 互不相同"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给出一个含有不重复整数元素的数组 arr ，每个整数 arr[i] 均大于 1。\n用这些整数来构建二叉树，每个整数可以使用任意次数。其中：每个非叶结点的值应等于它的两个子结点的值的乘积。\n满足条件的二叉树一共有多少个？答案可能很大，返回 对 109 + 7 取余 的结果。\n \n示例 1:\n\n输入: arr = [2, 4]\n输出: 3\n解释: 可以得到这些二叉树: [2], [4], [4, 2, 2]\n示例 2:\n\n输入: arr = [2, 4, 5, 10]\n输出: 7\n解释: 可以得到这些二叉树: [2], [4], [5], [10], [4, 2, 2], [10, 2, 5], [10, 5, 2].\n \n提示：\n\n1 <= arr.length <= 1000\n2 <= arr[i] <= 109\narr 中的所有值 互不相同\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，我们可以枚举 `arr` 中的每一个数 $a$ 作为二叉树的根节点（根节点一定最大），然后枚举枚举左子树的值 $b$，若 $a$ 能被 $b$ 整除，则右子树的值为 $a / b$，若 $a / b$ 也在 `arr` 中，则可以构成一棵二叉树。此时，以 $a$ 为根节点的二叉树的个数为 $f(a) = f(b) \\times f(a / b)$，其中 $f(b)$ 和 $f(a / b)$ 分别为左子树和右子树的二叉树个数。\n\n因此，我们先将 `arr` 排序，然后用 $f[i]$ 表示以 $arr[i]$ 为根节点的二叉树的个数，最终答案即为 $f[0] + f[1] + \\cdots + f[n - 1]$。\n\n时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n const int mod = 1e9 + 7;\\n\\n int numFactoredBinaryTrees(vector<int>& arr) {\\n sort(arr.begin(), arr.end());\\n unordered_map<int, int> idx;\\n int n = arr.size();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n idx[arr[i]] = i;\\n }\\n vector<long> f(n, 1);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int a = arr[i];\\n for (int j = 0; j < i; ++j) {\\n int b = arr[j];\\n if (a % b == 0) {\\n int c = a / b;\\n if (idx.count(c)) {\\n int k = idx[c];\\n f[i] = (f[i] + 1l * f[j] * f[k]) % mod;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n long ans = 0;\\n for (long v : f) {\\n ans = (ans + v) % mod;\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc numFactoredBinaryTrees(arr []int) int {\\n\\tconst mod int = 1e9 + 7\\n\\tsort.Ints(arr)\\n\\tf := make([]int, len(arr))\\n\\tfor i := range f {\\n\\t\\tf[i] = 1\\n\\t}\\n\\tidx := map[int]int{}\\n\\tfor i, v := range arr {\\n\\t\\tidx[v] = i\\n\\t}\\n\\tfor i, a := range arr {\\n\\t\\tfor j := 0; j < i; j++ {\\n\\t\\t\\tb := arr[j]\\n\\t\\t\\tif a%b == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tc := a / b\\n\\t\\t\\t\\tif k, ok := idx[c]; ok {\\n\\t\\t\\t\\t\\tf[i] = (f[i] + f[j]*f[k]) % mod\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor _, v := range f {\\n\\t\\tans = (ans + v) % mod\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以枚举 `arr` 中的每一个数 $a$ 作为二叉树的根节点（根节点一定最大），然后枚举枚举左子树的值 $b$，若 $a$ 能被 $b$ 整除，则右子树的值为 $a / b$，若 $a / b$ 也在 `arr` 中，则可以构成一棵二叉树。此时，以 $a$ 为根节点的二叉树的个数为 $f(a) = f(b) \\times f(a / b)$，其中 $f(b)$ 和 $f(a / b)$ 分别为左子树和右子树的二叉树个数。\n\n因此，我们先将 `arr` 排序，然后用 $f[i]$ 表示以 $arr[i]$ 为根节点的二叉树的个数，最终答案即为 $f[0] + f[1] + \\cdots + f[n - 1]$。\n\n时间复杂度为 $O(n^2)$，空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为 `arr` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给出一个含有不重复整数元素的数组 arr ，每个整数 arr[i] 均大于 1。\n用这些整数来构建二叉树，每个整数可以使用任意次数。其中：每个非叶结点的值应等于它的两个子结点的值的乘积。\n满足条件的二叉树一共有多少个？答案可能很大，返回 对 109 + 7 取余 的结果。\n \n示例 1:\n\n输入: arr = [2, 4]\n输出: 3\n解释: 可以得到这些二叉树: [2], [4], [4, 2, 2]\n示例 2:\n\n输入: arr = [2, 4, 5, 10]\n输出: 7\n解释: 可以得到这些二叉树: [2], [4], [5], [10], [4, 2, 2], [10, 2, 5], [10, 5, 2].\n \n提示：\n\n1 <= arr.length <= 1000\n2 <= arr[i] <= 109\narr 中的所有值 互不相同"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用两次遍历。\n这里提供一个参考思路，两次遍历，找出每个字符左侧和右侧最近的 c，算出最短距离。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def shortestToChar(self, s: str, c: str) -> List[int]:\\n n = len(s)\\n ans = [0] * n\\n j = inf\\n for i, ch in enumerate(s):\\n if ch == c:\\n j = i\\n ans[i] = abs(i - j)\\n j = inf\\n for i in range(n - 1, -1, -1):\\n if s[i] == c:\\n j = i\\n ans[i] = min(ans[i], abs(i - j))\\n return ans\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def shortestToChar(self, s: str, c: str) -> List[int]:\\n q = deque([i for i, ch in enumerate(s) if ch == c])\\n ans = [0 if ch == c else -1 for ch in s]\\n d = 0\\n while q:\\n d += 1\\n for _ in range(len(q)):\\n i = q.popleft()\\n for j in (i - 1, i + 1):\\n if 0 <= j < len(s) and ans[j] == -1:\\n ans[j] = d\\n q.append(j)\\n return ans\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int[] shortestToChar(String s, char c) {\\n int n = s.length();\\n int[] ans = new int[n];\\n for (int i = 0, j = Integer.MAX_VALUE; i < n; ++i) {\\n if (s.charAt(i) == c) {\\n j = i;\\n }\\n ans[i] = Math.abs(i - j);\\n }\\n for (int i = n - 1, j = Integer.MAX_VALUE; i >= 0; --i) {\\n if (s.charAt(i) == c) {\\n j = i;\\n }\\n ans[i] = Math.min(ans[i], Math.abs(i - j));\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int[] shortestToChar(String s, char c) {\\n Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();\\n int n = s.length();\\n int[] ans = new int[n];\\n Arrays.fill(ans, -1);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (s.charAt(i) == c) {\\n q.offer(i);\\n ans[i] = 0;\\n }\\n }\\n int d = 0;\\n while (!q.isEmpty()) {\\n ++d;\\n for (int t = q.size(); t > 0; --t) {\\n int i = q.poll();\\n for (int j : Arrays.asList(i - 1, i + 1)) {\\n if (j >= 0 && j < n && ans[j] == -1) {\\n ans[j] = d;\\n q.offer(j);\\n }\\n }\\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两次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，两次遍历，找出每个字符左侧和右侧最近的 c，算出最短距离。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```ts\\nfunction shortestToChar(s: string, c: string): number[] {\\n const n = s.length;\\n let ans = [];\\n let pre = Infinity;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n if (s.charAt(i) == c) pre = i;\\n ans[i] = Math.abs(pre - i);\\n }\\n pre = Infinity;\\n for (let i = n - 1; i > -1; i--) {\\n if (s.charAt(i) == c) pre = i;\\n ans[i] = Math.min(Math.abs(pre - i), ans[i]);\\n }\\n return ans;\\n}\\n```', '```ts\\nfunction shortestToChar(s: string, c: string): number[] {\\n const n = s.length;\\n const idxs = [];\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n if (s[i] === c) {\\n idxs.push(i);\\n }\\n }\\n idxs.push(Infinity);\\n\\n const res = new Array(n);\\n let i = 0;\\n for (let j = 0; j < n; j++) {\\n if (Math.abs(idxs[i] - j) > Math.abs(idxs[i + 1] - j)) {\\n i++;\\n }\\n res[j] = Math.abs(idxs[i] - j);\\n }\\n return res;\\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两次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，两次遍历，找出每个字符左侧和右侧最近的 c，算出最短距离。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn shortest_to_char(s: String, c: char) -> Vec<i32> {\\n let c = c as u8;\\n let s = s.as_bytes();\\n let n = s.len();\\n let mut res = vec![i32::MAX; n];\\n let mut pre = i32::MAX;\\n for i in 0..n {\\n if s[i] == c {\\n pre = i as i32;\\n }\\n res[i] = i32::abs(i as i32 - pre);\\n }\\n pre = i32::MAX;\\n for i in (0..n).rev() {\\n if s[i] == c {\\n pre = i as i32;\\n }\\n res[i] = res[i].min(i32::abs(i as i32 - pre));\\n }\\n res\\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两次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，两次遍历，找出每个字符左侧和右侧最近的 c，算出最短距离。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用两次遍历。\n这里提供一个参考思路，两次遍历，找出每个字符左侧和右侧最近的 c，算出最短距离。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> shortestToChar(string s, char c) {\\n int n = s.size();\\n vector<int> ans(n);\\n for (int i = 0, j = INT_MAX; i < n; ++i) {\\n if (s[i] == c) j = i;\\n ans[i] = abs(i - j);\\n }\\n for (int i = n - 1, j = INT_MAX; i >= 0; --i) {\\n if (s[i] == c) j = i;\\n ans[i] = min(ans[i], abs(i - j));\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> shortestToChar(string s, char c) {\\n int n = s.size();\\n vector<int> ans(n, -1);\\n queue<int> q;\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n {\\n if (s[i] == c)\\n {\\n q.push(i);\\n ans[i] = 0;\\n }\\n }\\n int d = 0;\\n while (!q.empty())\\n {\\n ++d;\\n for (int t = q.size(); t > 0; --t)\\n {\\n int i = q.front();\\n q.pop();\\n vector<int> dirs{i - 1, i + 1};\\n for (int& j : dirs)\\n {\\n if (j >= 0 && j < n && ans[j] == -1)\\n {\\n ans[j] = d;\\n q.push(j);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc shortestToChar(s string, c byte) []int {\\n\\tn := len(s)\\n\\tans := make([]int, n)\\n\\tfor i, j := 0, -10000; i < n; i++ {\\n\\t\\tif s[i] == c {\\n\\t\\t\\tj = i\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans[i] = i - j\\n\\t}\\n\\tfor i, j := n-1, 10000; i >= 0; i-- {\\n\\t\\tif s[i] == c {\\n\\t\\t\\tj = i\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif j-i < ans[i] {\\n\\t\\t\\tans[i] = j - i\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```', '```go\\nfunc shortestToChar(s string, c byte) []int {\\n\\tn := len(s)\\n\\tvar q []int\\n\\tans := make([]int, n)\\n\\tfor i := range s {\\n\\t\\tans[i] = -1\\n\\t\\tif s[i] == c {\\n\\t\\t\\tq = append(q, i)\\n\\t\\t\\tans[i] = 0\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\td := 0\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\td++\\n\\t\\tfor t := len(q); t > 0; t-- {\\n\\t\\t\\ti := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tfor _, j := range []int{i - 1, i + 1} {\\n\\t\\t\\t\\tif j >= 0 && j < n && ans[j] == -1 {\\n\\t\\t\\t\\t\\tans[j] = d\\n\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, j)\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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两次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，两次遍历，找出每个字符左侧和右侧最近的 c，算出最短距离。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def shortestToChar(self, s: str, c: str) -> List[int]:\\n n = len(s)\\n ans = [0] * n\\n j = inf\\n for i, ch in enumerate(s):\\n if ch == c:\\n j = i\\n ans[i] = abs(i - j)\\n j = inf\\n for i in range(n - 1, -1, -1):\\n if s[i] == c:\\n j = i\\n ans[i] = min(ans[i], abs(i - j))\\n return ans\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def shortestToChar(self, s: str, c: str) -> List[int]:\\n q = deque([i for i, ch in enumerate(s) if ch == c])\\n ans = [0 if ch == c else -1 for ch in s]\\n d = 0\\n while q:\\n d += 1\\n for _ in range(len(q)):\\n i = q.popleft()\\n for j in (i - 1, i + 1):\\n if 0 <= j < len(s) and ans[j] == -1:\\n ans[j] = d\\n q.append(j)\\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BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，在字符串 s 中找出所有字符 c 对应的下标，并放入队列 q。\n\nBFS 向左右两边扩散，找出最短距离。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int[] shortestToChar(String s, char c) {\\n int n = s.length();\\n int[] ans = new int[n];\\n for (int i = 0, j = Integer.MAX_VALUE; i < n; ++i) {\\n if (s.charAt(i) == c) {\\n j = i;\\n }\\n ans[i] = Math.abs(i - j);\\n }\\n for (int i = n - 1, j = Integer.MAX_VALUE; i >= 0; --i) {\\n if (s.charAt(i) == c) {\\n j = i;\\n }\\n ans[i] = Math.min(ans[i], Math.abs(i - j));\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int[] shortestToChar(String s, char c) {\\n Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();\\n int n = s.length();\\n int[] ans = new int[n];\\n Arrays.fill(ans, -1);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (s.charAt(i) == c) {\\n q.offer(i);\\n ans[i] = 0;\\n }\\n }\\n int d = 0;\\n while (!q.isEmpty()) {\\n ++d;\\n for (int t = q.size(); t > 0; --t) {\\n int i = q.poll();\\n for (int j : Arrays.asList(i - 1, i + 1)) {\\n if (j >= 0 && j < n && ans[j] == -1) {\\n ans[j] = d;\\n q.offer(j);\\n }\\n }\\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BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，在字符串 s 中找出所有字符 c 对应的下标，并放入队列 q。\n\nBFS 向左右两边扩散，找出最短距离。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```ts\\nfunction shortestToChar(s: string, c: string): number[] {\\n const n = s.length;\\n let ans = [];\\n let pre = Infinity;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n if (s.charAt(i) == c) pre = i;\\n ans[i] = Math.abs(pre - i);\\n }\\n pre = Infinity;\\n for (let i = n - 1; i > -1; i--) {\\n if (s.charAt(i) == c) pre = i;\\n ans[i] = Math.min(Math.abs(pre - i), ans[i]);\\n }\\n return ans;\\n}\\n```', '```ts\\nfunction shortestToChar(s: string, c: string): number[] {\\n const n = s.length;\\n const idxs = [];\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n if (s[i] === c) {\\n idxs.push(i);\\n }\\n }\\n idxs.push(Infinity);\\n\\n const res = new Array(n);\\n let i = 0;\\n for (let j = 0; j < n; j++) {\\n if (Math.abs(idxs[i] - j) > Math.abs(idxs[i + 1] - j)) {\\n i++;\\n }\\n res[j] = Math.abs(idxs[i] - j);\\n }\\n return res;\\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BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，在字符串 s 中找出所有字符 c 对应的下标，并放入队列 q。\n\nBFS 向左右两边扩散，找出最短距离。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用BFS。\n这里提供一个参考思路，在字符串 s 中找出所有字符 c 对应的下标，并放入队列 q。\n\nBFS 向左右两边扩散，找出最短距离。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn shortest_to_char(s: String, c: char) -> Vec<i32> {\\n let c = c as u8;\\n let s = s.as_bytes();\\n let n = s.len();\\n let mut res = vec![i32::MAX; n];\\n let mut pre = i32::MAX;\\n for i in 0..n {\\n if s[i] == c {\\n pre = i as i32;\\n }\\n res[i] = i32::abs(i as i32 - pre);\\n }\\n pre = i32::MAX;\\n for i in (0..n).rev() {\\n if s[i] == c {\\n pre = i as i32;\\n }\\n res[i] = res[i].min(i32::abs(i as i32 - pre));\\n }\\n res\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> shortestToChar(string s, char c) {\\n int n = s.size();\\n vector<int> ans(n);\\n for (int i = 0, j = INT_MAX; i < n; ++i) {\\n if (s[i] == c) j = i;\\n ans[i] = abs(i - j);\\n }\\n for (int i = n - 1, j = INT_MAX; i >= 0; --i) {\\n if (s[i] == c) j = i;\\n ans[i] = min(ans[i], abs(i - j));\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> shortestToChar(string s, char c) {\\n int n = s.size();\\n vector<int> ans(n, -1);\\n queue<int> q;\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n {\\n if (s[i] == c)\\n {\\n q.push(i);\\n ans[i] = 0;\\n }\\n }\\n int d = 0;\\n while (!q.empty())\\n {\\n ++d;\\n for (int t = q.size(); t > 0; --t)\\n {\\n int i = q.front();\\n q.pop();\\n vector<int> dirs{i - 1, i + 1};\\n for (int& j : dirs)\\n {\\n if (j >= 0 && j < n && ans[j] == -1)\\n {\\n ans[j] = d;\\n q.push(j);\\n }\\n }\\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BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，在字符串 s 中找出所有字符 c 对应的下标，并放入队列 q。\n\nBFS 向左右两边扩散，找出最短距离。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次"
}
] | 请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。\n返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length == s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。\n两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，其中 abs 是绝对值函数。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"loveleetcode\", c = \"e\"\n输出：[3,2,1,0,1,0,0,1,2,2,1,0]\n解释：字符 'e' 出现在下标 3、5、6 和 11 处（下标从 0 开始计数）。\n距下标 0 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(0 - 3) = 3 。\n距下标 1 最近的 'e' 出现在下标 3 ，所以距离为 abs(1 - 3) = 2 。\n对于下标 4 ，出现在下标 3 和下标 5 处的 'e' 都离它最近，但距离是一样的 abs(4 - 3) == abs(4 - 5) = 1 。\n距下标 8 最近的 'e' 出现在下标 6 ，所以距离为 abs(8 - 6) = 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"aaab\", c = \"b\"\n输出：[3,2,1,0]\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 104\ns[i] 和 c 均为小写英文字母\n题目数据保证 c 在 s 中至少出现一次\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用BFS。\n这里提供一个参考思路，在字符串 s 中找出所有字符 c 对应的下标，并放入队列 q。\n\nBFS 向左右两边扩散，找出最短距离。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc shortestToChar(s string, c byte) []int {\\n\\tn := len(s)\\n\\tans := make([]int, n)\\n\\tfor i, j := 0, -10000; i < n; i++ {\\n\\t\\tif s[i] == c {\\n\\t\\t\\tj = i\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans[i] = i - j\\n\\t}\\n\\tfor i, j := n-1, 10000; i >= 0; i-- {\\n\\t\\tif s[i] == c {\\n\\t\\t\\tj = i\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif j-i < ans[i] {\\n\\t\\t\\tans[i] = j - i\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```', '```go\\nfunc shortestToChar(s string, c byte) []int {\\n\\tn := len(s)\\n\\tvar q []int\\n\\tans := make([]int, n)\\n\\tfor i := range s {\\n\\t\\tans[i] = -1\\n\\t\\tif s[i] == c {\\n\\t\\t\\tq = append(q, i)\\n\\t\\t\\tans[i] = 0\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\td := 0\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\td++\\n\\t\\tfor t := len(q); t > 0; t-- {\\n\\t\\t\\ti := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tfor _, j := range []int{i - 1, i + 1} {\\n\\t\\t\\t\\tif j >= 0 && j < n && ans[j] == -1 {\\n\\t\\t\\t\\t\\tans[j] = d\\n\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, j)\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个根为 root 的二叉树，每个节点的深度是 该节点到根的最短距离 。\n返回包含原始树中所有 最深节点 的 最小子树 。\n如果一个节点在 整个树 的任意节点之间具有最大的深度，则该节点是 最深的 。\n一个节点的 子树 是该节点加上它的所有后代的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]\n输出：[2,7,4]\n解释：\n我们返回值为 2 的节点，在图中用黄色标记。\n在图中用蓝色标记的是树的最深的节点。\n注意，节点 5、3 和 2 包含树中最深的节点，但节点 2 的子树最小，因此我们返回它。\n\n示例 2：\n\n输入：root = [1]\n输出：[1]\n解释：根节点是树中最深的节点。\n示例 3：\n\n输入：root = [0,1,3,null,2]\n输出：[2]\n解释：树中最深的节点为 2 ，有效子树为节点 2、1 和 0 的子树，但节点 2 的子树最小。\n \n提示：\n\n树中节点的数量在 [1, 500] 范围内。\n0 <= Node.val <= 500\n每个节点的值都是 独一无二 的。\n\n \n注意：本题与力扣 1123 重复：https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-deepest-leaves请使用 Python3 语言。"
},
{
"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 subtreeWithAllDeepest(self, root: TreeNode) -> TreeNode:\\n def dfs(root):\\n if root is None:\\n return None, 0\\n l, d1 = dfs(root.left)\\n r, d2 = dfs(root.right)\\n if d1 > d2:\\n return l, d1 + 1\\n if d1 < d2:\\n return r, d2 + 1\\n return root, d1 + 1\\n\\n return dfs(root)[0]\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个根为 root 的二叉树，每个节点的深度是 该节点到根的最短距离 。\n返回包含原始树中所有 最深节点 的 最小子树 。\n如果一个节点在 整个树 的任意节点之间具有最大的深度，则该节点是 最深的 。\n一个节点的 子树 是该节点加上它的所有后代的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]\n输出：[2,7,4]\n解释：\n我们返回值为 2 的节点，在图中用黄色标记。\n在图中用蓝色标记的是树的最深的节点。\n注意，节点 5、3 和 2 包含树中最深的节点，但节点 2 的子树最小，因此我们返回它。\n\n示例 2：\n\n输入：root = [1]\n输出：[1]\n解释：根节点是树中最深的节点。\n示例 3：\n\n输入：root = [0,1,3,null,2]\n输出：[2]\n解释：树中最深的节点为 2 ，有效子树为节点 2、1 和 0 的子树，但节点 2 的子树最小。\n \n提示：\n\n树中节点的数量在 [1, 500] 范围内。\n0 <= Node.val <= 500\n每个节点的值都是 独一无二 的。\n\n \n注意：本题与力扣 1123 重复：https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-deepest-leaves请使用 Java 语言。"
},
{
"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 TreeNode subtreeWithAllDeepest(TreeNode root) {\\n return dfs(root).getKey();\\n }\\n\\n private Pair<TreeNode, Integer> dfs(TreeNode root) {\\n if (root == null) {\\n return new Pair<>(null, 0);\\n }\\n Pair<TreeNode, Integer> l = dfs(root.left);\\n Pair<TreeNode, Integer> r = dfs(root.right);\\n int d1 = l.getValue(), d2 = r.getValue();\\n if (d1 > d2) {\\n return new Pair<>(l.getKey(), d1 + 1);\\n }\\n if (d1 < d2) {\\n return new Pair<>(r.getKey(), d2 + 1);\\n }\\n return new Pair<>(root, d1 + 1);\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"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 */\\nusing pti = pair<TreeNode*, int>;\\nclass Solution {\\npublic:\\n TreeNode* subtreeWithAllDeepest(TreeNode* root) {\\n return dfs(root).first;\\n }\\n\\n pti dfs(TreeNode* root) {\\n if (!root) return {nullptr, 0};\\n pti l = dfs(root->left);\\n pti r = dfs(root->right);\\n int d1 = l.second, d2 = r.second;\\n if (d1 > d2) return {l.first, d1 + 1};\\n if (d1 < d2) return {r.first, d2 + 1};\\n return {root, d1 + 1};\\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：给定一个根为 root 的二叉树，每个节点的深度是 该节点到根的最短距离 。\n返回包含原始树中所有 最深节点 的 最小子树 。\n如果一个节点在 整个树 的任意节点之间具有最大的深度，则该节点是 最深的 。\n一个节点的 子树 是该节点加上它的所有后代的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]\n输出：[2,7,4]\n解释：\n我们返回值为 2 的节点，在图中用黄色标记。\n在图中用蓝色标记的是树的最深的节点。\n注意，节点 5、3 和 2 包含树中最深的节点，但节点 2 的子树最小，因此我们返回它。\n\n示例 2：\n\n输入：root = [1]\n输出：[1]\n解释：根节点是树中最深的节点。\n示例 3：\n\n输入：root = [0,1,3,null,2]\n输出：[2]\n解释：树中最深的节点为 2 ，有效子树为节点 2、1 和 0 的子树，但节点 2 的子树最小。\n \n提示：\n\n树中节点的数量在 [1, 500] 范围内。\n0 <= Node.val <= 500\n每个节点的值都是 独一无二 的。\n\n \n注意：本题与力扣 1123 重复：https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-deepest-leaves"
}
] | 请根据提供的代码，描述该代码使用的编程语言和函数的功能。 |
[
{
"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 */\\ntype pair struct {\\n\\tfirst *TreeNode\\n\\tsecond int\\n}\\n\\nfunc subtreeWithAllDeepest(root *TreeNode) *TreeNode {\\n\\tvar dfs func(root *TreeNode) pair\\n\\tdfs = func(root *TreeNode) pair {\\n\\t\\tif root == nil {\\n\\t\\t\\treturn pair{nil, 0}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tl, r := dfs(root.Left), dfs(root.Right)\\n\\t\\td1, d2 := l.second, r.second\\n\\t\\tif d1 > d2 {\\n\\t\\t\\treturn pair{l.first, d1 + 1}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif d1 < d2 {\\n\\t\\t\\treturn pair{r.first, d2 + 1}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn pair{root, d1 + 1}\\n\\t}\\n\\treturn dfs(root).first\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个根为 root 的二叉树，每个节点的深度是 该节点到根的最短距离 。\n返回包含原始树中所有 最深节点 的 最小子树 。\n如果一个节点在 整个树 的任意节点之间具有最大的深度，则该节点是 最深的 。\n一个节点的 子树 是该节点加上它的所有后代的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4]\n输出：[2,7,4]\n解释：\n我们返回值为 2 的节点，在图中用黄色标记。\n在图中用蓝色标记的是树的最深的节点。\n注意，节点 5、3 和 2 包含树中最深的节点，但节点 2 的子树最小，因此我们返回它。\n\n示例 2：\n\n输入：root = [1]\n输出：[1]\n解释：根节点是树中最深的节点。\n示例 3：\n\n输入：root = [0,1,3,null,2]\n输出：[2]\n解释：树中最深的节点为 2 ，有效子树为节点 2、1 和 0 的子树，但节点 2 的子树最小。\n \n提示：\n\n树中节点的数量在 [1, 500] 范围内。\n0 <= Node.val <= 500\n每个节点的值都是 独一无二 的。\n\n \n注意：本题与力扣 1123 重复：https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-deepest-leaves"
}
] | 请详细分析输入的代码，并说明使用的具体编程语言以及函数实现的功能。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\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：爱丽丝参与一个大致基于纸牌游戏 “21点” 规则的游戏，描述如下：\n爱丽丝以 0 分开始，并在她的得分少于 k 分时抽取数字。 抽取时，她从 [1, maxPts] 的范围中随机获得一个整数作为分数进行累计，其中 maxPts 是一个整数。 每次抽取都是独立的，其结果具有相同的概率。\n当爱丽丝获得 k 分 或更多分 时，她就停止抽取数字。\n爱丽丝的分数不超过 n 的概率是多少？\n与实际答案误差不超过 10-5 的答案将被视为正确答案。\n \n\n示例 1：\n\n输入：n = 10, k = 1, maxPts = 10\n输出：1.00000\n解释：爱丽丝得到一张牌，然后停止。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 6, k = 1, maxPts = 10\n输出：0.60000\n解释：爱丽丝得到一张牌，然后停止。 在 10 种可能性中的 6 种情况下，她的得分不超过 6 分。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 21, k = 17, maxPts = 10\n输出：0.73278\n\n \n提示：\n\n0 <= k <= n <= 104\n1 <= maxPts <= 104"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\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：爱丽丝参与一个大致基于纸牌游戏 “21点” 规则的游戏，描述如下：\n爱丽丝以 0 分开始，并在她的得分少于 k 分时抽取数字。 抽取时，她从 [1, maxPts] 的范围中随机获得一个整数作为分数进行累计，其中 maxPts 是一个整数。 每次抽取都是独立的，其结果具有相同的概率。\n当爱丽丝获得 k 分 或更多分 时，她就停止抽取数字。\n爱丽丝的分数不超过 n 的概率是多少？\n与实际答案误差不超过 10-5 的答案将被视为正确答案。\n \n\n示例 1：\n\n输入：n = 10, k = 1, maxPts = 10\n输出：1.00000\n解释：爱丽丝得到一张牌，然后停止。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 6, k = 1, maxPts = 10\n输出：0.60000\n解释：爱丽丝得到一张牌，然后停止。 在 10 种可能性中的 6 种情况下，她的得分不超过 6 分。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 21, k = 17, maxPts = 10\n输出：0.73278\n\n \n提示：\n\n0 <= k <= n <= 104\n1 <= maxPts <= 104"
}
] | 详细分析输入的代码，说明使用的编程语言以及函数实现的功能。请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "爱丽丝参与一个大致基于纸牌游戏 “21点” 规则的游戏，描述如下：\n爱丽丝以 0 分开始，并在她的得分少于 k 分时抽取数字。 抽取时，她从 [1, maxPts] 的范围中随机获得一个整数作为分数进行累计，其中 maxPts 是一个整数。 每次抽取都是独立的，其结果具有相同的概率。\n当爱丽丝获得 k 分 或更多分 时，她就停止抽取数字。\n爱丽丝的分数不超过 n 的概率是多少？\n与实际答案误差不超过 10-5 的答案将被视为正确答案。\n \n\n示例 1：\n\n输入：n = 10, k = 1, maxPts = 10\n输出：1.00000\n解释：爱丽丝得到一张牌，然后停止。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 6, k = 1, maxPts = 10\n输出：0.60000\n解释：爱丽丝得到一张牌，然后停止。 在 10 种可能性中的 6 种情况下，她的得分不超过 6 分。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 21, k = 17, maxPts = 10\n输出：0.73278\n\n \n提示：\n\n0 <= k <= n <= 104\n1 <= maxPts <= 104请使用 TypeScript 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction new21Game(n: number, k: number, maxPts: number): number {\\n if (!k) return 1.0;\\n let dp = new Array(k + maxPts).fill(0.0);\\n for (let i = k; i <= n && i < k + maxPts; i++) {\\n dp[i] = 1.0;\\n }\\n dp[k - 1] = (1.0 * Math.min(n - k + 1, maxPts)) / maxPts;\\n for (let i = k - 2; i >= 0; i--) {\\n dp[i] = dp[i + 1] - (dp[i + maxPts + 1] - dp[i + 1]) / maxPts;\\n }\\n return dp[0];\\n}\\n```']"
}
] | 请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。\n给你两个字母异位词 s1 和 s2 ，返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。\n \n示例 1：\n\n输入：s1 = \"ab\", s2 = \"ba\"\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"abc\", s2 = \"bca\"\n输出：2\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length <= 20\ns2.length == s1.length\ns1 和 s2 只包含集合 {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 中的小写字母\ns2 是 s1 的一个字母异位词\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用BFS。\n这里提供一个参考思路，本题实际上是一类经典的问题：求解最小操作次数。从一个初始状态 $s_1$，经过最少 $k$ 次状态转换，变成目标状态 $s_2$。字符串长度不超过 $20$，我们考虑使用 BFS 搜索来求解。\n\n首先将初始状态 $s_1$ 入队，用哈希表 `vis` 记录所有访问过的状态。\n\n接下来每一轮，都是将队列中的所有状态转换到下一个状态，当遇到目标状态 $s_2$ 时，当前状态转换的轮数就是答案。\n\n我们发现，题目的重点在于如何进行状态转换。对于本题，转换操作就是交换一个字符串中两个位置的字符。如果当前字符串 $s[i]$ 与 $s_2[i]$ 不相等，那么我们应该在 $s$ 中找到一个位置 $j$，满足 $s[j] = s_2[i]$ 并且 $s[j] \\neq s_2[j]$，然后交换 $s[i]$ 和 $s[j]$。这样可以使得状态最接近于目标状态。这里的状态转换可以参考以下代码中的 `next()` 函数。\n\n复杂度分析：BFS 剪枝不讨论时空复杂度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def kSimilarity(self, s1: str, s2: str) -> int:\\n def next(s):\\n i = 0\\n while s[i] == s2[i]:\\n i += 1\\n res = []\\n for j in range(i + 1, n):\\n if s[j] == s2[i] and s[j] != s2[j]:\\n res.append(s2[: i + 1] + s[i + 1 : j] + s[i] + s[j + 1 :])\\n return res\\n\\n q = deque([s1])\\n vis = {s1}\\n ans, n = 0, len(s1)\\n while 1:\\n for _ in range(len(q)):\\n s = q.popleft()\\n if s == s2:\\n return ans\\n for nxt in next(s):\\n if nxt not in vis:\\n vis.add(nxt)\\n q.append(nxt)\\n ans += 1\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def kSimilarity(self, s1: str, s2: str) -> int:\\n def f(s):\\n cnt = sum(c != s2[i] for i, c in enumerate(s))\\n return (cnt + 1) >> 1\\n\\n def next(s):\\n i = 0\\n while s[i] == s2[i]:\\n i += 1\\n res = []\\n for j in range(i + 1, n):\\n if s[j] == s2[i] and s[j] != s2[j]:\\n res.append(s2[: i + 1] + s[i + 1 : j] + s[i] + s[j + 1 :])\\n return res\\n\\n q = [(f(s1), s1)]\\n dist = {s1: 0}\\n n = len(s1)\\n while 1:\\n _, s = heappop(q)\\n if s == s2:\\n return dist[s]\\n for nxt in next(s):\\n if nxt not in dist or dist[nxt] > dist[s] + 1:\\n dist[nxt] = dist[s] + 1\\n heappush(q, (dist[nxt] + f(nxt), nxt))\\n```']"
}
] | 请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。\n给你两个字母异位词 s1 和 s2 ，返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。\n \n示例 1：\n\n输入：s1 = \"ab\", s2 = \"ba\"\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"abc\", s2 = \"bca\"\n输出：2\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length <= 20\ns2.length == s1.length\ns1 和 s2 只包含集合 {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 中的小写字母\ns2 是 s1 的一个字母异位词\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，本题实际上是一类经典的问题：求解最小操作次数。从一个初始状态 $s_1$，经过最少 $k$ 次状态转换，变成目标状态 $s_2$。字符串长度不超过 $20$，我们考虑使用 BFS 搜索来求解。\n\n首先将初始状态 $s_1$ 入队，用哈希表 `vis` 记录所有访问过的状态。\n\n接下来每一轮，都是将队列中的所有状态转换到下一个状态，当遇到目标状态 $s_2$ 时，当前状态转换的轮数就是答案。\n\n我们发现，题目的重点在于如何进行状态转换。对于本题，转换操作就是交换一个字符串中两个位置的字符。如果当前字符串 $s[i]$ 与 $s_2[i]$ 不相等，那么我们应该在 $s$ 中找到一个位置 $j$，满足 $s[j] = s_2[i]$ 并且 $s[j] \\neq s_2[j]$，然后交换 $s[i]$ 和 $s[j]$。这样可以使得状态最接近于目标状态。这里的状态转换可以参考以下代码中的 `next()` 函数。\n\n复杂度分析：BFS 剪枝不讨论时空复杂度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int kSimilarity(String s1, String s2) {\\n Deque<String> q = new ArrayDeque<>();\\n Set<String> vis = new HashSet<>();\\n q.offer(s1);\\n vis.add(s1);\\n int ans = 0;\\n while (true) {\\n for (int i = q.size(); i > 0; --i) {\\n String s = q.pollFirst();\\n if (s.equals(s2)) {\\n return ans;\\n }\\n for (String nxt : next(s, s2)) {\\n if (!vis.contains(nxt)) {\\n vis.add(nxt);\\n q.offer(nxt);\\n }\\n }\\n }\\n ++ans;\\n }\\n }\\n\\n private List<String> next(String s, String s2) {\\n int i = 0, n = s.length();\\n char[] cs = s.toCharArray();\\n for (; cs[i] == s2.charAt(i); ++i) {\\n }\\n\\n List<String> res = new ArrayList<>();\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (cs[j] == s2.charAt(i) && cs[j] != s2.charAt(j)) {\\n swap(cs, i, j);\\n res.add(new String(cs));\\n swap(cs, i, j);\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\n\\n private void swap(char[] cs, int i, int j) {\\n char t = cs[i];\\n cs[i] = cs[j];\\n cs[j] = t;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int kSimilarity(String s1, String s2) {\\n PriorityQueue<Pair<Integer, String>> q\\n = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(Pair::getKey));\\n q.offer(new Pair<>(f(s1, s2), s1));\\n Map<String, Integer> dist = new HashMap<>();\\n dist.put(s1, 0);\\n while (true) {\\n String s = q.poll().getValue();\\n if (s.equals(s2)) {\\n return dist.get(s);\\n }\\n for (String nxt : next(s, s2)) {\\n if (!dist.containsKey(nxt) || dist.get(nxt) > dist.get(s) + 1) {\\n dist.put(nxt, dist.get(s) + 1);\\n q.offer(new Pair<>(dist.get(nxt) + f(nxt, s2), nxt));\\n }\\n }\\n }\\n }\\n\\n private int f(String s, String s2) {\\n int cnt = 0;\\n for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {\\n if (s.charAt(i) != s2.charAt(i)) {\\n ++cnt;\\n }\\n }\\n return (cnt + 1) >> 1;\\n }\\n\\n private List<String> next(String s, String s2) {\\n int i = 0, n = s.length();\\n char[] cs = s.toCharArray();\\n for (; cs[i] == s2.charAt(i); ++i) {\\n }\\n\\n List<String> res = new ArrayList<>();\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (cs[j] == s2.charAt(i) && cs[j] != s2.charAt(j)) {\\n swap(cs, i, j);\\n res.add(new String(cs));\\n swap(cs, i, j);\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\n\\n private void swap(char[] cs, int i, int j) {\\n char t = cs[i];\\n cs[i] = cs[j];\\n cs[j] = t;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int kSimilarity(string s1, string s2) {\\n queue<string> q{{s1}};\\n unordered_set<string> vis{{s1}};\\n int ans = 0;\\n while (1) {\\n for (int i = q.size(); i; --i) {\\n auto s = q.front();\\n q.pop();\\n if (s == s2) {\\n return ans;\\n }\\n for (auto& nxt : next(s, s2)) {\\n if (!vis.count(nxt)) {\\n vis.insert(nxt);\\n q.push(nxt);\\n }\\n }\\n }\\n ++ans;\\n }\\n }\\n\\n vector<string> next(string& s, string& s2) {\\n int i = 0, n = s.size();\\n for (; s[i] == s2[i]; ++i) {}\\n vector<string> res;\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (s[j] == s2[i] && s[j] != s2[j]) {\\n swap(s[i], s[j]);\\n res.push_back(s);\\n swap(s[i], s[j]);\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nusing pis = pair<int, string>;\\n\\nclass Solution {\\npublic:\\n int kSimilarity(string s1, string s2) {\\n priority_queue<pis, vector<pis>, greater<pis>> q;\\n q.push({f(s1, s2), s1});\\n unordered_map<string, int> dist;\\n dist[s1] = 0;\\n while (1) {\\n auto [_, s] = q.top();\\n q.pop();\\n if (s == s2) {\\n return dist[s];\\n }\\n for (auto& nxt : next(s, s2)) {\\n if (!dist.count(nxt) || dist[nxt] > dist[s] + 1) {\\n dist[nxt] = dist[s] + 1;\\n q.push({dist[nxt] + f(nxt, s2), nxt});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n\\n int f(string& s, string& s2) {\\n int cnt = 0;\\n for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {\\n cnt += s[i] != s2[i];\\n }\\n return (cnt + 1) >> 1;\\n }\\n\\n vector<string> next(string& s, string& s2) {\\n int i = 0, n = s.size();\\n for (; s[i] == s2[i]; ++i) {}\\n vector<string> res;\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (s[j] == s2[i] && s[j] != s2[j]) {\\n swap(s[i], s[j]);\\n res.push_back(s);\\n swap(s[i], s[j]);\\n }\\n }\\n return res;\\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BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，本题实际上是一类经典的问题：求解最小操作次数。从一个初始状态 $s_1$，经过最少 $k$ 次状态转换，变成目标状态 $s_2$。字符串长度不超过 $20$，我们考虑使用 BFS 搜索来求解。\n\n首先将初始状态 $s_1$ 入队，用哈希表 `vis` 记录所有访问过的状态。\n\n接下来每一轮，都是将队列中的所有状态转换到下一个状态，当遇到目标状态 $s_2$ 时，当前状态转换的轮数就是答案。\n\n我们发现，题目的重点在于如何进行状态转换。对于本题，转换操作就是交换一个字符串中两个位置的字符。如果当前字符串 $s[i]$ 与 $s_2[i]$ 不相等，那么我们应该在 $s$ 中找到一个位置 $j$，满足 $s[j] = s_2[i]$ 并且 $s[j] \\neq s_2[j]$，然后交换 $s[i]$ 和 $s[j]$。这样可以使得状态最接近于目标状态。这里的状态转换可以参考以下代码中的 `next()` 函数。\n\n复杂度分析：BFS 剪枝不讨论时空复杂度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。\n给你两个字母异位词 s1 和 s2 ，返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。\n \n示例 1：\n\n输入：s1 = \"ab\", s2 = \"ba\"\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"abc\", s2 = \"bca\"\n输出：2\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length <= 20\ns2.length == s1.length\ns1 和 s2 只包含集合 {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 中的小写字母\ns2 是 s1 的一个字母异位词"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc kSimilarity(s1 string, s2 string) int {\\n\\tnext := func(s string) []string {\\n\\t\\ti := 0\\n\\t\\tres := []string{}\\n\\t\\tfor ; s[i] == s2[i]; i++ {\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor j := i + 1; j < len(s1); j++ {\\n\\t\\t\\tif s[j] == s2[i] && s[j] != s2[j] {\\n\\t\\t\\t\\tres = append(res, s[:i]+string(s[j])+s[i+1:j]+string(s[i])+s[j+1:])\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn res\\n\\t}\\n\\n\\tq := []string{s1}\\n\\tvis := map[string]bool{s1: true}\\n\\tans := 0\\n\\tfor {\\n\\t\\tfor i := len(q); i > 0; i-- {\\n\\t\\t\\ts := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tif s == s2 {\\n\\t\\t\\t\\treturn ans\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tfor _, nxt := range next(s) {\\n\\t\\t\\t\\tif !vis[nxt] {\\n\\t\\t\\t\\t\\tvis[nxt] = true\\n\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, nxt)\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans++\\n\\t}\\n}\\n```', '```go\\nfunc kSimilarity(s1 string, s2 string) int {\\n\\tnext := func(s string) []string {\\n\\t\\ti := 0\\n\\t\\tres := []string{}\\n\\t\\tfor ; s[i] == s2[i]; i++ {\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor j := i + 1; j < len(s1); j++ {\\n\\t\\t\\tif s[j] == s2[i] && s[j] != s2[j] {\\n\\t\\t\\t\\tres = append(res, s[:i]+string(s[j])+s[i+1:j]+string(s[i])+s[j+1:])\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn res\\n\\t}\\n\\n\\tf := func(s string) int {\\n\\t\\tcnt := 0\\n\\t\\tfor i := range s {\\n\\t\\t\\tif s[i] != s2[i] {\\n\\t\\t\\t\\tcnt++\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn (cnt + 1) >> 1\\n\\t}\\n\\n\\tq := hp{pair{f(s1), s1}}\\n\\tdist := map[string]int{s1: 0}\\n\\tfor {\\n\\t\\ts := heap.Pop(&q).(pair).s\\n\\t\\tif s == s2 {\\n\\t\\t\\treturn dist[s]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor _, nxt := range next(s) {\\n\\t\\t\\tif v, ok := dist[nxt]; !ok || v > dist[s]+1 {\\n\\t\\t\\t\\tdist[nxt] = dist[s] + 1\\n\\t\\t\\t\\theap.Push(&q, pair{dist[nxt] + f(nxt), nxt})\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n}\\n\\ntype pair struct {\\n\\tv int\\n\\ts string\\n}\\ntype hp []pair\\n\\nfunc (h hp) Len() int { return len(h) }\\nfunc (h hp) Less(i, j int) bool {\\n\\ta, b := h[i], h[j]\\n\\treturn a.v < b.v\\n}\\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": "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，本题实际上是一类经典的问题：求解最小操作次数。从一个初始状态 $s_1$，经过最少 $k$ 次状态转换，变成目标状态 $s_2$。字符串长度不超过 $20$，我们考虑使用 BFS 搜索来求解。\n\n首先将初始状态 $s_1$ 入队，用哈希表 `vis` 记录所有访问过的状态。\n\n接下来每一轮，都是将队列中的所有状态转换到下一个状态，当遇到目标状态 $s_2$ 时，当前状态转换的轮数就是答案。\n\n我们发现，题目的重点在于如何进行状态转换。对于本题，转换操作就是交换一个字符串中两个位置的字符。如果当前字符串 $s[i]$ 与 $s_2[i]$ 不相等，那么我们应该在 $s$ 中找到一个位置 $j$，满足 $s[j] = s_2[i]$ 并且 $s[j] \\neq s_2[j]$，然后交换 $s[i]$ 和 $s[j]$。这样可以使得状态最接近于目标状态。这里的状态转换可以参考以下代码中的 `next()` 函数。\n\n复杂度分析：BFS 剪枝不讨论时空复杂度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。\n给你两个字母异位词 s1 和 s2 ，返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。\n \n示例 1：\n\n输入：s1 = \"ab\", s2 = \"ba\"\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"abc\", s2 = \"bca\"\n输出：2\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length <= 20\ns2.length == s1.length\ns1 和 s2 只包含集合 {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 中的小写字母\ns2 是 s1 的一个字母异位词"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def kSimilarity(self, s1: str, s2: str) -> int:\\n def next(s):\\n i = 0\\n while s[i] == s2[i]:\\n i += 1\\n res = []\\n for j in range(i + 1, n):\\n if s[j] == s2[i] and s[j] != s2[j]:\\n res.append(s2[: i + 1] + s[i + 1 : j] + s[i] + s[j + 1 :])\\n return res\\n\\n q = deque([s1])\\n vis = {s1}\\n ans, n = 0, len(s1)\\n while 1:\\n for _ in range(len(q)):\\n s = q.popleft()\\n if s == s2:\\n return ans\\n for nxt in next(s):\\n if nxt not in vis:\\n vis.add(nxt)\\n q.append(nxt)\\n ans += 1\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def kSimilarity(self, s1: str, s2: str) -> int:\\n def f(s):\\n cnt = sum(c != s2[i] for i, c in enumerate(s))\\n return (cnt + 1) >> 1\\n\\n def next(s):\\n i = 0\\n while s[i] == s2[i]:\\n i += 1\\n res = []\\n for j in range(i + 1, n):\\n if s[j] == s2[i] and s[j] != s2[j]:\\n res.append(s2[: i + 1] + s[i + 1 : j] + s[i] + s[j + 1 :])\\n return res\\n\\n q = [(f(s1), s1)]\\n dist = {s1: 0}\\n n = len(s1)\\n while 1:\\n _, s = heappop(q)\\n if s == s2:\\n return dist[s]\\n for nxt in next(s):\\n if nxt not in dist or dist[nxt] > dist[s] + 1:\\n dist[nxt] = dist[s] + 1\\n heappush(q, (dist[nxt] + f(nxt), nxt))\\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A\\* 算法（进阶）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，A\\* 搜索算法（A\\* 读作 A-star），简称 A\\* 算法，是一种在图形平面上，对于有多个节点的路径求出最低通过成本的算法。它属于图遍历和最佳优先搜索算法（英文：Best-first search），亦是 BFS 的改进。\n\nA\\* 算法主要步骤如下：\n\n1. 将方法一中的 BFS 队列转换为优先队列（小根堆）；\n1. 队列中的每个元素为 `(dist[s] + f(s), s)`，`dist[s]` 表示从初始状态 $s_1$ 到当前状态 $s$ 的距离，`f(s)` 表示从当前状态 $s$ 到目标状态 $s_2$ 的估计距离，这两个距离之和作为堆排序的依据；\n1. 当终点第一次出队时，说明找到了从起点 $s_1$ 到终点 $s_2$ 的最短路径，直接返回对应的距离；\n1. `f(s)` 是估价函数，并且估价函数要满足 `f(s) <= g(s)`，其中 `g(s)` 表示 $s$ 到终点 $s_2$ 的真实距离；\n\n需要注意的是，A\\* 算法只能保证终点第一次出队时，即找到了一条从起点到终点的最小路径，不能保证其他点出队时也是从起点到当前点的最短路径。\n\n复杂度分析：启发式搜索不讨论时空复杂度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。\n给你两个字母异位词 s1 和 s2 ，返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。\n \n示例 1：\n\n输入：s1 = \"ab\", s2 = \"ba\"\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"abc\", s2 = \"bca\"\n输出：2\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length <= 20\ns2.length == s1.length\ns1 和 s2 只包含集合 {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 中的小写字母\ns2 是 s1 的一个字母异位词"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。\n给你两个字母异位词 s1 和 s2 ，返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。\n \n示例 1：\n\n输入：s1 = \"ab\", s2 = \"ba\"\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"abc\", s2 = \"bca\"\n输出：2\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length <= 20\ns2.length == s1.length\ns1 和 s2 只包含集合 {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 中的小写字母\ns2 是 s1 的一个字母异位词\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用A\\* 算法（进阶）。\n这里提供一个参考思路，A\\* 搜索算法（A\\* 读作 A-star），简称 A\\* 算法，是一种在图形平面上，对于有多个节点的路径求出最低通过成本的算法。它属于图遍历和最佳优先搜索算法（英文：Best-first search），亦是 BFS 的改进。\n\nA\\* 算法主要步骤如下：\n\n1. 将方法一中的 BFS 队列转换为优先队列（小根堆）；\n1. 队列中的每个元素为 `(dist[s] + f(s), s)`，`dist[s]` 表示从初始状态 $s_1$ 到当前状态 $s$ 的距离，`f(s)` 表示从当前状态 $s$ 到目标状态 $s_2$ 的估计距离，这两个距离之和作为堆排序的依据；\n1. 当终点第一次出队时，说明找到了从起点 $s_1$ 到终点 $s_2$ 的最短路径，直接返回对应的距离；\n1. `f(s)` 是估价函数，并且估价函数要满足 `f(s) <= g(s)`，其中 `g(s)` 表示 $s$ 到终点 $s_2$ 的真实距离；\n\n需要注意的是，A\\* 算法只能保证终点第一次出队时，即找到了一条从起点到终点的最小路径，不能保证其他点出队时也是从起点到当前点的最短路径。\n\n复杂度分析：启发式搜索不讨论时空复杂度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int kSimilarity(String s1, String s2) {\\n Deque<String> q = new ArrayDeque<>();\\n Set<String> vis = new HashSet<>();\\n q.offer(s1);\\n vis.add(s1);\\n int ans = 0;\\n while (true) {\\n for (int i = q.size(); i > 0; --i) {\\n String s = q.pollFirst();\\n if (s.equals(s2)) {\\n return ans;\\n }\\n for (String nxt : next(s, s2)) {\\n if (!vis.contains(nxt)) {\\n vis.add(nxt);\\n q.offer(nxt);\\n }\\n }\\n }\\n ++ans;\\n }\\n }\\n\\n private List<String> next(String s, String s2) {\\n int i = 0, n = s.length();\\n char[] cs = s.toCharArray();\\n for (; cs[i] == s2.charAt(i); ++i) {\\n }\\n\\n List<String> res = new ArrayList<>();\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (cs[j] == s2.charAt(i) && cs[j] != s2.charAt(j)) {\\n swap(cs, i, j);\\n res.add(new String(cs));\\n swap(cs, i, j);\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\n\\n private void swap(char[] cs, int i, int j) {\\n char t = cs[i];\\n cs[i] = cs[j];\\n cs[j] = t;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int kSimilarity(String s1, String s2) {\\n PriorityQueue<Pair<Integer, String>> q\\n = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(Pair::getKey));\\n q.offer(new Pair<>(f(s1, s2), s1));\\n Map<String, Integer> dist = new HashMap<>();\\n dist.put(s1, 0);\\n while (true) {\\n String s = q.poll().getValue();\\n if (s.equals(s2)) {\\n return dist.get(s);\\n }\\n for (String nxt : next(s, s2)) {\\n if (!dist.containsKey(nxt) || dist.get(nxt) > dist.get(s) + 1) {\\n dist.put(nxt, dist.get(s) + 1);\\n q.offer(new Pair<>(dist.get(nxt) + f(nxt, s2), nxt));\\n }\\n }\\n }\\n }\\n\\n private int f(String s, String s2) {\\n int cnt = 0;\\n for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {\\n if (s.charAt(i) != s2.charAt(i)) {\\n ++cnt;\\n }\\n }\\n return (cnt + 1) >> 1;\\n }\\n\\n private List<String> next(String s, String s2) {\\n int i = 0, n = s.length();\\n char[] cs = s.toCharArray();\\n for (; cs[i] == s2.charAt(i); ++i) {\\n }\\n\\n List<String> res = new ArrayList<>();\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (cs[j] == s2.charAt(i) && cs[j] != s2.charAt(j)) {\\n swap(cs, i, j);\\n res.add(new String(cs));\\n swap(cs, i, j);\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\n\\n private void swap(char[] cs, int i, int j) {\\n char t = cs[i];\\n cs[i] = cs[j];\\n cs[j] = t;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。\n给你两个字母异位词 s1 和 s2 ，返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。\n \n示例 1：\n\n输入：s1 = \"ab\", s2 = \"ba\"\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"abc\", s2 = \"bca\"\n输出：2\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length <= 20\ns2.length == s1.length\ns1 和 s2 只包含集合 {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 中的小写字母\ns2 是 s1 的一个字母异位词\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用A\\* 算法（进阶）。\n这里提供一个参考思路，A\\* 搜索算法（A\\* 读作 A-star），简称 A\\* 算法，是一种在图形平面上，对于有多个节点的路径求出最低通过成本的算法。它属于图遍历和最佳优先搜索算法（英文：Best-first search），亦是 BFS 的改进。\n\nA\\* 算法主要步骤如下：\n\n1. 将方法一中的 BFS 队列转换为优先队列（小根堆）；\n1. 队列中的每个元素为 `(dist[s] + f(s), s)`，`dist[s]` 表示从初始状态 $s_1$ 到当前状态 $s$ 的距离，`f(s)` 表示从当前状态 $s$ 到目标状态 $s_2$ 的估计距离，这两个距离之和作为堆排序的依据；\n1. 当终点第一次出队时，说明找到了从起点 $s_1$ 到终点 $s_2$ 的最短路径，直接返回对应的距离；\n1. `f(s)` 是估价函数，并且估价函数要满足 `f(s) <= g(s)`，其中 `g(s)` 表示 $s$ 到终点 $s_2$ 的真实距离；\n\n需要注意的是，A\\* 算法只能保证终点第一次出队时，即找到了一条从起点到终点的最小路径，不能保证其他点出队时也是从起点到当前点的最短路径。\n\n复杂度分析：启发式搜索不讨论时空复杂度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int kSimilarity(string s1, string s2) {\\n queue<string> q{{s1}};\\n unordered_set<string> vis{{s1}};\\n int ans = 0;\\n while (1) {\\n for (int i = q.size(); i; --i) {\\n auto s = q.front();\\n q.pop();\\n if (s == s2) {\\n return ans;\\n }\\n for (auto& nxt : next(s, s2)) {\\n if (!vis.count(nxt)) {\\n vis.insert(nxt);\\n q.push(nxt);\\n }\\n }\\n }\\n ++ans;\\n }\\n }\\n\\n vector<string> next(string& s, string& s2) {\\n int i = 0, n = s.size();\\n for (; s[i] == s2[i]; ++i) {}\\n vector<string> res;\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (s[j] == s2[i] && s[j] != s2[j]) {\\n swap(s[i], s[j]);\\n res.push_back(s);\\n swap(s[i], s[j]);\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nusing pis = pair<int, string>;\\n\\nclass Solution {\\npublic:\\n int kSimilarity(string s1, string s2) {\\n priority_queue<pis, vector<pis>, greater<pis>> q;\\n q.push({f(s1, s2), s1});\\n unordered_map<string, int> dist;\\n dist[s1] = 0;\\n while (1) {\\n auto [_, s] = q.top();\\n q.pop();\\n if (s == s2) {\\n return dist[s];\\n }\\n for (auto& nxt : next(s, s2)) {\\n if (!dist.count(nxt) || dist[nxt] > dist[s] + 1) {\\n dist[nxt] = dist[s] + 1;\\n q.push({dist[nxt] + f(nxt, s2), nxt});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n\\n int f(string& s, string& s2) {\\n int cnt = 0;\\n for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {\\n cnt += s[i] != s2[i];\\n }\\n return (cnt + 1) >> 1;\\n }\\n\\n vector<string> next(string& s, string& s2) {\\n int i = 0, n = s.size();\\n for (; s[i] == s2[i]; ++i) {}\\n vector<string> res;\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (s[j] == s2[i] && s[j] != s2[j]) {\\n swap(s[i], s[j]);\\n res.push_back(s);\\n swap(s[i], s[j]);\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "对于某些非负整数 k ，如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次，能够使结果字符串等于 s2 ，则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。\n给你两个字母异位词 s1 和 s2 ，返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。\n \n示例 1：\n\n输入：s1 = \"ab\", s2 = \"ba\"\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"abc\", s2 = \"bca\"\n输出：2\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length <= 20\ns2.length == s1.length\ns1 和 s2 只包含集合 {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'} 中的小写字母\ns2 是 s1 的一个字母异位词\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用A\\* 算法（进阶）。\n这里提供一个参考思路，A\\* 搜索算法（A\\* 读作 A-star），简称 A\\* 算法，是一种在图形平面上，对于有多个节点的路径求出最低通过成本的算法。它属于图遍历和最佳优先搜索算法（英文：Best-first search），亦是 BFS 的改进。\n\nA\\* 算法主要步骤如下：\n\n1. 将方法一中的 BFS 队列转换为优先队列（小根堆）；\n1. 队列中的每个元素为 `(dist[s] + f(s), s)`，`dist[s]` 表示从初始状态 $s_1$ 到当前状态 $s$ 的距离，`f(s)` 表示从当前状态 $s$ 到目标状态 $s_2$ 的估计距离，这两个距离之和作为堆排序的依据；\n1. 当终点第一次出队时，说明找到了从起点 $s_1$ 到终点 $s_2$ 的最短路径，直接返回对应的距离；\n1. `f(s)` 是估价函数，并且估价函数要满足 `f(s) <= g(s)`，其中 `g(s)` 表示 $s$ 到终点 $s_2$ 的真实距离；\n\n需要注意的是，A\\* 算法只能保证终点第一次出队时，即找到了一条从起点到终点的最小路径，不能保证其他点出队时也是从起点到当前点的最短路径。\n\n复杂度分析：启发式搜索不讨论时空复杂度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc kSimilarity(s1 string, s2 string) int {\\n\\tnext := func(s string) []string {\\n\\t\\ti := 0\\n\\t\\tres := []string{}\\n\\t\\tfor ; s[i] == s2[i]; i++ {\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor j := i + 1; j < len(s1); j++ {\\n\\t\\t\\tif s[j] == s2[i] && s[j] != s2[j] {\\n\\t\\t\\t\\tres = append(res, s[:i]+string(s[j])+s[i+1:j]+string(s[i])+s[j+1:])\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn res\\n\\t}\\n\\n\\tq := []string{s1}\\n\\tvis := map[string]bool{s1: true}\\n\\tans := 0\\n\\tfor {\\n\\t\\tfor i := len(q); i > 0; i-- {\\n\\t\\t\\ts := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tif s == s2 {\\n\\t\\t\\t\\treturn ans\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tfor _, nxt := range next(s) {\\n\\t\\t\\t\\tif !vis[nxt] {\\n\\t\\t\\t\\t\\tvis[nxt] = true\\n\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, nxt)\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans++\\n\\t}\\n}\\n```', '```go\\nfunc kSimilarity(s1 string, s2 string) int {\\n\\tnext := func(s string) []string {\\n\\t\\ti := 0\\n\\t\\tres := []string{}\\n\\t\\tfor ; s[i] == s2[i]; i++ {\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor j := i + 1; j < len(s1); j++ {\\n\\t\\t\\tif s[j] == s2[i] && s[j] != s2[j] {\\n\\t\\t\\t\\tres = append(res, s[:i]+string(s[j])+s[i+1:j]+string(s[i])+s[j+1:])\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn res\\n\\t}\\n\\n\\tf := func(s string) int {\\n\\t\\tcnt := 0\\n\\t\\tfor i := range s {\\n\\t\\t\\tif s[i] != s2[i] {\\n\\t\\t\\t\\tcnt++\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn (cnt + 1) >> 1\\n\\t}\\n\\n\\tq := hp{pair{f(s1), s1}}\\n\\tdist := map[string]int{s1: 0}\\n\\tfor {\\n\\t\\ts := heap.Pop(&q).(pair).s\\n\\t\\tif s == s2 {\\n\\t\\t\\treturn dist[s]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor _, nxt := range next(s) {\\n\\t\\t\\tif v, ok := dist[nxt]; !ok || v > dist[s]+1 {\\n\\t\\t\\t\\tdist[nxt] = dist[s] + 1\\n\\t\\t\\t\\theap.Push(&q, pair{dist[nxt] + f(nxt), nxt})\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n}\\n\\ntype pair struct {\\n\\tv int\\n\\ts string\\n}\\ntype hp []pair\\n\\nfunc (h hp) Len() int { return len(h) }\\nfunc (h hp) Less(i, j int) bool {\\n\\ta, b := h[i], h[j]\\n\\treturn a.v < b.v\\n}\\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```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```python\\nclass Solution:\\n def scoreOfParentheses(self, s: str) -> int:\\n ans = d = 0\\n for i, c in enumerate(s):\\n if c == '(':\\n d += 1\\n else:\\n d -= 1\\n if s[i - 1] == '(':\\n ans += 1 << d\\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计数的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们通过观察发现，`()` 是唯一贡献分数的结构，外括号只是为该结构添加了一些乘数。所以我们只需要关心 `()`。\n\n我们用 $d$ 维护当前括号的深度，对于每个 `(`，我们将深度加一，对于每个 `)`，我们将深度减一。当我们遇到 `()` 时，我们将 $2^d$ 加到答案中。\n\n我们举个实际的例子，以 `(()(()))` 为例，我们首先找到内部两个闭合括号 `()`，然后将分数加上对应的 $2^d$。实际上，我们是在计算 `(()) + ((()))` 的分数。\n\n```bash\n( ( ) ( ( ) ) )\n ^ ^ ^ ^\n\n( ( ) ) + ( ( ( ) ) )\n ^ ^ ^ ^\n```\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是字符串的长度。\n\n括号相关类型题：\n\n- [678. 有效的括号字符串](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/0600-0699/0678.Valid%20Parenthesis%20String/README.md)\n- [1021. 删除最外层的括号](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1000-1099/1021.Remove%20Outermost%20Parentheses/README.md)\n- [1096. 花括号展开 II](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1000-1099/1096.Brace%20Expansion%20II/README.md)\n- [1249. 移除无效的括号](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1200-1299/1249.Minimum%20Remove%20to%20Make%20Valid%20Parentheses/README.md)\n- [1541. 平衡括号字符串的最少插入次数](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1500-1599/1541.Minimum%20Insertions%20to%20Balance%20a%20Parentheses%20String/README.md)\n- [2116. 判断一个括号字符串是否有效](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/2100-2199/2116.Check%20if%20a%20Parentheses%20String%20Can%20Be%20Valid/README.md)\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个平衡括号字符串 S，按下述规则计算该字符串的分数：\n\n() 得 1 分。\nAB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。\n(A) 得 2 * A 分，其中 A 是平衡括号字符串。\n\n \n示例 1：\n输入： \"()\"\n输出： 1\n\n示例 2：\n输入： \"(())\"\n输出： 2\n\n示例 3：\n输入： \"()()\"\n输出： 2\n\n示例 4：\n输入： \"(()(()))\"\n输出： 6\n\n \n提示：\n\nS 是平衡括号字符串，且只含有 ( 和 ) 。\n2 <= S.length <= 50"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```java\\nclass Solution {\\n public int scoreOfParentheses(String s) {\\n int ans = 0, d = 0;\\n for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {\\n if (s.charAt(i) == '(') {\\n ++d;\\n } else {\\n --d;\\n if (s.charAt(i - 1) == '(') {\\n ans += 1 << d;\\n }\\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计数的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们通过观察发现，`()` 是唯一贡献分数的结构，外括号只是为该结构添加了一些乘数。所以我们只需要关心 `()`。\n\n我们用 $d$ 维护当前括号的深度，对于每个 `(`，我们将深度加一，对于每个 `)`，我们将深度减一。当我们遇到 `()` 时，我们将 $2^d$ 加到答案中。\n\n我们举个实际的例子，以 `(()(()))` 为例，我们首先找到内部两个闭合括号 `()`，然后将分数加上对应的 $2^d$。实际上，我们是在计算 `(()) + ((()))` 的分数。\n\n```bash\n( ( ) ( ( ) ) )\n ^ ^ ^ ^\n\n( ( ) ) + ( ( ( ) ) )\n ^ ^ ^ ^\n```\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是字符串的长度。\n\n括号相关类型题：\n\n- [678. 有效的括号字符串](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/0600-0699/0678.Valid%20Parenthesis%20String/README.md)\n- [1021. 删除最外层的括号](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1000-1099/1021.Remove%20Outermost%20Parentheses/README.md)\n- [1096. 花括号展开 II](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1000-1099/1096.Brace%20Expansion%20II/README.md)\n- [1249. 移除无效的括号](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1200-1299/1249.Minimum%20Remove%20to%20Make%20Valid%20Parentheses/README.md)\n- [1541. 平衡括号字符串的最少插入次数](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1500-1599/1541.Minimum%20Insertions%20to%20Balance%20a%20Parentheses%20String/README.md)\n- [2116. 判断一个括号字符串是否有效](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/2100-2199/2116.Check%20if%20a%20Parentheses%20String%20Can%20Be%20Valid/README.md)\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个平衡括号字符串 S，按下述规则计算该字符串的分数：\n\n() 得 1 分。\nAB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。\n(A) 得 2 * A 分，其中 A 是平衡括号字符串。\n\n \n示例 1：\n输入： \"()\"\n输出： 1\n\n示例 2：\n输入： \"(())\"\n输出： 2\n\n示例 3：\n输入： \"()()\"\n输出： 2\n\n示例 4：\n输入： \"(()(()))\"\n输出： 6\n\n \n提示：\n\nS 是平衡括号字符串，且只含有 ( 和 ) 。\n2 <= S.length <= 50"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int scoreOfParentheses(string s) {\\n int ans = 0, d = 0;\\n for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {\\n if (s[i] == '(') {\\n ++d;\\n } else {\\n --d;\\n if (s[i - 1] == '(') {\\n ans += 1 << d;\\n }\\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计数的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们通过观察发现，`()` 是唯一贡献分数的结构，外括号只是为该结构添加了一些乘数。所以我们只需要关心 `()`。\n\n我们用 $d$ 维护当前括号的深度，对于每个 `(`，我们将深度加一，对于每个 `)`，我们将深度减一。当我们遇到 `()` 时，我们将 $2^d$ 加到答案中。\n\n我们举个实际的例子，以 `(()(()))` 为例，我们首先找到内部两个闭合括号 `()`，然后将分数加上对应的 $2^d$。实际上，我们是在计算 `(()) + ((()))` 的分数。\n\n```bash\n( ( ) ( ( ) ) )\n ^ ^ ^ ^\n\n( ( ) ) + ( ( ( ) ) )\n ^ ^ ^ ^\n```\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是字符串的长度。\n\n括号相关类型题：\n\n- [678. 有效的括号字符串](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/0600-0699/0678.Valid%20Parenthesis%20String/README.md)\n- [1021. 删除最外层的括号](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1000-1099/1021.Remove%20Outermost%20Parentheses/README.md)\n- [1096. 花括号展开 II](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1000-1099/1096.Brace%20Expansion%20II/README.md)\n- [1249. 移除无效的括号](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1200-1299/1249.Minimum%20Remove%20to%20Make%20Valid%20Parentheses/README.md)\n- [1541. 平衡括号字符串的最少插入次数](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1500-1599/1541.Minimum%20Insertions%20to%20Balance%20a%20Parentheses%20String/README.md)\n- [2116. 判断一个括号字符串是否有效](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/2100-2199/2116.Check%20if%20a%20Parentheses%20String%20Can%20Be%20Valid/README.md)\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个平衡括号字符串 S，按下述规则计算该字符串的分数：\n\n() 得 1 分。\nAB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。\n(A) 得 2 * A 分，其中 A 是平衡括号字符串。\n\n \n示例 1：\n输入： \"()\"\n输出： 1\n\n示例 2：\n输入： \"(())\"\n输出： 2\n\n示例 3：\n输入： \"()()\"\n输出： 2\n\n示例 4：\n输入： \"(()(()))\"\n输出： 6\n\n \n提示：\n\nS 是平衡括号字符串，且只含有 ( 和 ) 。\n2 <= S.length <= 50"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```go\\nfunc scoreOfParentheses(s string) int {\\n\\tans, d := 0, 0\\n\\tfor i, c := range s {\\n\\t\\tif c == '(' {\\n\\t\\t\\td++\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\td--\\n\\t\\t\\tif s[i-1] == '(' {\\n\\t\\t\\t\\tans += 1 << d\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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计数的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们通过观察发现，`()` 是唯一贡献分数的结构，外括号只是为该结构添加了一些乘数。所以我们只需要关心 `()`。\n\n我们用 $d$ 维护当前括号的深度，对于每个 `(`，我们将深度加一，对于每个 `)`，我们将深度减一。当我们遇到 `()` 时，我们将 $2^d$ 加到答案中。\n\n我们举个实际的例子，以 `(()(()))` 为例，我们首先找到内部两个闭合括号 `()`，然后将分数加上对应的 $2^d$。实际上，我们是在计算 `(()) + ((()))` 的分数。\n\n```bash\n( ( ) ( ( ) ) )\n ^ ^ ^ ^\n\n( ( ) ) + ( ( ( ) ) )\n ^ ^ ^ ^\n```\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是字符串的长度。\n\n括号相关类型题：\n\n- [678. 有效的括号字符串](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/0600-0699/0678.Valid%20Parenthesis%20String/README.md)\n- [1021. 删除最外层的括号](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1000-1099/1021.Remove%20Outermost%20Parentheses/README.md)\n- [1096. 花括号展开 II](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1000-1099/1096.Brace%20Expansion%20II/README.md)\n- [1249. 移除无效的括号](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1200-1299/1249.Minimum%20Remove%20to%20Make%20Valid%20Parentheses/README.md)\n- [1541. 平衡括号字符串的最少插入次数](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/1500-1599/1541.Minimum%20Insertions%20to%20Balance%20a%20Parentheses%20String/README.md)\n- [2116. 判断一个括号字符串是否有效](https://github.com/doocs/leetcode/tree/main/solution/2100-2199/2116.Check%20if%20a%20Parentheses%20String%20Can%20Be%20Valid/README.md)\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个平衡括号字符串 S，按下述规则计算该字符串的分数：\n\n() 得 1 分。\nAB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。\n(A) 得 2 * A 分，其中 A 是平衡括号字符串。\n\n \n示例 1：\n输入： \"()\"\n输出： 1\n\n示例 2：\n输入： \"(())\"\n输出： 2\n\n示例 3：\n输入： \"()()\"\n输出： 2\n\n示例 4：\n输入： \"(()(()))\"\n输出： 6\n\n \n提示：\n\nS 是平衡括号字符串，且只含有 ( 和 ) 。\n2 <= S.length <= 50"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定链表头结点 head，该链表上的每个结点都有一个 唯一的整型值 。同时给定列表 nums，该列表是上述链表中整型值的一个子集。\n返回列表 nums 中组件的个数，这里对组件的定义为：链表中一段最长连续结点的值（该值必须在列表 nums 中）构成的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入: head = [0,1,2,3], nums = [0,1,3]\n输出: 2\n解释: 链表中,0 和 1 是相连接的，且 nums 中不包含 2，所以 [0, 1] 是 nums 的一个组件，同理 [3] 也是一个组件，故返回 2。\n示例 2：\n \n\n输入: head = [0,1,2,3,4], nums = [0,3,1,4]\n输出: 2\n解释: 链表中，0 和 1 是相连接的，3 和 4 是相连接的，所以 [0, 1] 和 [3, 4] 是两个组件，故返回 2。\n \n提示：\n\n链表中节点数为n\n1 <= n <= 104\n0 <= Node.val < n\nNode.val 中所有值 不同\n1 <= nums.length <= n\n0 <= nums[i] < n\nnums 中所有值 不同\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 链表一次遍历。\n这里提供一个参考思路，题目中需要判断链表中节点的值是否在数组 `nums` 中，因此我们可以使用哈希表 $s$ 存储数组 `nums` 中的值。\n\n然后遍历链表，找到第一个在哈希表 $s$ 中的节点，然后从该节点开始遍历，直到遇到不在哈希表 $s$ 中的节点，这样就找到了一个组件，然后继续遍历链表，直到遍历完整个链表。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为链表的节点个数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\n# Definition for singly-linked list.\\n# class ListNode:\\n# def __init__(self, val=0, next=None):\\n# self.val = val\\n# self.next = next\\nclass Solution:\\n def numComponents(self, head: Optional[ListNode], nums: List[int]) -> int:\\n ans = 0\\n s = set(nums)\\n while head:\\n while head and head.val not in s:\\n head = head.next\\n ans += head is not None\\n while head and head.val in s:\\n head = head.next\\n return ans\\n```']"
}
] | 请根据描述的需求和实现思路提示，完成函数开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * public class ListNode {\\n * int val;\\n * ListNode next;\\n * ListNode() {}\\n * ListNode(int val) { this.val = val; }\\n * ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n public int numComponents(ListNode head, int[] nums) {\\n int ans = 0;\\n Set<Integer> s = new HashSet<>();\\n for (int v : nums) {\\n s.add(v);\\n }\\n while (head != null) {\\n while (head != null && !s.contains(head.val)) {\\n head = head.next;\\n }\\n ans += head != null ? 1 : 0;\\n while (head != null && s.contains(head.val)) {\\n head = head.next;\\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 + 链表一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目中需要判断链表中节点的值是否在数组 `nums` 中，因此我们可以使用哈希表 $s$ 存储数组 `nums` 中的值。\n\n然后遍历链表，找到第一个在哈希表 $s$ 中的节点，然后从该节点开始遍历，直到遇到不在哈希表 $s$ 中的节点，这样就找到了一个组件，然后继续遍历链表，直到遍历完整个链表。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为链表的节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定链表头结点 head，该链表上的每个结点都有一个 唯一的整型值 。同时给定列表 nums，该列表是上述链表中整型值的一个子集。\n返回列表 nums 中组件的个数，这里对组件的定义为：链表中一段最长连续结点的值（该值必须在列表 nums 中）构成的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入: head = [0,1,2,3], nums = [0,1,3]\n输出: 2\n解释: 链表中,0 和 1 是相连接的，且 nums 中不包含 2，所以 [0, 1] 是 nums 的一个组件，同理 [3] 也是一个组件，故返回 2。\n示例 2：\n \n\n输入: head = [0,1,2,3,4], nums = [0,3,1,4]\n输出: 2\n解释: 链表中，0 和 1 是相连接的，3 和 4 是相连接的，所以 [0, 1] 和 [3, 4] 是两个组件，故返回 2。\n \n提示：\n\n链表中节点数为n\n1 <= n <= 104\n0 <= Node.val < n\nNode.val 中所有值 不同\n1 <= nums.length <= n\n0 <= nums[i] < n\nnums 中所有值 不同"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定链表头结点 head，该链表上的每个结点都有一个 唯一的整型值 。同时给定列表 nums，该列表是上述链表中整型值的一个子集。\n返回列表 nums 中组件的个数，这里对组件的定义为：链表中一段最长连续结点的值（该值必须在列表 nums 中）构成的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入: head = [0,1,2,3], nums = [0,1,3]\n输出: 2\n解释: 链表中,0 和 1 是相连接的，且 nums 中不包含 2，所以 [0, 1] 是 nums 的一个组件，同理 [3] 也是一个组件，故返回 2。\n示例 2：\n \n\n输入: head = [0,1,2,3,4], nums = [0,3,1,4]\n输出: 2\n解释: 链表中，0 和 1 是相连接的，3 和 4 是相连接的，所以 [0, 1] 和 [3, 4] 是两个组件，故返回 2。\n \n提示：\n\n链表中节点数为n\n1 <= n <= 104\n0 <= Node.val < n\nNode.val 中所有值 不同\n1 <= nums.length <= n\n0 <= nums[i] < n\nnums 中所有值 不同\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 链表一次遍历。\n这里提供一个参考思路，题目中需要判断链表中节点的值是否在数组 `nums` 中，因此我们可以使用哈希表 $s$ 存储数组 `nums` 中的值。\n\n然后遍历链表，找到第一个在哈希表 $s$ 中的节点，然后从该节点开始遍历，直到遇到不在哈希表 $s$ 中的节点，这样就找到了一个组件，然后继续遍历链表，直到遍历完整个链表。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为链表的节点个数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * struct ListNode {\\n * int val;\\n * ListNode *next;\\n * ListNode() : val(0), next(nullptr) {}\\n * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}\\n * ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n int numComponents(ListNode* head, vector<int>& nums) {\\n unordered_set<int> s(nums.begin(), nums.end());\\n int ans = 0;\\n while (head) {\\n while (head && !s.count(head->val)) head = head->next;\\n ans += head != nullptr;\\n while (head && s.count(head->val)) head = head->next;\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * type ListNode struct {\\n * Val int\\n * Next *ListNode\\n * }\\n */\\nfunc numComponents(head *ListNode, nums []int) int {\\n\\ts := map[int]bool{}\\n\\tfor _, v := range nums {\\n\\t\\ts[v] = true\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor head != nil {\\n\\t\\tfor head != nil && !s[head.Val] {\\n\\t\\t\\thead = head.Next\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif head != nil {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor head != nil && s[head.Val] {\\n\\t\\t\\thead = head.Next\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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哈希表 + 链表一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目中需要判断链表中节点的值是否在数组 `nums` 中，因此我们可以使用哈希表 $s$ 存储数组 `nums` 中的值。\n\n然后遍历链表，找到第一个在哈希表 $s$ 中的节点，然后从该节点开始遍历，直到遇到不在哈希表 $s$ 中的节点，这样就找到了一个组件，然后继续遍历链表，直到遍历完整个链表。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为链表的节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定链表头结点 head，该链表上的每个结点都有一个 唯一的整型值 。同时给定列表 nums，该列表是上述链表中整型值的一个子集。\n返回列表 nums 中组件的个数，这里对组件的定义为：链表中一段最长连续结点的值（该值必须在列表 nums 中）构成的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入: head = [0,1,2,3], nums = [0,1,3]\n输出: 2\n解释: 链表中,0 和 1 是相连接的，且 nums 中不包含 2，所以 [0, 1] 是 nums 的一个组件，同理 [3] 也是一个组件，故返回 2。\n示例 2：\n \n\n输入: head = [0,1,2,3,4], nums = [0,3,1,4]\n输出: 2\n解释: 链表中，0 和 1 是相连接的，3 和 4 是相连接的，所以 [0, 1] 和 [3, 4] 是两个组件，故返回 2。\n \n提示：\n\n链表中节点数为n\n1 <= n <= 104\n0 <= Node.val < n\nNode.val 中所有值 不同\n1 <= nums.length <= n\n0 <= nums[i] < n\nnums 中所有值 不同"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * function ListNode(val, next) {\\n * this.val = (val===undefined ? 0 : val)\\n * this.next = (next===undefined ? null : next)\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {ListNode} head\\n * @param {number[]} nums\\n * @return {number}\\n */\\nvar numComponents = function (head, nums) {\\n const s = new Set(nums);\\n let ans = 0;\\n while (head) {\\n while (head && !s.has(head.val)) {\\n head = head.next;\\n }\\n ans += head != null;\\n while (head && s.has(head.val)) {\\n head = head.next;\\n }\\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哈希表 + 链表一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目中需要判断链表中节点的值是否在数组 `nums` 中，因此我们可以使用哈希表 $s$ 存储数组 `nums` 中的值。\n\n然后遍历链表，找到第一个在哈希表 $s$ 中的节点，然后从该节点开始遍历，直到遇到不在哈希表 $s$ 中的节点，这样就找到了一个组件，然后继续遍历链表，直到遍历完整个链表。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为链表的节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定链表头结点 head，该链表上的每个结点都有一个 唯一的整型值 。同时给定列表 nums，该列表是上述链表中整型值的一个子集。\n返回列表 nums 中组件的个数，这里对组件的定义为：链表中一段最长连续结点的值（该值必须在列表 nums 中）构成的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入: head = [0,1,2,3], nums = [0,1,3]\n输出: 2\n解释: 链表中,0 和 1 是相连接的，且 nums 中不包含 2，所以 [0, 1] 是 nums 的一个组件，同理 [3] 也是一个组件，故返回 2。\n示例 2：\n \n\n输入: head = [0,1,2,3,4], nums = [0,3,1,4]\n输出: 2\n解释: 链表中，0 和 1 是相连接的，3 和 4 是相连接的，所以 [0, 1] 和 [3, 4] 是两个组件，故返回 2。\n \n提示：\n\n链表中节点数为n\n1 <= n <= 104\n0 <= Node.val < n\nNode.val 中所有值 不同\n1 <= nums.length <= n\n0 <= nums[i] < n\nnums 中所有值 不同"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定链表头结点 head，该链表上的每个结点都有一个 唯一的整型值 。同时给定列表 nums，该列表是上述链表中整型值的一个子集。\n返回列表 nums 中组件的个数，这里对组件的定义为：链表中一段最长连续结点的值（该值必须在列表 nums 中）构成的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入: head = [0,1,2,3], nums = [0,1,3]\n输出: 2\n解释: 链表中,0 和 1 是相连接的，且 nums 中不包含 2，所以 [0, 1] 是 nums 的一个组件，同理 [3] 也是一个组件，故返回 2。\n示例 2：\n \n\n输入: head = [0,1,2,3,4], nums = [0,3,1,4]\n输出: 2\n解释: 链表中，0 和 1 是相连接的，3 和 4 是相连接的，所以 [0, 1] 和 [3, 4] 是两个组件，故返回 2。\n \n提示：\n\n链表中节点数为n\n1 <= n <= 104\n0 <= Node.val < n\nNode.val 中所有值 不同\n1 <= nums.length <= n\n0 <= nums[i] < n\nnums 中所有值 不同\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 链表一次遍历。\n这里提供一个参考思路，题目中需要判断链表中节点的值是否在数组 `nums` 中，因此我们可以使用哈希表 $s$ 存储数组 `nums` 中的值。\n\n然后遍历链表，找到第一个在哈希表 $s$ 中的节点，然后从该节点开始遍历，直到遇到不在哈希表 $s$ 中的节点，这样就找到了一个组件，然后继续遍历链表，直到遍历完整个链表。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为链表的节点个数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * class ListNode {\\n * val: number\\n * next: ListNode | null\\n * constructor(val?: number, next?: ListNode | null) {\\n * this.val = (val===undefined ? 0 : val)\\n * this.next = (next===undefined ? null : next)\\n * }\\n * }\\n */\\n\\nfunction numComponents(head: ListNode | null, nums: number[]): number {\\n const set = new Set<number>(nums);\\n let res = 0;\\n let cur = head;\\n let inSet = false;\\n while (cur != null) {\\n if (set.has(cur.val)) {\\n if (!inSet) {\\n inSet = true;\\n res++;\\n }\\n } else {\\n inSet = false;\\n }\\n cur = cur.next;\\n }\\n return res;\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述的需求和实现思路提示，完成函数开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```rust\\n// Definition for singly-linked list.\\n// #[derive(PartialEq, Eq, Clone, Debug)]\\n// pub struct ListNode {\\n// pub val: i32,\\n// pub next: Option<Box<ListNode>>\\n// }\\n//\\n// impl ListNode {\\n// #[inline]\\n// fn new(val: i32) -> Self {\\n// ListNode {\\n// next: None,\\n// val\\n// }\\n// }\\n// }\\nuse std::collections::HashSet;\\nimpl Solution {\\n pub fn num_components(head: Option<Box<ListNode>>, nums: Vec<i32>) -> i32 {\\n let set = nums.into_iter().collect::<HashSet<i32>>();\\n let mut res = 0;\\n let mut in_set = false;\\n let mut cur = &head;\\n while let Some(node) = cur {\\n if set.contains(&node.val) {\\n if !in_set {\\n in_set = true;\\n res += 1;\\n }\\n } else {\\n in_set = false;\\n }\\n cur = &node.next;\\n }\\n res\\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哈希表 + 链表一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目中需要判断链表中节点的值是否在数组 `nums` 中，因此我们可以使用哈希表 $s$ 存储数组 `nums` 中的值。\n\n然后遍历链表，找到第一个在哈希表 $s$ 中的节点，然后从该节点开始遍历，直到遇到不在哈希表 $s$ 中的节点，这样就找到了一个组件，然后继续遍历链表，直到遍历完整个链表。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为链表的节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定链表头结点 head，该链表上的每个结点都有一个 唯一的整型值 。同时给定列表 nums，该列表是上述链表中整型值的一个子集。\n返回列表 nums 中组件的个数，这里对组件的定义为：链表中一段最长连续结点的值（该值必须在列表 nums 中）构成的集合。\n \n示例 1：\n\n\n输入: head = [0,1,2,3], nums = [0,1,3]\n输出: 2\n解释: 链表中,0 和 1 是相连接的，且 nums 中不包含 2，所以 [0, 1] 是 nums 的一个组件，同理 [3] 也是一个组件，故返回 2。\n示例 2：\n \n\n输入: head = [0,1,2,3,4], nums = [0,3,1,4]\n输出: 2\n解释: 链表中，0 和 1 是相连接的，3 和 4 是相连接的，所以 [0, 1] 和 [3, 4] 是两个组件，故返回 2。\n \n提示：\n\n链表中节点数为n\n1 <= n <= 104\n0 <= Node.val < n\nNode.val 中所有值 不同\n1 <= nums.length <= n\n0 <= nums[i] < n\nnums 中所有值 不同"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个正整数 n，找到并返回 n 的二进制表示中两个 相邻 1 之间的 最长距离 。如果不存在两个相邻的 1，返回 0 。\n如果只有 0 将两个 1 分隔开（可能不存在 0 ），则认为这两个 1 彼此 相邻 。两个 1 之间的距离是它们的二进制表示中位置的绝对差。例如，\"1001\" 中的两个 1 的距离为 3 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 22\n输出：2\n解释：22 的二进制是 \"10110\" 。\n在 22 的二进制表示中，有三个 1，组成两对相邻的 1 。\n第一对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 2 。\n第二对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 1 。\n答案取两个距离之中最大的，也就是 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 8\n输出：0\n解释：8 的二进制是 \"1000\" 。\n在 8 的二进制表示中没有相邻的两个 1，所以返回 0 。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5\n输出：2\n解释：5 的二进制是 \"101\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109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 binaryGap(self, n: int) -> int:\\n ans, j = 0, -1\\n for i in range(32):\\n if n & 1:\\n if j != -1:\\n ans = max(ans, i - j)\\n j = i\\n n >>= 1\\n return ans\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个正整数 n，找到并返回 n 的二进制表示中两个 相邻 1 之间的 最长距离 。如果不存在两个相邻的 1，返回 0 。\n如果只有 0 将两个 1 分隔开（可能不存在 0 ），则认为这两个 1 彼此 相邻 。两个 1 之间的距离是它们的二进制表示中位置的绝对差。例如，\"1001\" 中的两个 1 的距离为 3 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 22\n输出：2\n解释：22 的二进制是 \"10110\" 。\n在 22 的二进制表示中，有三个 1，组成两对相邻的 1 。\n第一对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 2 。\n第二对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 1 。\n答案取两个距离之中最大的，也就是 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 8\n输出：0\n解释：8 的二进制是 \"1000\" 。\n在 8 的二进制表示中没有相邻的两个 1，所以返回 0 。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5\n输出：2\n解释：5 的二进制是 \"101\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109请使用 Java 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int binaryGap(int n) {\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0, j = -1; n != 0; ++i, n >>= 1) {\\n if ((n & 1) == 1) {\\n if (j != -1) {\\n ans = Math.max(ans, i - j);\\n }\\n j = i;\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请你根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个正整数 n，找到并返回 n 的二进制表示中两个 相邻 1 之间的 最长距离 。如果不存在两个相邻的 1，返回 0 。\n如果只有 0 将两个 1 分隔开（可能不存在 0 ），则认为这两个 1 彼此 相邻 。两个 1 之间的距离是它们的二进制表示中位置的绝对差。例如，\"1001\" 中的两个 1 的距离为 3 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 22\n输出：2\n解释：22 的二进制是 \"10110\" 。\n在 22 的二进制表示中，有三个 1，组成两对相邻的 1 。\n第一对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 2 。\n第二对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 1 。\n答案取两个距离之中最大的，也就是 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 8\n输出：0\n解释：8 的二进制是 \"1000\" 。\n在 8 的二进制表示中没有相邻的两个 1，所以返回 0 。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5\n输出：2\n解释：5 的二进制是 \"101\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109请使用 TypeScript 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction binaryGap(n: number): number {\\n let res = 0;\\n let j = -1;\\n for (let i = 0; n !== 0; i++) {\\n if (n & 1) {\\n if (j !== -1) {\\n res = Math.max(res, i - j);\\n }\\n j = i;\\n }\\n n >>= 1;\\n }\\n return res;\\n}\\n```']"
}
] | 请你根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn binary_gap(mut n: i32) -> i32 {\\n let mut res = 0;\\n let mut i = 0;\\n let mut j = -1;\\n while n != 0 {\\n if n & 1 == 1 {\\n if j != -1 {\\n res = res.max(i - j);\\n }\\n j = i;\\n }\\n n >>= 1;\\n i += 1;\\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：给定一个正整数 n，找到并返回 n 的二进制表示中两个 相邻 1 之间的 最长距离 。如果不存在两个相邻的 1，返回 0 。\n如果只有 0 将两个 1 分隔开（可能不存在 0 ），则认为这两个 1 彼此 相邻 。两个 1 之间的距离是它们的二进制表示中位置的绝对差。例如，\"1001\" 中的两个 1 的距离为 3 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 22\n输出：2\n解释：22 的二进制是 \"10110\" 。\n在 22 的二进制表示中，有三个 1，组成两对相邻的 1 。\n第一对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 2 。\n第二对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 1 。\n答案取两个距离之中最大的，也就是 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 8\n输出：0\n解释：8 的二进制是 \"1000\" 。\n在 8 的二进制表示中没有相邻的两个 1，所以返回 0 。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5\n输出：2\n解释：5 的二进制是 \"101\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是怎么实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个正整数 n，找到并返回 n 的二进制表示中两个 相邻 1 之间的 最长距离 。如果不存在两个相邻的 1，返回 0 。\n如果只有 0 将两个 1 分隔开（可能不存在 0 ），则认为这两个 1 彼此 相邻 。两个 1 之间的距离是它们的二进制表示中位置的绝对差。例如，\"1001\" 中的两个 1 的距离为 3 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 22\n输出：2\n解释：22 的二进制是 \"10110\" 。\n在 22 的二进制表示中，有三个 1，组成两对相邻的 1 。\n第一对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 2 。\n第二对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 1 。\n答案取两个距离之中最大的，也就是 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 8\n输出：0\n解释：8 的二进制是 \"1000\" 。\n在 8 的二进制表示中没有相邻的两个 1，所以返回 0 。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5\n输出：2\n解释：5 的二进制是 \"101\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109请使用 C++ 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int binaryGap(int n) {\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0, j = -1; n; ++i, n >>= 1) {\\n if (n & 1) {\\n if (j != -1) ans = max(ans, i - j);\\n j = i;\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个正整数 n，找到并返回 n 的二进制表示中两个 相邻 1 之间的 最长距离 。如果不存在两个相邻的 1，返回 0 。\n如果只有 0 将两个 1 分隔开（可能不存在 0 ），则认为这两个 1 彼此 相邻 。两个 1 之间的距离是它们的二进制表示中位置的绝对差。例如，\"1001\" 中的两个 1 的距离为 3 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 22\n输出：2\n解释：22 的二进制是 \"10110\" 。\n在 22 的二进制表示中，有三个 1，组成两对相邻的 1 。\n第一对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 2 。\n第二对相邻的 1 中，两个 1 之间的距离为 1 。\n答案取两个距离之中最大的，也就是 2 。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 8\n输出：0\n解释：8 的二进制是 \"1000\" 。\n在 8 的二进制表示中没有相邻的两个 1，所以返回 0 。\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5\n输出：2\n解释：5 的二进制是 \"101\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109请使用 Go 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc binaryGap(n int) int {\\n\\tans := 0\\n\\tfor i, j := 0, -1; n != 0; i, n = i+1, n>>1 {\\n\\t\\tif (n & 1) == 1 {\\n\\t\\t\\tif j != -1 && ans < i-j {\\n\\t\\t\\t\\tans = i - j\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tj = i\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |