messages
listlengths 2
10
| system
stringlengths 1
1.52k
⌀ |
|---|---|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一条个人信息字符串 s ，可能表示一个 邮箱地址 ，也可能表示一串 电话号码 。返回按如下规则 隐藏 个人信息后的结果：\n电子邮件地址：\n一个电子邮件地址由以下部分组成：\n\n一个 名字 ，由大小写英文字母组成，后面跟着\n一个 '@' 字符，后面跟着\n一个 域名 ，由大小写英文字母和一个位于中间的 '.' 字符组成。'.' 不会是域名的第一个或者最后一个字符。\n\n要想隐藏电子邮件地址中的个人信息：\n\n名字 和 域名 部分的大写英文字母应当转换成小写英文字母。\n名字 中间的字母（即，除第一个和最后一个字母外）必须用 5 个 \"*****\" 替换。\n\n电话号码：\n一个电话号码应当按下述格式组成：\n\n电话号码可以由 10-13 位数字组成\n后 10 位构成 本地号码\n前面剩下的 0-3 位，构成 国家代码\n利用 {'+', '-', '(', ')', ' '} 这些 分隔字符 按某种形式对上述数字进行分隔\n\n要想隐藏电话号码中的个人信息：\n\n移除所有 分隔字符\n隐藏个人信息后的电话号码应该遵从这种格式：\n\t\n\"***-***-XXXX\" 如果国家代码为 0 位数字\n\"+*-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 1 位数字\n\"+**-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 2 位数字\n\"+***-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 3 位数字\n\n\n\"XXXX\" 是最后 4 位 本地号码\n\n \n\n\n\n\n示例 1：\n\n输入：s = \"[email protected]\"\n输出：\"l*****[email protected]\"\n解释：s 是一个电子邮件地址。\n名字和域名都转换为小写，名字的中间用 5 个 * 替换。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"[email protected]\"\n输出：\"a*****[email protected]\"\n解释：s 是一个电子邮件地址。\n名字和域名都转换为小写，名字的中间用 5 个 * 替换。\n注意，尽管 \"ab\" 只有两个字符，但中间仍然必须有 5 个 * 。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"1(234)567-890\"\n输出：\"***-***-7890\"\n解释：s 是一个电话号码。\n共计 10 位数字，所以本地号码为 10 位数字，国家代码为 0 位数字。\n因此，隐藏后的电话号码应该是 \"***-***-7890\" 。\n\n示例 4：\n\n输入：s = \"86-(10)12345678\"\n输出：\"+**-***-***-5678\"\n解释：s 是一个电话号码。\n共计 12 位数字，所以本地号码为 10 位数字，国家代码为 2 位数字。\n因此，隐藏后的电话号码应该是 \"+**-***-***-7890\" 。\n\n \n提示：\n\ns 是一个 有效 的电子邮件或者电话号码\n如果 s 是一个电子邮件：\n\t\n8 <= s.length <= 40\ns 是由大小写英文字母，恰好一个 '@' 字符，以及 '.' 字符组成\n\n\n如果 s 是一个电话号码：\n\t\n10 <= s.length <= 20\ns 是由数字、空格、字符 '('、')'、'-' 和 '+' 组成\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，我们可以先判断字符串 $s$ 是电子邮件还是电话号码，然后分别处理。\n\n时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def maskPII(self, s: str) -> str:\\n if s[0].isalpha():\\n s = s.lower()\\n return s[0] + \\'*****\\' + s[s.find(\\'@\\') - 1:]\\n s = \\'\\'.join(c for c in s if c.isdigit())\\n cnt = len(s) - 10\\n suf = \\'***-***-\\' + s[-4:]\\n return suf if cnt == 0 else f\\'+{\"*\" * cnt}-{suf}\\'\\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": "给你一条个人信息字符串 s ，可能表示一个 邮箱地址 ，也可能表示一串 电话号码 。返回按如下规则 隐藏 个人信息后的结果：\n电子邮件地址：\n一个电子邮件地址由以下部分组成：\n\n一个 名字 ，由大小写英文字母组成，后面跟着\n一个 '@' 字符，后面跟着\n一个 域名 ，由大小写英文字母和一个位于中间的 '.' 字符组成。'.' 不会是域名的第一个或者最后一个字符。\n\n要想隐藏电子邮件地址中的个人信息：\n\n名字 和 域名 部分的大写英文字母应当转换成小写英文字母。\n名字 中间的字母（即，除第一个和最后一个字母外）必须用 5 个 \"*****\" 替换。\n\n电话号码：\n一个电话号码应当按下述格式组成：\n\n电话号码可以由 10-13 位数字组成\n后 10 位构成 本地号码\n前面剩下的 0-3 位，构成 国家代码\n利用 {'+', '-', '(', ')', ' '} 这些 分隔字符 按某种形式对上述数字进行分隔\n\n要想隐藏电话号码中的个人信息：\n\n移除所有 分隔字符\n隐藏个人信息后的电话号码应该遵从这种格式：\n\t\n\"***-***-XXXX\" 如果国家代码为 0 位数字\n\"+*-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 1 位数字\n\"+**-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 2 位数字\n\"+***-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 3 位数字\n\n\n\"XXXX\" 是最后 4 位 本地号码\n\n \n\n\n\n\n示例 1：\n\n输入：s = \"[email protected]\"\n输出：\"l*****[email protected]\"\n解释：s 是一个电子邮件地址。\n名字和域名都转换为小写，名字的中间用 5 个 * 替换。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"[email protected]\"\n输出：\"a*****[email protected]\"\n解释：s 是一个电子邮件地址。\n名字和域名都转换为小写，名字的中间用 5 个 * 替换。\n注意，尽管 \"ab\" 只有两个字符，但中间仍然必须有 5 个 * 。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"1(234)567-890\"\n输出：\"***-***-7890\"\n解释：s 是一个电话号码。\n共计 10 位数字，所以本地号码为 10 位数字，国家代码为 0 位数字。\n因此，隐藏后的电话号码应该是 \"***-***-7890\" 。\n\n示例 4：\n\n输入：s = \"86-(10)12345678\"\n输出：\"+**-***-***-5678\"\n解释：s 是一个电话号码。\n共计 12 位数字，所以本地号码为 10 位数字，国家代码为 2 位数字。\n因此，隐藏后的电话号码应该是 \"+**-***-***-7890\" 。\n\n \n提示：\n\ns 是一个 有效 的电子邮件或者电话号码\n如果 s 是一个电子邮件：\n\t\n8 <= s.length <= 40\ns 是由大小写英文字母，恰好一个 '@' 字符，以及 '.' 字符组成\n\n\n如果 s 是一个电话号码：\n\t\n10 <= s.length <= 20\ns 是由数字、空格、字符 '('、')'、'-' 和 '+' 组成\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，我们可以先判断字符串 $s$ 是电子邮件还是电话号码，然后分别处理。\n\n时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public String maskPII(String s) {\\n if (Character.isLetter(s.charAt(0))) {\\n s = s.toLowerCase();\\n int i = s.indexOf(\\'@\\');\\n return s.substring(0, 1) + \"*****\" + s.substring(i - 1);\\n }\\n StringBuilder sb = new StringBuilder();\\n for (char c : s.toCharArray()) {\\n if (Character.isDigit(c)) {\\n sb.append(c);\\n }\\n }\\n s = sb.toString();\\n int cnt = s.length() - 10;\\n String suf = \"***-***-\" + s.substring(s.length() - 4);\\n return cnt == 0 ? suf\\n : \"+\"\\n + \"*\".repeat(cnt) + \"-\" + suf;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一条个人信息字符串 s ，可能表示一个 邮箱地址 ，也可能表示一串 电话号码 。返回按如下规则 隐藏 个人信息后的结果：\n电子邮件地址：\n一个电子邮件地址由以下部分组成：\n\n一个 名字 ，由大小写英文字母组成，后面跟着\n一个 '@' 字符，后面跟着\n一个 域名 ，由大小写英文字母和一个位于中间的 '.' 字符组成。'.' 不会是域名的第一个或者最后一个字符。\n\n要想隐藏电子邮件地址中的个人信息：\n\n名字 和 域名 部分的大写英文字母应当转换成小写英文字母。\n名字 中间的字母（即，除第一个和最后一个字母外）必须用 5 个 \"*****\" 替换。\n\n电话号码：\n一个电话号码应当按下述格式组成：\n\n电话号码可以由 10-13 位数字组成\n后 10 位构成 本地号码\n前面剩下的 0-3 位，构成 国家代码\n利用 {'+', '-', '(', ')', ' '} 这些 分隔字符 按某种形式对上述数字进行分隔\n\n要想隐藏电话号码中的个人信息：\n\n移除所有 分隔字符\n隐藏个人信息后的电话号码应该遵从这种格式：\n\t\n\"***-***-XXXX\" 如果国家代码为 0 位数字\n\"+*-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 1 位数字\n\"+**-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 2 位数字\n\"+***-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 3 位数字\n\n\n\"XXXX\" 是最后 4 位 本地号码\n\n \n\n\n\n\n示例 1：\n\n输入：s = \"[email protected]\"\n输出：\"l*****[email protected]\"\n解释：s 是一个电子邮件地址。\n名字和域名都转换为小写，名字的中间用 5 个 * 替换。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"[email protected]\"\n输出：\"a*****[email protected]\"\n解释：s 是一个电子邮件地址。\n名字和域名都转换为小写，名字的中间用 5 个 * 替换。\n注意，尽管 \"ab\" 只有两个字符，但中间仍然必须有 5 个 * 。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"1(234)567-890\"\n输出：\"***-***-7890\"\n解释：s 是一个电话号码。\n共计 10 位数字，所以本地号码为 10 位数字，国家代码为 0 位数字。\n因此，隐藏后的电话号码应该是 \"***-***-7890\" 。\n\n示例 4：\n\n输入：s = \"86-(10)12345678\"\n输出：\"+**-***-***-5678\"\n解释：s 是一个电话号码。\n共计 12 位数字，所以本地号码为 10 位数字，国家代码为 2 位数字。\n因此，隐藏后的电话号码应该是 \"+**-***-***-7890\" 。\n\n \n提示：\n\ns 是一个 有效 的电子邮件或者电话号码\n如果 s 是一个电子邮件：\n\t\n8 <= s.length <= 40\ns 是由大小写英文字母，恰好一个 '@' 字符，以及 '.' 字符组成\n\n\n如果 s 是一个电话号码：\n\t\n10 <= s.length <= 20\ns 是由数字、空格、字符 '('、')'、'-' 和 '+' 组成\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，我们可以先判断字符串 $s$ 是电子邮件还是电话号码，然后分别处理。\n\n时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string maskPII(string s) {\\n int i = s.find(\\'@\\');\\n if (i != -1) {\\n string ans;\\n ans += tolower(s[0]);\\n ans += \"*****\";\\n for (int j = i - 1; j < s.size(); ++j) {\\n ans += tolower(s[j]);\\n }\\n return ans;\\n }\\n string t;\\n for (char c : s) {\\n if (isdigit(c)) {\\n t += c;\\n }\\n }\\n int cnt = t.size() - 10;\\n string suf = \"***-***-\" + t.substr(t.size() - 4);\\n return cnt == 0 ? suf : \"+\" + string(cnt, \\'*\\') + \"-\" + suf;\\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\\nfunc maskPII(s string) string {\\n\\ti := strings.Index(s, \"@\")\\n\\tif i != -1 {\\n\\t\\ts = strings.ToLower(s)\\n\\t\\treturn s[0:1] + \"*****\" + s[i-1:]\\n\\t}\\n\\tt := []rune{}\\n\\tfor _, c := range s {\\n\\t\\tif c >= \\'0\\' && c <= \\'9\\' {\\n\\t\\t\\tt = append(t, c)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\ts = string(t)\\n\\tcnt := len(s) - 10\\n\\tsuf := \"***-***-\" + s[len(s)-4:]\\n\\tif cnt == 0 {\\n\\t\\treturn suf\\n\\t}\\n\\treturn \"+\" + strings.Repeat(\"*\", cnt) + \"-\" + suf\\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模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，我们可以先判断字符串 $s$ 是电子邮件还是电话号码，然后分别处理。\n\n时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(n)$。其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一条个人信息字符串 s ，可能表示一个 邮箱地址 ，也可能表示一串 电话号码 。返回按如下规则 隐藏 个人信息后的结果：\n电子邮件地址：\n一个电子邮件地址由以下部分组成：\n\n一个 名字 ，由大小写英文字母组成，后面跟着\n一个 '@' 字符，后面跟着\n一个 域名 ，由大小写英文字母和一个位于中间的 '.' 字符组成。'.' 不会是域名的第一个或者最后一个字符。\n\n要想隐藏电子邮件地址中的个人信息：\n\n名字 和 域名 部分的大写英文字母应当转换成小写英文字母。\n名字 中间的字母（即，除第一个和最后一个字母外）必须用 5 个 \"*****\" 替换。\n\n电话号码：\n一个电话号码应当按下述格式组成：\n\n电话号码可以由 10-13 位数字组成\n后 10 位构成 本地号码\n前面剩下的 0-3 位，构成 国家代码\n利用 {'+', '-', '(', ')', ' '} 这些 分隔字符 按某种形式对上述数字进行分隔\n\n要想隐藏电话号码中的个人信息：\n\n移除所有 分隔字符\n隐藏个人信息后的电话号码应该遵从这种格式：\n\t\n\"***-***-XXXX\" 如果国家代码为 0 位数字\n\"+*-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 1 位数字\n\"+**-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 2 位数字\n\"+***-***-***-XXXX\" 如果国家代码为 3 位数字\n\n\n\"XXXX\" 是最后 4 位 本地号码\n\n \n\n\n\n\n示例 1：\n\n输入：s = \"[email protected]\"\n输出：\"l*****[email protected]\"\n解释：s 是一个电子邮件地址。\n名字和域名都转换为小写，名字的中间用 5 个 * 替换。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"[email protected]\"\n输出：\"a*****[email protected]\"\n解释：s 是一个电子邮件地址。\n名字和域名都转换为小写，名字的中间用 5 个 * 替换。\n注意，尽管 \"ab\" 只有两个字符，但中间仍然必须有 5 个 * 。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"1(234)567-890\"\n输出：\"***-***-7890\"\n解释：s 是一个电话号码。\n共计 10 位数字，所以本地号码为 10 位数字，国家代码为 0 位数字。\n因此，隐藏后的电话号码应该是 \"***-***-7890\" 。\n\n示例 4：\n\n输入：s = \"86-(10)12345678\"\n输出：\"+**-***-***-5678\"\n解释：s 是一个电话号码。\n共计 12 位数字，所以本地号码为 10 位数字，国家代码为 2 位数字。\n因此，隐藏后的电话号码应该是 \"+**-***-***-7890\" 。\n\n \n提示：\n\ns 是一个 有效 的电子邮件或者电话号码\n如果 s 是一个电子邮件：\n\t\n8 <= s.length <= 40\ns 是由大小写英文字母，恰好一个 '@' 字符，以及 '.' 字符组成\n\n\n如果 s 是一个电话号码：\n\t\n10 <= s.length <= 20\ns 是由数字、空格、字符 '('、')'、'-' 和 '+' 组成"
}
] | 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['```python\\nclass Solution:\\n def maxIncreaseKeepingSkyline(self, grid: List[List[int]]) -> int:\\n rmx = [max(row) for row in grid]\\n cmx = [max(col) for col in zip(*grid)]\\n return sum(\\n (min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j])\\n for i in range(len(grid))\\n for j in range(len(grid[0]))\\n )\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，先求每一行、每一列的最大值 `rmx`, `cmx`，然后对于每个元素 `grid[i][j]`，能增加的高度是 `min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j]`。累加所有能增加的高度即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一座由 n x n 个街区组成的城市，每个街区都包含一座立方体建筑。给你一个下标从 0 开始的 n x n 整数矩阵 grid ，其中 grid[r][c] 表示坐落于 r 行 c 列的建筑物的 高度 。\n城市的 天际线 是从远处观察城市时，所有建筑物形成的外部轮廓。从东、南、西、北四个主要方向观测到的 天际线 可能不同。\n我们被允许为 任意数量的建筑物 的高度增加 任意增量（不同建筑物的增量可能不同） 。 高度为 0 的建筑物的高度也可以增加。然而，增加的建筑物高度 不能影响 从任何主要方向观察城市得到的 天际线 。\n在 不改变 从任何主要方向观测到的城市 天际线 的前提下，返回建筑物可以增加的 最大高度增量总和 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[3,0,8,4],[2,4,5,7],[9,2,6,3],[0,3,1,0]]\n输出：35\n解释：建筑物的高度如上图中心所示。\n用红色绘制从不同方向观看得到的天际线。\n在不影响天际线的情况下，增加建筑物的高度：\ngridNew = [ [8, 4, 8, 7],\n [7, 4, 7, 7],\n [9, 4, 8, 7],\n [3, 3, 3, 3] ]\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]\n输出：0\n解释：增加任何建筑物的高度都会导致天际线的变化。\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[r].length\n2 <= n <= 50\n0 <= grid[r][c] <= 100"
}
] | 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": "给你一座由 n x n 个街区组成的城市，每个街区都包含一座立方体建筑。给你一个下标从 0 开始的 n x n 整数矩阵 grid ，其中 grid[r][c] 表示坐落于 r 行 c 列的建筑物的 高度 。\n城市的 天际线 是从远处观察城市时，所有建筑物形成的外部轮廓。从东、南、西、北四个主要方向观测到的 天际线 可能不同。\n我们被允许为 任意数量的建筑物 的高度增加 任意增量（不同建筑物的增量可能不同） 。 高度为 0 的建筑物的高度也可以增加。然而，增加的建筑物高度 不能影响 从任何主要方向观察城市得到的 天际线 。\n在 不改变 从任何主要方向观测到的城市 天际线 的前提下，返回建筑物可以增加的 最大高度增量总和 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[3,0,8,4],[2,4,5,7],[9,2,6,3],[0,3,1,0]]\n输出：35\n解释：建筑物的高度如上图中心所示。\n用红色绘制从不同方向观看得到的天际线。\n在不影响天际线的情况下，增加建筑物的高度：\ngridNew = [ [8, 4, 8, 7],\n [7, 4, 7, 7],\n [9, 4, 8, 7],\n [3, 3, 3, 3] ]\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]\n输出：0\n解释：增加任何建筑物的高度都会导致天际线的变化。\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[r].length\n2 <= n <= 50\n0 <= grid[r][c] <= 100\n请使用 Java 语言。\n\n这里提供一个参考思路，先求每一行、每一列的最大值 `rmx`, `cmx`，然后对于每个元素 `grid[i][j]`，能增加的高度是 `min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j]`。累加所有能增加的高度即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int maxIncreaseKeepingSkyline(int[][] grid) {\\n int m = grid.length, n = grid[0].length;\\n int[] rmx = new int[m];\\n int[] cmx = new int[n];\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n rmx[i] = Math.max(rmx[i], grid[i][j]);\\n cmx[j] = Math.max(cmx[j], grid[i][j]);\\n }\\n }\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n ans += Math.min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j];\\n }\\n }\\n return ans;\\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": "输入代码：\n['```ts\\nfunction maxIncreaseKeepingSkyline(grid: number[][]): number {\\n let rows = grid.map(arr => Math.max(...arr)),\\n cols = [];\\n let m = grid.length,\\n n = grid[0].length;\\n for (let j = 0; j < n; ++j) {\\n cols[j] = grid[0][j];\\n for (let i = 1; i < m; ++i) {\\n cols[j] = Math.max(cols[j], grid[i][j]);\\n }\\n }\\n\\n let ans = 0;\\n for (let i = 0; i < m; ++i) {\\n for (let j = 0; j < n; ++j) {\\n ans += Math.min(rows[i], cols[j]) - grid[i][j];\\n }\\n }\\n return ans;\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，先求每一行、每一列的最大值 `rmx`, `cmx`，然后对于每个元素 `grid[i][j]`，能增加的高度是 `min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j]`。累加所有能增加的高度即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一座由 n x n 个街区组成的城市，每个街区都包含一座立方体建筑。给你一个下标从 0 开始的 n x n 整数矩阵 grid ，其中 grid[r][c] 表示坐落于 r 行 c 列的建筑物的 高度 。\n城市的 天际线 是从远处观察城市时，所有建筑物形成的外部轮廓。从东、南、西、北四个主要方向观测到的 天际线 可能不同。\n我们被允许为 任意数量的建筑物 的高度增加 任意增量（不同建筑物的增量可能不同） 。 高度为 0 的建筑物的高度也可以增加。然而，增加的建筑物高度 不能影响 从任何主要方向观察城市得到的 天际线 。\n在 不改变 从任何主要方向观测到的城市 天际线 的前提下，返回建筑物可以增加的 最大高度增量总和 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[3,0,8,4],[2,4,5,7],[9,2,6,3],[0,3,1,0]]\n输出：35\n解释：建筑物的高度如上图中心所示。\n用红色绘制从不同方向观看得到的天际线。\n在不影响天际线的情况下，增加建筑物的高度：\ngridNew = [ [8, 4, 8, 7],\n [7, 4, 7, 7],\n [9, 4, 8, 7],\n [3, 3, 3, 3] ]\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]\n输出：0\n解释：增加任何建筑物的高度都会导致天际线的变化。\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[r].length\n2 <= n <= 50\n0 <= grid[r][c] <= 100"
}
] | 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": "给你一座由 n x n 个街区组成的城市，每个街区都包含一座立方体建筑。给你一个下标从 0 开始的 n x n 整数矩阵 grid ，其中 grid[r][c] 表示坐落于 r 行 c 列的建筑物的 高度 。\n城市的 天际线 是从远处观察城市时，所有建筑物形成的外部轮廓。从东、南、西、北四个主要方向观测到的 天际线 可能不同。\n我们被允许为 任意数量的建筑物 的高度增加 任意增量（不同建筑物的增量可能不同） 。 高度为 0 的建筑物的高度也可以增加。然而，增加的建筑物高度 不能影响 从任何主要方向观察城市得到的 天际线 。\n在 不改变 从任何主要方向观测到的城市 天际线 的前提下，返回建筑物可以增加的 最大高度增量总和 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[3,0,8,4],[2,4,5,7],[9,2,6,3],[0,3,1,0]]\n输出：35\n解释：建筑物的高度如上图中心所示。\n用红色绘制从不同方向观看得到的天际线。\n在不影响天际线的情况下，增加建筑物的高度：\ngridNew = [ [8, 4, 8, 7],\n [7, 4, 7, 7],\n [9, 4, 8, 7],\n [3, 3, 3, 3] ]\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]\n输出：0\n解释：增加任何建筑物的高度都会导致天际线的变化。\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[r].length\n2 <= n <= 50\n0 <= grid[r][c] <= 100\n请使用 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考思路，先求每一行、每一列的最大值 `rmx`, `cmx`，然后对于每个元素 `grid[i][j]`，能增加的高度是 `min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j]`。累加所有能增加的高度即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxIncreaseKeepingSkyline(vector<vector<int>>& grid) {\\n int m = grid.size(), n = grid[0].size();\\n vector<int> rmx(m, 0);\\n vector<int> cmx(n, 0);\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n rmx[i] = max(rmx[i], grid[i][j]);\\n cmx[j] = max(cmx[j], grid[i][j]);\\n }\\n }\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < m; ++i)\\n for (int j = 0; j < n; ++j)\\n ans += min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j];\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一座由 n x n 个街区组成的城市，每个街区都包含一座立方体建筑。给你一个下标从 0 开始的 n x n 整数矩阵 grid ，其中 grid[r][c] 表示坐落于 r 行 c 列的建筑物的 高度 。\n城市的 天际线 是从远处观察城市时，所有建筑物形成的外部轮廓。从东、南、西、北四个主要方向观测到的 天际线 可能不同。\n我们被允许为 任意数量的建筑物 的高度增加 任意增量（不同建筑物的增量可能不同） 。 高度为 0 的建筑物的高度也可以增加。然而，增加的建筑物高度 不能影响 从任何主要方向观察城市得到的 天际线 。\n在 不改变 从任何主要方向观测到的城市 天际线 的前提下，返回建筑物可以增加的 最大高度增量总和 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[3,0,8,4],[2,4,5,7],[9,2,6,3],[0,3,1,0]]\n输出：35\n解释：建筑物的高度如上图中心所示。\n用红色绘制从不同方向观看得到的天际线。\n在不影响天际线的情况下，增加建筑物的高度：\ngridNew = [ [8, 4, 8, 7],\n [7, 4, 7, 7],\n [9, 4, 8, 7],\n [3, 3, 3, 3] ]\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]\n输出：0\n解释：增加任何建筑物的高度都会导致天际线的变化。\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[r].length\n2 <= n <= 50\n0 <= grid[r][c] <= 100\n请使用 Go 语言。\n\n这里提供一个参考思路，先求每一行、每一列的最大值 `rmx`, `cmx`，然后对于每个元素 `grid[i][j]`，能增加的高度是 `min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j]`。累加所有能增加的高度即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc maxIncreaseKeepingSkyline(grid [][]int) int {\\n\\tm, n := len(grid), len(grid[0])\\n\\trmx := make([]int, m)\\n\\tcmx := make([]int, n)\\n\\tfor i := 0; i < m; i++ {\\n\\t\\tfor j := 0; j < n; j++ {\\n\\t\\t\\trmx[i] = max(rmx[i], grid[i][j])\\n\\t\\t\\tcmx[j] = max(cmx[j], grid[i][j])\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor i := 0; i < m; i++ {\\n\\t\\tfor j := 0; j < n; j++ {\\n\\t\\t\\tans += min(rmx[i], cmx[j]) - grid[i][j]\\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```']"
}
] | 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": "在 n x n 的网格 grid 中，我们放置了一些与 x，y，z 三轴对齐的 1 x 1 x 1 立方体。\n每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。\n现在，我们查看这些立方体在 xy 、yz 和 zx 平面上的投影。\n投影 就像影子，将 三维 形体映射到一个 二维 平面上。从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。\n返回 所有三个投影的总面积 。\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n示例 1：\n\n\n输入：[[1,2],[3,4]]\n输出：17\n解释：这里有该形体在三个轴对齐平面上的三个投影(“阴影部分”)。\n\n示例 2:\n\n输入：grid = [[2]]\n输出：5\n\n示例 3：\n\n输入：[[1,0],[0,2]]\n输出：8\n\n \n提示：\n\nn == grid.length == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50\n请使用 Python3 语言。\n\n这里提供一个参考思路，遍历 grid，更新 xy, yz, zx。遍历结束返回 `xy + yz + zx`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def projectionArea(self, grid: List[List[int]]) -> int:\\n xy = sum(v > 0 for row in grid for v in row)\\n yz = sum(max(row) for row in grid)\\n zx = sum(max(col) for col in zip(*grid))\\n return xy + yz + zx\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int projectionArea(int[][] grid) {\\n int xy = 0, yz = 0, zx = 0;\\n for (int i = 0, n = grid.length; i < n; ++i) {\\n int maxYz = 0;\\n int maxZx = 0;\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] > 0) {\\n ++xy;\\n }\\n maxYz = Math.max(maxYz, grid[i][j]);\\n maxZx = Math.max(maxZx, grid[j][i]);\\n }\\n yz += maxYz;\\n zx += maxZx;\\n }\\n return xy + yz + zx;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，遍历 grid，更新 xy, yz, zx。遍历结束返回 `xy + yz + zx`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在 n x n 的网格 grid 中，我们放置了一些与 x，y，z 三轴对齐的 1 x 1 x 1 立方体。\n每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。\n现在，我们查看这些立方体在 xy 、yz 和 zx 平面上的投影。\n投影 就像影子，将 三维 形体映射到一个 二维 平面上。从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。\n返回 所有三个投影的总面积 。\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n示例 1：\n\n\n输入：[[1,2],[3,4]]\n输出：17\n解释：这里有该形体在三个轴对齐平面上的三个投影(“阴影部分”)。\n\n示例 2:\n\n输入：grid = [[2]]\n输出：5\n\n示例 3：\n\n输入：[[1,0],[0,2]]\n输出：8\n\n \n提示：\n\nn == grid.length == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50"
}
] | 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": "在 n x n 的网格 grid 中，我们放置了一些与 x，y，z 三轴对齐的 1 x 1 x 1 立方体。\n每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。\n现在，我们查看这些立方体在 xy 、yz 和 zx 平面上的投影。\n投影 就像影子，将 三维 形体映射到一个 二维 平面上。从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。\n返回 所有三个投影的总面积 。\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n示例 1：\n\n\n输入：[[1,2],[3,4]]\n输出：17\n解释：这里有该形体在三个轴对齐平面上的三个投影(“阴影部分”)。\n\n示例 2:\n\n输入：grid = [[2]]\n输出：5\n\n示例 3：\n\n输入：[[1,0],[0,2]]\n输出：8\n\n \n提示：\n\nn == grid.length == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50\n请使用 TypeScript 语言。\n\n这里提供一个参考思路，遍历 grid，更新 xy, yz, zx。遍历结束返回 `xy + yz + zx`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction projectionArea(grid: number[][]): number {\\n const n = grid.length;\\n let res = grid.reduce(\\n (r, v) => r + v.reduce((r, v) => r + (v === 0 ? 0 : 1), 0),\\n 0,\\n );\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n let xMax = 0;\\n let yMax = 0;\\n for (let j = 0; j < n; j++) {\\n xMax = Math.max(xMax, grid[i][j]);\\n yMax = Math.max(yMax, grid[j][i]);\\n }\\n res += xMax + yMax;\\n }\\n return res;\\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['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn projection_area(grid: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {\\n let n = grid.len();\\n let mut res = 0;\\n let mut x_max = vec![0; n];\\n let mut y_max = vec![0; n];\\n for i in 0..n {\\n for j in 0..n {\\n let val = grid[i][j];\\n if val == 0 {\\n continue;\\n }\\n res += 1;\\n x_max[i] = x_max[i].max(val);\\n y_max[j] = y_max[j].max(val);\\n }\\n }\\n res + y_max.iter().sum::<i32>() + x_max.iter().sum::<i32>()\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Rust 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，遍历 grid，更新 xy, yz, zx。遍历结束返回 `xy + yz + zx`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在 n x n 的网格 grid 中，我们放置了一些与 x，y，z 三轴对齐的 1 x 1 x 1 立方体。\n每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。\n现在，我们查看这些立方体在 xy 、yz 和 zx 平面上的投影。\n投影 就像影子，将 三维 形体映射到一个 二维 平面上。从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。\n返回 所有三个投影的总面积 。\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n示例 1：\n\n\n输入：[[1,2],[3,4]]\n输出：17\n解释：这里有该形体在三个轴对齐平面上的三个投影(“阴影部分”)。\n\n示例 2:\n\n输入：grid = [[2]]\n输出：5\n\n示例 3：\n\n输入：[[1,0],[0,2]]\n输出：8\n\n \n提示：\n\nn == grid.length == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50"
}
] | 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": "在 n x n 的网格 grid 中，我们放置了一些与 x，y，z 三轴对齐的 1 x 1 x 1 立方体。\n每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。\n现在，我们查看这些立方体在 xy 、yz 和 zx 平面上的投影。\n投影 就像影子，将 三维 形体映射到一个 二维 平面上。从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。\n返回 所有三个投影的总面积 。\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n示例 1：\n\n\n输入：[[1,2],[3,4]]\n输出：17\n解释：这里有该形体在三个轴对齐平面上的三个投影(“阴影部分”)。\n\n示例 2:\n\n输入：grid = [[2]]\n输出：5\n\n示例 3：\n\n输入：[[1,0],[0,2]]\n输出：8\n\n \n提示：\n\nn == grid.length == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50\n请使用 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考思路，遍历 grid，更新 xy, yz, zx。遍历结束返回 `xy + yz + zx`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int projectionArea(vector<vector<int>>& grid) {\\n int xy = 0, yz = 0, zx = 0;\\n for (int i = 0, n = grid.size(); i < n; ++i) {\\n int maxYz = 0, maxZx = 0;\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n xy += grid[i][j] > 0;\\n maxYz = max(maxYz, grid[i][j]);\\n maxZx = max(maxZx, grid[j][i]);\\n }\\n yz += maxYz;\\n zx += maxZx;\\n }\\n return xy + yz + zx;\\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['```go\\nfunc projectionArea(grid [][]int) int {\\n\\txy, yz, zx := 0, 0, 0\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tmaxYz, maxZx := 0, 0\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v > 0 {\\n\\t\\t\\t\\txy++\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tmaxYz = max(maxYz, v)\\n\\t\\t\\tmaxZx = max(maxZx, grid[j][i])\\n\\t\\t}\\n\\t\\tyz += maxYz\\n\\t\\tzx += maxZx\\n\\t}\\n\\treturn xy + yz + zx\\n}\\n\\nfunc max(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\n这里提供一个参考的实现思路，遍历 grid，更新 xy, yz, zx。遍历结束返回 `xy + yz + zx`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在 n x n 的网格 grid 中，我们放置了一些与 x，y，z 三轴对齐的 1 x 1 x 1 立方体。\n每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。\n现在，我们查看这些立方体在 xy 、yz 和 zx 平面上的投影。\n投影 就像影子，将 三维 形体映射到一个 二维 平面上。从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。\n返回 所有三个投影的总面积 。\n \n\n\n\n\n\n\n\n\n示例 1：\n\n\n输入：[[1,2],[3,4]]\n输出：17\n解释：这里有该形体在三个轴对齐平面上的三个投影(“阴影部分”)。\n\n示例 2:\n\n输入：grid = [[2]]\n输出：5\n\n示例 3：\n\n输入：[[1,0],[0,2]]\n输出：8\n\n \n提示：\n\nn == grid.length == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50"
}
] | 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": "句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。\n如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。\n给你两个 句子 s1 和 s2 ，返回所有 不常用单词 的列表。返回列表中单词可以按 任意顺序 组织。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：s1 = \"this apple is sweet\", s2 = \"this apple is sour\"\n输出：[\"sweet\",\"sour\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"apple apple\", s2 = \"banana\"\n输出：[\"banana\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length, s2.length <= 200\ns1 和 s2 由小写英文字母和空格组成\ns1 和 s2 都不含前导或尾随空格\ns1 和 s2 中的所有单词间均由单个空格分隔\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，根据题目描述，只要单词出现一次，就符合题目要求。因此，我们用哈希表 $cnt$ 记录所有单词以及出现的次数。\n\n然后遍历哈希表，取出所有出现次数为 $1$ 的字符串即可。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(m + n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别是字符串 $s1$ 和 $s2$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def uncommonFromSentences(self, s1: str, s2: str) -> List[str]:\\n cnt = Counter(s1.split()) + Counter(s2.split())\\n return [s for s, v in cnt.items() if v == 1]\\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": "句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。\n如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。\n给你两个 句子 s1 和 s2 ，返回所有 不常用单词 的列表。返回列表中单词可以按 任意顺序 组织。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：s1 = \"this apple is sweet\", s2 = \"this apple is sour\"\n输出：[\"sweet\",\"sour\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"apple apple\", s2 = \"banana\"\n输出：[\"banana\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length, s2.length <= 200\ns1 和 s2 由小写英文字母和空格组成\ns1 和 s2 都不含前导或尾随空格\ns1 和 s2 中的所有单词间均由单个空格分隔\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，只要单词出现一次，就符合题目要求。因此，我们用哈希表 $cnt$ 记录所有单词以及出现的次数。\n\n然后遍历哈希表，取出所有出现次数为 $1$ 的字符串即可。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(m + n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别是字符串 $s1$ 和 $s2$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public String[] uncommonFromSentences(String s1, String s2) {\\n Map<String, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n for (String s : s1.split(\" \")) {\\n cnt.put(s, cnt.getOrDefault(s, 0) + 1);\\n }\\n for (String s : s2.split(\" \")) {\\n cnt.put(s, cnt.getOrDefault(s, 0) + 1);\\n }\\n List<String> ans = new ArrayList<>();\\n for (var e : cnt.entrySet()) {\\n if (e.getValue() == 1) {\\n ans.add(e.getKey());\\n }\\n }\\n return ans.toArray(new String[0]);\\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": "句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。\n如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。\n给你两个 句子 s1 和 s2 ，返回所有 不常用单词 的列表。返回列表中单词可以按 任意顺序 组织。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：s1 = \"this apple is sweet\", s2 = \"this apple is sour\"\n输出：[\"sweet\",\"sour\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"apple apple\", s2 = \"banana\"\n输出：[\"banana\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length, s2.length <= 200\ns1 和 s2 由小写英文字母和空格组成\ns1 和 s2 都不含前导或尾随空格\ns1 和 s2 中的所有单词间均由单个空格分隔\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，根据题目描述，只要单词出现一次，就符合题目要求。因此，我们用哈希表 $cnt$ 记录所有单词以及出现的次数。\n\n然后遍历哈希表，取出所有出现次数为 $1$ 的字符串即可。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(m + n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别是字符串 $s1$ 和 $s2$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<string> uncommonFromSentences(string s1, string s2) {\\n unordered_map<string, int> cnt;\\n auto add = [&](string& s) {\\n stringstream ss(s);\\n string w;\\n while (ss >> w) ++cnt[move(w)];\\n };\\n add(s1);\\n add(s2);\\n vector<string> ans;\\n for (auto& [s, v] : cnt) if (v == 1) ans.emplace_back(s);\\n return ans;\\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": "句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。\n如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。\n给你两个 句子 s1 和 s2 ，返回所有 不常用单词 的列表。返回列表中单词可以按 任意顺序 组织。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：s1 = \"this apple is sweet\", s2 = \"this apple is sour\"\n输出：[\"sweet\",\"sour\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"apple apple\", s2 = \"banana\"\n输出：[\"banana\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length, s2.length <= 200\ns1 和 s2 由小写英文字母和空格组成\ns1 和 s2 都不含前导或尾随空格\ns1 和 s2 中的所有单词间均由单个空格分隔\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，只要单词出现一次，就符合题目要求。因此，我们用哈希表 $cnt$ 记录所有单词以及出现的次数。\n\n然后遍历哈希表，取出所有出现次数为 $1$ 的字符串即可。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(m + n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别是字符串 $s1$ 和 $s2$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc uncommonFromSentences(s1 string, s2 string) (ans []string) {\\n cnt := map[string]int{}\\n for _, s := range strings.Split(s1, \" \") {\\n cnt[s]++\\n }\\n for _, s := range strings.Split(s2, \" \") {\\n cnt[s]++\\n }\\n for s, v := range cnt {\\n if v == 1 {\\n ans = append(ans, s)\\n }\\n }\\n return\\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": "句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。\n如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。\n给你两个 句子 s1 和 s2 ，返回所有 不常用单词 的列表。返回列表中单词可以按 任意顺序 组织。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：s1 = \"this apple is sweet\", s2 = \"this apple is sour\"\n输出：[\"sweet\",\"sour\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"apple apple\", s2 = \"banana\"\n输出：[\"banana\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length, s2.length <= 200\ns1 和 s2 由小写英文字母和空格组成\ns1 和 s2 都不含前导或尾随空格\ns1 和 s2 中的所有单词间均由单个空格分隔\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，只要单词出现一次，就符合题目要求。因此，我们用哈希表 $cnt$ 记录所有单词以及出现的次数。\n\n然后遍历哈希表，取出所有出现次数为 $1$ 的字符串即可。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(m + n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别是字符串 $s1$ 和 $s2$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```ts\\nfunction uncommonFromSentences(s1: string, s2: string): string[] {\\n const cnt: Map<string, number> = new Map();\\n for (const s of [...s1.split(' '), ...s2.split(' ')]) {\\n cnt.set(s, (cnt.get(s) || 0) + 1);\\n }\\n const ans: Array<string> = [];\\n for (const [s, v] of cnt.entries()) {\\n if (v == 1) {\\n ans.push(s);\\n }\\n }\\n return ans;\\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": "句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。\n如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。\n给你两个 句子 s1 和 s2 ，返回所有 不常用单词 的列表。返回列表中单词可以按 任意顺序 组织。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：s1 = \"this apple is sweet\", s2 = \"this apple is sour\"\n输出：[\"sweet\",\"sour\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"apple apple\", s2 = \"banana\"\n输出：[\"banana\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length, s2.length <= 200\ns1 和 s2 由小写英文字母和空格组成\ns1 和 s2 都不含前导或尾随空格\ns1 和 s2 中的所有单词间均由单个空格分隔\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，根据题目描述，只要单词出现一次，就符合题目要求。因此，我们用哈希表 $cnt$ 记录所有单词以及出现的次数。\n\n然后遍历哈希表，取出所有出现次数为 $1$ 的字符串即可。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(m + n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别是字符串 $s1$ 和 $s2$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```rust\\nuse std::collections::HashMap;\\n\\nimpl Solution {\\n pub fn uncommon_from_sentences(s1: String, s2: String) -> Vec<String> {\\n let mut map = HashMap::new();\\n for s in s1.split(' ') {\\n map.insert(s, !map.contains_key(s));\\n }\\n for s in s2.split(' ') {\\n map.insert(s, !map.contains_key(s));\\n }\\n let mut res = Vec::new();\\n for (k, v) in map {\\n if v {\\n res.push(String::from(k))\\n }\\n }\\n res\\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": "句子 是一串由空格分隔的单词。每个 单词 仅由小写字母组成。\n如果某个单词在其中一个句子中恰好出现一次，在另一个句子中却 没有出现 ，那么这个单词就是 不常见的 。\n给你两个 句子 s1 和 s2 ，返回所有 不常用单词 的列表。返回列表中单词可以按 任意顺序 组织。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：s1 = \"this apple is sweet\", s2 = \"this apple is sour\"\n输出：[\"sweet\",\"sour\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s1 = \"apple apple\", s2 = \"banana\"\n输出：[\"banana\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= s1.length, s2.length <= 200\ns1 和 s2 由小写英文字母和空格组成\ns1 和 s2 都不含前导或尾随空格\ns1 和 s2 中的所有单词间均由单个空格分隔\n请使用 JavaScript 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，只要单词出现一次，就符合题目要求。因此，我们用哈希表 $cnt$ 记录所有单词以及出现的次数。\n\n然后遍历哈希表，取出所有出现次数为 $1$ 的字符串即可。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(m + n)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别是字符串 $s1$ 和 $s2$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```js\\n/**\\n * @param {string} s1\\n * @param {string} s2\\n * @return {string[]}\\n */\\nvar uncommonFromSentences = function (s1, s2) {\\n const cnt = new Map();\\n for (const s of [...s1.split(' '), ...s2.split(' ')]) {\\n cnt.set(s, (cnt.get(s) || 0) + 1);\\n }\\n const ans = [];\\n for (const [s, v] of cnt.entries()) {\\n if (v == 1) {\\n ans.push(s);\\n }\\n }\\n return ans;\\n};\\n```\"]"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def eventualSafeNodes(self, graph: List[List[int]]) -> List[int]:\\n rg = defaultdict(list)\\n indeg = [0] * len(graph)\\n for i, vs in enumerate(graph):\\n for j in vs:\\n rg[j].append(i)\\n indeg[i] = len(vs)\\n q = deque([i for i, v in enumerate(indeg) if v == 0])\\n while q:\\n i = q.popleft()\\n for j in rg[i]:\\n indeg[j] -= 1\\n if indeg[j] == 0:\\n q.append(j)\\n return [i for i, v in enumerate(indeg) if v == 0]\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def eventualSafeNodes(self, graph: List[List[int]]) -> List[int]:\\n def dfs(i):\\n if color[i]:\\n return color[i] == 2\\n color[i] = 1\\n for j in graph[i]:\\n if not dfs(j):\\n return False\\n color[i] = 2\\n return True\\n\\n n = len(graph)\\n color = [0] * n\\n return [i for i in range(n) if dfs(i)]\\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拓扑排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，出度为零的点是安全的，如果一个点**只能**到达安全的点，那么它同样是安全的，所以问题转换成了拓扑排序。\n\n我们可以将图中所有边反向，得到一个反图，然后在反图上运行拓扑排序。\n\n时间复杂度 $O(n+m)$，其中 $n$ 表示图中的点数，$m$ 表示图中的边数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。"
}
] | 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": "有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用拓扑排序。\n这里提供一个参考思路，出度为零的点是安全的，如果一个点**只能**到达安全的点，那么它同样是安全的，所以问题转换成了拓扑排序。\n\n我们可以将图中所有边反向，得到一个反图，然后在反图上运行拓扑排序。\n\n时间复杂度 $O(n+m)$，其中 $n$ 表示图中的点数，$m$ 表示图中的边数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public List<Integer> eventualSafeNodes(int[][] graph) {\\n int n = graph.length;\\n int[] indeg = new int[n];\\n List<Integer>[] rg = new List[n];\\n Arrays.setAll(rg, k -> new ArrayList<>());\\n Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j : graph[i]) {\\n rg[j].add(i);\\n }\\n indeg[i] = graph[i].length;\\n if (indeg[i] == 0) {\\n q.offer(i);\\n }\\n }\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int i = q.pollFirst();\\n for (int j : rg[i]) {\\n if (--indeg[j] == 0) {\\n q.offer(j);\\n }\\n }\\n }\\n List<Integer> ans = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (indeg[i] == 0) {\\n ans.add(i);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n private int[] color;\\n private int[][] g;\\n\\n public List<Integer> eventualSafeNodes(int[][] graph) {\\n int n = graph.length;\\n color = new int[n];\\n g = graph;\\n List<Integer> ans = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (dfs(i)) {\\n ans.add(i);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private boolean dfs(int i) {\\n if (color[i] > 0) {\\n return color[i] == 2;\\n }\\n color[i] = 1;\\n for (int j : g[i]) {\\n if (!dfs(j)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n color[i] = 2;\\n return true;\\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": "有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用拓扑排序。\n这里提供一个参考思路，出度为零的点是安全的，如果一个点**只能**到达安全的点，那么它同样是安全的，所以问题转换成了拓扑排序。\n\n我们可以将图中所有边反向，得到一个反图，然后在反图上运行拓扑排序。\n\n时间复杂度 $O(n+m)$，其中 $n$ 表示图中的点数，$m$ 表示图中的边数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc eventualSafeNodes(graph [][]int) []int {\\n\\tn := len(graph)\\n\\tindeg := make([]int, n)\\n\\trg := make([][]int, n)\\n\\tq := []int{}\\n\\tfor i, vs := range graph {\\n\\t\\tfor _, j := range vs {\\n\\t\\t\\trg[j] = append(rg[j], i)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tindeg[i] = len(vs)\\n\\t\\tif indeg[i] == 0 {\\n\\t\\t\\tq = append(q, i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\ti := q[0]\\n\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\tfor _, j := range rg[i] {\\n\\t\\t\\tindeg[j]--\\n\\t\\t\\tif indeg[j] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, j)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := []int{}\\n\\tfor i, v := range indeg {\\n\\t\\tif v == 0 {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```', '```go\\nfunc eventualSafeNodes(graph [][]int) []int {\\n\\tn := len(graph)\\n\\tcolor := make([]int, n)\\n\\tvar dfs func(int) bool\\n\\tdfs = func(i int) bool {\\n\\t\\tif color[i] > 0 {\\n\\t\\t\\treturn color[i] == 2\\n\\t\\t}\\n\\t\\tcolor[i] = 1\\n\\t\\tfor _, j := range graph[i] {\\n\\t\\t\\tif !dfs(j) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tcolor[i] = 2\\n\\t\\treturn true\\n\\t}\\n\\tans := []int{}\\n\\tfor i := range graph {\\n\\t\\tif dfs(i) {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> eventualSafeNodes(vector<vector<int>>& graph) {\\n int n = graph.size();\\n vector<int> indeg(n);\\n vector<vector<int>> rg(n);\\n queue<int> q;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j : graph[i]) rg[j].push_back(i);\\n indeg[i] = graph[i].size();\\n if (indeg[i] == 0) q.push(i);\\n }\\n while (!q.empty()) {\\n int i = q.front();\\n q.pop();\\n for (int j : rg[i])\\n if (--indeg[j] == 0) q.push(j);\\n }\\n vector<int> ans;\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n if (indeg[i] == 0) ans.push_back(i);\\n return ans;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> color;\\n\\n vector<int> eventualSafeNodes(vector<vector<int>>& graph) {\\n int n = graph.size();\\n color.assign(n, 0);\\n vector<int> ans;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) if (dfs(i, graph)) ans.push_back(i);\\n return ans;\\n }\\n\\n bool dfs(int i, vector<vector<int>>& g) {\\n if (color[i]) return color[i] == 2;\\n color[i] = 1;\\n for (int j : g[i]) if (!dfs(j, g)) return false;\\n color[i] = 2;\\n return true;\\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拓扑排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，出度为零的点是安全的，如果一个点**只能**到达安全的点，那么它同样是安全的，所以问题转换成了拓扑排序。\n\n我们可以将图中所有边反向，得到一个反图，然后在反图上运行拓扑排序。\n\n时间复杂度 $O(n+m)$，其中 $n$ 表示图中的点数，$m$ 表示图中的边数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。"
}
] | 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": "有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。\n请使用 JavaScript 语言。\n提示：可以使用拓扑排序。\n这里提供一个参考思路，出度为零的点是安全的，如果一个点**只能**到达安全的点，那么它同样是安全的，所以问题转换成了拓扑排序。\n\n我们可以将图中所有边反向，得到一个反图，然后在反图上运行拓扑排序。\n\n时间复杂度 $O(n+m)$，其中 $n$ 表示图中的点数，$m$ 表示图中的边数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```js\\n/**\\n * @param {number[][]} graph\\n * @return {number[]}\\n */\\nvar eventualSafeNodes = function (graph) {\\n const n = graph.length;\\n const rg = new Array(n).fill(0).map(() => new Array());\\n const indeg = new Array(n).fill(0);\\n const q = [];\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n for (let j of graph[i]) {\\n rg[j].push(i);\\n }\\n indeg[i] = graph[i].length;\\n if (indeg[i] == 0) {\\n q.push(i);\\n }\\n }\\n while (q.length) {\\n const i = q.shift();\\n for (let j of rg[i]) {\\n if (--indeg[j] == 0) {\\n q.push(j);\\n }\\n }\\n }\\n let ans = [];\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n if (indeg[i] == 0) {\\n ans.push(i);\\n }\\n }\\n return ans;\\n};\\n```', '```js\\n/**\\n * @param {number[][]} graph\\n * @return {number[]}\\n */\\nvar eventualSafeNodes = function (graph) {\\n const n = graph.length;\\n const color = new Array(n).fill(0);\\n function dfs(i) {\\n if (color[i]) {\\n return color[i] == 2;\\n }\\n color[i] = 1;\\n for (const j of graph[i]) {\\n if (!dfs(j)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n color[i] = 2;\\n return true;\\n }\\n let ans = [];\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n if (dfs(i)) {\\n ans.push(i);\\n }\\n }\\n return ans;\\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\\nclass Solution:\\n def eventualSafeNodes(self, graph: List[List[int]]) -> List[int]:\\n rg = defaultdict(list)\\n indeg = [0] * len(graph)\\n for i, vs in enumerate(graph):\\n for j in vs:\\n rg[j].append(i)\\n indeg[i] = len(vs)\\n q = deque([i for i, v in enumerate(indeg) if v == 0])\\n while q:\\n i = q.popleft()\\n for j in rg[i]:\\n indeg[j] -= 1\\n if indeg[j] == 0:\\n q.append(j)\\n return [i for i, v in enumerate(indeg) if v == 0]\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def eventualSafeNodes(self, graph: List[List[int]]) -> List[int]:\\n def dfs(i):\\n if color[i]:\\n return color[i] == 2\\n color[i] = 1\\n for j in graph[i]:\\n if not dfs(j):\\n return False\\n color[i] = 2\\n return True\\n\\n n = len(graph)\\n color = [0] * n\\n return [i for i in range(n) if dfs(i)]\\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DFS + 三色标记法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，若起始节点位于一个环内，或者能到达一个环，则该节点不是安全的。否则，该节点是安全的。\n\n- 白色（用 0 表示）：该节点尚未被访问；\n- 灰色（用 1 表示）：该节点位于递归栈中，或者在某个环上；\n- 黑色（用 2 表示）：该节点搜索完毕，是一个安全节点。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。"
}
] | 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['```java\\nclass Solution {\\n public List<Integer> eventualSafeNodes(int[][] graph) {\\n int n = graph.length;\\n int[] indeg = new int[n];\\n List<Integer>[] rg = new List[n];\\n Arrays.setAll(rg, k -> new ArrayList<>());\\n Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j : graph[i]) {\\n rg[j].add(i);\\n }\\n indeg[i] = graph[i].length;\\n if (indeg[i] == 0) {\\n q.offer(i);\\n }\\n }\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int i = q.pollFirst();\\n for (int j : rg[i]) {\\n if (--indeg[j] == 0) {\\n q.offer(j);\\n }\\n }\\n }\\n List<Integer> ans = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (indeg[i] == 0) {\\n ans.add(i);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n private int[] color;\\n private int[][] g;\\n\\n public List<Integer> eventualSafeNodes(int[][] graph) {\\n int n = graph.length;\\n color = new int[n];\\n g = graph;\\n List<Integer> ans = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (dfs(i)) {\\n ans.add(i);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private boolean dfs(int i) {\\n if (color[i] > 0) {\\n return color[i] == 2;\\n }\\n color[i] = 1;\\n for (int j : g[i]) {\\n if (!dfs(j)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n color[i] = 2;\\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DFS + 三色标记法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，若起始节点位于一个环内，或者能到达一个环，则该节点不是安全的。否则，该节点是安全的。\n\n- 白色（用 0 表示）：该节点尚未被访问；\n- 灰色（用 1 表示）：该节点位于递归栈中，或者在某个环上；\n- 黑色（用 2 表示）：该节点搜索完毕，是一个安全节点。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。"
}
] | 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": "有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用DFS + 三色标记法。\n这里提供一个参考思路，若起始节点位于一个环内，或者能到达一个环，则该节点不是安全的。否则，该节点是安全的。\n\n- 白色（用 0 表示）：该节点尚未被访问；\n- 灰色（用 1 表示）：该节点位于递归栈中，或者在某个环上；\n- 黑色（用 2 表示）：该节点搜索完毕，是一个安全节点。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc eventualSafeNodes(graph [][]int) []int {\\n\\tn := len(graph)\\n\\tindeg := make([]int, n)\\n\\trg := make([][]int, n)\\n\\tq := []int{}\\n\\tfor i, vs := range graph {\\n\\t\\tfor _, j := range vs {\\n\\t\\t\\trg[j] = append(rg[j], i)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tindeg[i] = len(vs)\\n\\t\\tif indeg[i] == 0 {\\n\\t\\t\\tq = append(q, i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\ti := q[0]\\n\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\tfor _, j := range rg[i] {\\n\\t\\t\\tindeg[j]--\\n\\t\\t\\tif indeg[j] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, j)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := []int{}\\n\\tfor i, v := range indeg {\\n\\t\\tif v == 0 {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```', '```go\\nfunc eventualSafeNodes(graph [][]int) []int {\\n\\tn := len(graph)\\n\\tcolor := make([]int, n)\\n\\tvar dfs func(int) bool\\n\\tdfs = func(i int) bool {\\n\\t\\tif color[i] > 0 {\\n\\t\\t\\treturn color[i] == 2\\n\\t\\t}\\n\\t\\tcolor[i] = 1\\n\\t\\tfor _, j := range graph[i] {\\n\\t\\t\\tif !dfs(j) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tcolor[i] = 2\\n\\t\\treturn true\\n\\t}\\n\\tans := []int{}\\n\\tfor i := range graph {\\n\\t\\tif dfs(i) {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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": "有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用DFS + 三色标记法。\n这里提供一个参考思路，若起始节点位于一个环内，或者能到达一个环，则该节点不是安全的。否则，该节点是安全的。\n\n- 白色（用 0 表示）：该节点尚未被访问；\n- 灰色（用 1 表示）：该节点位于递归栈中，或者在某个环上；\n- 黑色（用 2 表示）：该节点搜索完毕，是一个安全节点。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> eventualSafeNodes(vector<vector<int>>& graph) {\\n int n = graph.size();\\n vector<int> indeg(n);\\n vector<vector<int>> rg(n);\\n queue<int> q;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j : graph[i]) rg[j].push_back(i);\\n indeg[i] = graph[i].size();\\n if (indeg[i] == 0) q.push(i);\\n }\\n while (!q.empty()) {\\n int i = q.front();\\n q.pop();\\n for (int j : rg[i])\\n if (--indeg[j] == 0) q.push(j);\\n }\\n vector<int> ans;\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n if (indeg[i] == 0) ans.push_back(i);\\n return ans;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> color;\\n\\n vector<int> eventualSafeNodes(vector<vector<int>>& graph) {\\n int n = graph.size();\\n color.assign(n, 0);\\n vector<int> ans;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) if (dfs(i, graph)) ans.push_back(i);\\n return ans;\\n }\\n\\n bool dfs(int i, vector<vector<int>>& g) {\\n if (color[i]) return color[i] == 2;\\n color[i] = 1;\\n for (int j : g[i]) if (!dfs(j, g)) return false;\\n color[i] = 2;\\n return true;\\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['```js\\n/**\\n * @param {number[][]} graph\\n * @return {number[]}\\n */\\nvar eventualSafeNodes = function (graph) {\\n const n = graph.length;\\n const rg = new Array(n).fill(0).map(() => new Array());\\n const indeg = new Array(n).fill(0);\\n const q = [];\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n for (let j of graph[i]) {\\n rg[j].push(i);\\n }\\n indeg[i] = graph[i].length;\\n if (indeg[i] == 0) {\\n q.push(i);\\n }\\n }\\n while (q.length) {\\n const i = q.shift();\\n for (let j of rg[i]) {\\n if (--indeg[j] == 0) {\\n q.push(j);\\n }\\n }\\n }\\n let ans = [];\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n if (indeg[i] == 0) {\\n ans.push(i);\\n }\\n }\\n return ans;\\n};\\n```', '```js\\n/**\\n * @param {number[][]} graph\\n * @return {number[]}\\n */\\nvar eventualSafeNodes = function (graph) {\\n const n = graph.length;\\n const color = new Array(n).fill(0);\\n function dfs(i) {\\n if (color[i]) {\\n return color[i] == 2;\\n }\\n color[i] = 1;\\n for (const j of graph[i]) {\\n if (!dfs(j)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n color[i] = 2;\\n return true;\\n }\\n let ans = [];\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n if (dfs(i)) {\\n ans.push(i);\\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DFS + 三色标记法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，若起始节点位于一个环内，或者能到达一个环，则该节点不是安全的。否则，该节点是安全的。\n\n- 白色（用 0 表示）：该节点尚未被访问；\n- 灰色（用 1 表示）：该节点位于递归栈中，或者在某个环上；\n- 黑色（用 2 表示）：该节点搜索完毕，是一个安全节点。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一个有 n 个节点的有向图，节点按 0 到 n - 1 编号。图由一个 索引从 0 开始 的 2D 整数数组 graph表示， graph[i]是与节点 i 相邻的节点的整数数组，这意味着从节点 i 到 graph[i]中的每个节点都有一条边。\n如果一个节点没有连出的有向边，则它是 终端节点 。如果没有出边，则节点为终端节点。如果从该节点开始的所有可能路径都通向 终端节点 ，则该节点为 安全节点 。\n返回一个由图中所有 安全节点 组成的数组作为答案。答案数组中的元素应当按 升序 排列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2],[2,3],[5],[0],[5],[],[]]\n输出：[2,4,5,6]\n解释：示意图如上。\n节点 5 和节点 6 是终端节点，因为它们都没有出边。\n从节点 2、4、5 和 6 开始的所有路径都指向节点 5 或 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：graph = [[1,2,3,4],[1,2],[3,4],[0,4],[]]\n输出：[4]\n解释:\n只有节点 4 是终端节点，从节点 4 开始的所有路径都通向节点 4 。\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 104\n0 <= graph[i].length <= n\n0 <= graph[i][j] <= n - 1\ngraph[i] 按严格递增顺序排列。\n图中可能包含自环。\n图中边的数目在范围 [1, 4 * 104] 内。"
}
] | 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['```python\\nclass Solution:\\n def matrixScore(self, grid: List[List[int]]) -> int:\\n m, n = len(grid), len(grid[0])\\n for i in range(m):\\n if grid[i][0] == 0:\\n for j in range(n):\\n grid[i][j] ^= 1\\n ans = 0\\n for j in range(n):\\n cnt = sum(grid[i][j] for i in range(m))\\n ans += max(cnt, m - cnt) * (1 << (n - j - 1))\\n return ans\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了贪心的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，每一行的数字要尽可能大，因此，遍历每一行，若行首元素为 0，则将该行每个元素进行翻转，即 `grid[i][j] ^= 1`。\n\n接着，遍历每一列，若该列中 1 的个数小于 0 的个数，则将该列进行翻转。实际过程中，并不需要对列进行翻转，只需要取 `max(cnt, m - cnt)`，即表示 1 的个数，再乘上该位的大小 `1 << (n - j - 1)`，即求得当前列的大小。累加每一列大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$, $n$ 分别为矩阵的行数和列数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 m x n 的二元矩阵 grid ，矩阵中每个元素的值为 0 或 1 。\n一次 移动 是指选择任一行或列，并转换该行或列中的每一个值：将所有 0 都更改为 1，将所有 1 都更改为 0。\n在做出任意次数的移动后，将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释，矩阵的 得分 就是这些数字的总和。\n在执行任意次 移动 后（含 0 次），返回可能的最高分数。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]\n输出：39\n解释：0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0]]\n输出：1\n\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 20\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] | 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 matrixScore(int[][] grid) {\\n int m = grid.length, n = grid[0].length;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n if (grid[i][0] == 0) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n grid[i][j] ^= 1;\\n }\\n }\\n }\\n int ans = 0;\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n int cnt = 0;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n cnt += grid[i][j];\\n }\\n ans += Math.max(cnt, m - cnt) * (1 << (n - j - 1));\\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贪心的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，每一行的数字要尽可能大，因此，遍历每一行，若行首元素为 0，则将该行每个元素进行翻转，即 `grid[i][j] ^= 1`。\n\n接着，遍历每一列，若该列中 1 的个数小于 0 的个数，则将该列进行翻转。实际过程中，并不需要对列进行翻转，只需要取 `max(cnt, m - cnt)`，即表示 1 的个数，再乘上该位的大小 `1 << (n - j - 1)`，即求得当前列的大小。累加每一列大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$, $n$ 分别为矩阵的行数和列数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 m x n 的二元矩阵 grid ，矩阵中每个元素的值为 0 或 1 。\n一次 移动 是指选择任一行或列，并转换该行或列中的每一个值：将所有 0 都更改为 1，将所有 1 都更改为 0。\n在做出任意次数的移动后，将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释，矩阵的 得分 就是这些数字的总和。\n在执行任意次 移动 后（含 0 次），返回可能的最高分数。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]\n输出：39\n解释：0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0]]\n输出：1\n\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 20\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] | 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": "给你一个大小为 m x n 的二元矩阵 grid ，矩阵中每个元素的值为 0 或 1 。\n一次 移动 是指选择任一行或列，并转换该行或列中的每一个值：将所有 0 都更改为 1，将所有 1 都更改为 0。\n在做出任意次数的移动后，将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释，矩阵的 得分 就是这些数字的总和。\n在执行任意次 移动 后（含 0 次），返回可能的最高分数。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]\n输出：39\n解释：0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0]]\n输出：1\n\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 20\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用贪心。\n这里提供一个参考思路，每一行的数字要尽可能大，因此，遍历每一行，若行首元素为 0，则将该行每个元素进行翻转，即 `grid[i][j] ^= 1`。\n\n接着，遍历每一列，若该列中 1 的个数小于 0 的个数，则将该列进行翻转。实际过程中，并不需要对列进行翻转，只需要取 `max(cnt, m - cnt)`，即表示 1 的个数，再乘上该位的大小 `1 << (n - j - 1)`，即求得当前列的大小。累加每一列大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$, $n$ 分别为矩阵的行数和列数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int matrixScore(vector<vector<int>>& grid) {\\n int m = grid.size(), n = grid[0].size();\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n if (grid[i][0] == 0) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n grid[i][j] ^= 1;\\n }\\n }\\n }\\n int ans = 0;\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n int cnt = 0;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n cnt += grid[i][j];\\n }\\n ans += max(cnt, m - cnt) * (1 << (n - j - 1));\\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": "输入代码：\n['```go\\nfunc matrixScore(grid [][]int) int {\\n\\tm, n := len(grid), len(grid[0])\\n\\tfor i := 0; i < m; i++ {\\n\\t\\tif grid[i][0] == 0 {\\n\\t\\t\\tfor j := 0; j < n; j++ {\\n\\t\\t\\t\\tgrid[i][j] ^= 1\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor j := 0; j < n; j++ {\\n\\t\\tcnt := 0\\n\\t\\tfor i := 0; i < m; i++ {\\n\\t\\t\\tcnt += grid[i][j]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif cnt < m-cnt {\\n\\t\\t\\tcnt = m - cnt\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans += cnt * (1 << (n - j - 1))\\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贪心的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，每一行的数字要尽可能大，因此，遍历每一行，若行首元素为 0，则将该行每个元素进行翻转，即 `grid[i][j] ^= 1`。\n\n接着，遍历每一列，若该列中 1 的个数小于 0 的个数，则将该列进行翻转。实际过程中，并不需要对列进行翻转，只需要取 `max(cnt, m - cnt)`，即表示 1 的个数，再乘上该位的大小 `1 << (n - j - 1)`，即求得当前列的大小。累加每一列大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$, $n$ 分别为矩阵的行数和列数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 m x n 的二元矩阵 grid ，矩阵中每个元素的值为 0 或 1 。\n一次 移动 是指选择任一行或列，并转换该行或列中的每一个值：将所有 0 都更改为 1，将所有 1 都更改为 0。\n在做出任意次数的移动后，将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释，矩阵的 得分 就是这些数字的总和。\n在执行任意次 移动 后（含 0 次），返回可能的最高分数。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]\n输出：39\n解释：0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0]]\n输出：1\n\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 20\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] | 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": "给你一个大小为 m x n 的二元矩阵 grid ，矩阵中每个元素的值为 0 或 1 。\n一次 移动 是指选择任一行或列，并转换该行或列中的每一个值：将所有 0 都更改为 1，将所有 1 都更改为 0。\n在做出任意次数的移动后，将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释，矩阵的 得分 就是这些数字的总和。\n在执行任意次 移动 后（含 0 次），返回可能的最高分数。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]\n输出：39\n解释：0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[0]]\n输出：1\n\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 20\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用贪心。\n这里提供一个参考思路，每一行的数字要尽可能大，因此，遍历每一行，若行首元素为 0，则将该行每个元素进行翻转，即 `grid[i][j] ^= 1`。\n\n接着，遍历每一列，若该列中 1 的个数小于 0 的个数，则将该列进行翻转。实际过程中，并不需要对列进行翻转，只需要取 `max(cnt, m - cnt)`，即表示 1 的个数，再乘上该位的大小 `1 << (n - j - 1)`，即求得当前列的大小。累加每一列大小即可。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $m$, $n$ 分别为矩阵的行数和列数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction matrixScore(grid: number[][]): number {\\n const m = grid.length;\\n const n = grid[0].length;\\n for (let i = 0; i < m; ++i) {\\n if (grid[i][0] == 0) {\\n for (let j = 0; j < n; ++j) {\\n grid[i][j] ^= 1;\\n }\\n }\\n }\\n let ans = 0;\\n for (let j = 0; j < n; ++j) {\\n let cnt = 0;\\n for (let i = 0; i < m; ++i) {\\n cnt += grid[i][j];\\n }\\n ans += Math.max(cnt, m - cnt) * (1 << (n - j - 1));\\n }\\n return ans;\\n}\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "你的赛车可以从位置 0 开始，并且速度为 +1 ，在一条无限长的数轴上行驶。赛车也可以向负方向行驶。赛车可以按照由加速指令 'A' 和倒车指令 'R' 组成的指令序列自动行驶。\n\n\n当收到指令 'A' 时，赛车这样行驶：\n\t\nposition += speed\nspeed *= 2\n\n\n当收到指令 'R' 时，赛车这样行驶：\n\t\n如果速度为正数，那么speed = -1\n否则 speed = 1\n\n\t当前所处位置不变。\n\n例如，在执行指令 \"AAR\" 后，赛车位置变化为 0 --> 1 --> 3 --> 3 ，速度变化为 1 --> 2 --> 4 --> -1 。\n给你一个目标位置 target ，返回能到达目标位置的最短指令序列的长度。\n \n示例 1：\n\n输入：target = 3\n输出：2\n解释：\n最短指令序列是 \"AA\" 。\n位置变化 0 --> 1 --> 3 。\n\n示例 2：\n\n输入：target = 6\n输出：5\n解释：\n最短指令序列是 \"AAARA\" 。\n位置变化 0 --> 1 --> 3 --> 7 --> 7 --> 6 。\n\n \n提示：\n\n1 <= target <= 104\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，设 $dp[i]$ 表示到达位置 $i$ 的最短指令序列的长度。答案为 $dp[target]$。\n\n对于任意位置 $i$，都有 $2^{k-1} \\leq i \\lt 2^k$，并且我们可以有三种方式到达位置 $i$：\n\n- 如果 $i$ 等于 $2^k-1$，那么我们可以直接执行 $k$ 个 `A` 指令到达位置 $i$，此时 $dp[i] = k$；\n- 否则，我们可以先执行 $k$ 个 `A` 指令到达位置 $2^k-1$，然后执行 `R` 指令，剩余距离为 $2^k-1-i$，此时 $dp[i] = dp[2^k-1-i] + k + 1$；我们也可以先执行 $k-1$ 个 `A` 指令到达位置 $2^{k-1}-1$，然后执行 `R` 指令，接着执行 $j$（其中 $0 \\le j \\lt k$） 个 `A`，再执行 `R`，剩余距离为 $i - 2^{k-1} + 2^j$，此时 $dp[i] = dp[i - 2^{k-1} + 2^j] + k - 1 + j + 2$。求出 $dp[i]$ 的最小值即可。\n\n时间复杂度 $O(n \\log n)$，其中 $n$ 为 $target$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def racecar(self, target: int) -> int:\\n dp = [0] * (target + 1)\\n for i in range(1, target + 1):\\n k = i.bit_length()\\n if i == 2**k - 1:\\n dp[i] = k\\n continue\\n dp[i] = dp[2**k - 1 - i] + k + 1\\n for j in range(k - 1):\\n dp[i] = min(dp[i], dp[i - (2 ** (k - 1) - 2**j)] + k - 1 + j + 2)\\n return dp[target]\\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": "你的赛车可以从位置 0 开始，并且速度为 +1 ，在一条无限长的数轴上行驶。赛车也可以向负方向行驶。赛车可以按照由加速指令 'A' 和倒车指令 'R' 组成的指令序列自动行驶。\n\n\n当收到指令 'A' 时，赛车这样行驶：\n\t\nposition += speed\nspeed *= 2\n\n\n当收到指令 'R' 时，赛车这样行驶：\n\t\n如果速度为正数，那么speed = -1\n否则 speed = 1\n\n\t当前所处位置不变。\n\n例如，在执行指令 \"AAR\" 后，赛车位置变化为 0 --> 1 --> 3 --> 3 ，速度变化为 1 --> 2 --> 4 --> -1 。\n给你一个目标位置 target ，返回能到达目标位置的最短指令序列的长度。\n \n示例 1：\n\n输入：target = 3\n输出：2\n解释：\n最短指令序列是 \"AA\" 。\n位置变化 0 --> 1 --> 3 。\n\n示例 2：\n\n输入：target = 6\n输出：5\n解释：\n最短指令序列是 \"AAARA\" 。\n位置变化 0 --> 1 --> 3 --> 7 --> 7 --> 6 。\n\n \n提示：\n\n1 <= target <= 104\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，设 $dp[i]$ 表示到达位置 $i$ 的最短指令序列的长度。答案为 $dp[target]$。\n\n对于任意位置 $i$，都有 $2^{k-1} \\leq i \\lt 2^k$，并且我们可以有三种方式到达位置 $i$：\n\n- 如果 $i$ 等于 $2^k-1$，那么我们可以直接执行 $k$ 个 `A` 指令到达位置 $i$，此时 $dp[i] = k$；\n- 否则，我们可以先执行 $k$ 个 `A` 指令到达位置 $2^k-1$，然后执行 `R` 指令，剩余距离为 $2^k-1-i$，此时 $dp[i] = dp[2^k-1-i] + k + 1$；我们也可以先执行 $k-1$ 个 `A` 指令到达位置 $2^{k-1}-1$，然后执行 `R` 指令，接着执行 $j$（其中 $0 \\le j \\lt k$） 个 `A`，再执行 `R`，剩余距离为 $i - 2^{k-1} + 2^j$，此时 $dp[i] = dp[i - 2^{k-1} + 2^j] + k - 1 + j + 2$。求出 $dp[i]$ 的最小值即可。\n\n时间复杂度 $O(n \\log n)$，其中 $n$ 为 $target$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int racecar(int target) {\\n int[] dp = new int[target + 1];\\n for (int i = 1; i <= target; ++i) {\\n int k = 32 - Integer.numberOfLeadingZeros(i);\\n if (i == (1 << k) - 1) {\\n dp[i] = k;\\n continue;\\n }\\n dp[i] = dp[(1 << k) - 1 - i] + k + 1;\\n for (int j = 0; j < k; ++j) {\\n dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - (1 << (k - 1)) + (1 << j)] + k - 1 + j + 2);\\n }\\n }\\n return dp[target];\\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": "你的赛车可以从位置 0 开始，并且速度为 +1 ，在一条无限长的数轴上行驶。赛车也可以向负方向行驶。赛车可以按照由加速指令 'A' 和倒车指令 'R' 组成的指令序列自动行驶。\n\n\n当收到指令 'A' 时，赛车这样行驶：\n\t\nposition += speed\nspeed *= 2\n\n\n当收到指令 'R' 时，赛车这样行驶：\n\t\n如果速度为正数，那么speed = -1\n否则 speed = 1\n\n\t当前所处位置不变。\n\n例如，在执行指令 \"AAR\" 后，赛车位置变化为 0 --> 1 --> 3 --> 3 ，速度变化为 1 --> 2 --> 4 --> -1 。\n给你一个目标位置 target ，返回能到达目标位置的最短指令序列的长度。\n \n示例 1：\n\n输入：target = 3\n输出：2\n解释：\n最短指令序列是 \"AA\" 。\n位置变化 0 --> 1 --> 3 。\n\n示例 2：\n\n输入：target = 6\n输出：5\n解释：\n最短指令序列是 \"AAARA\" 。\n位置变化 0 --> 1 --> 3 --> 7 --> 7 --> 6 。\n\n \n提示：\n\n1 <= target <= 104\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，设 $dp[i]$ 表示到达位置 $i$ 的最短指令序列的长度。答案为 $dp[target]$。\n\n对于任意位置 $i$，都有 $2^{k-1} \\leq i \\lt 2^k$，并且我们可以有三种方式到达位置 $i$：\n\n- 如果 $i$ 等于 $2^k-1$，那么我们可以直接执行 $k$ 个 `A` 指令到达位置 $i$，此时 $dp[i] = k$；\n- 否则，我们可以先执行 $k$ 个 `A` 指令到达位置 $2^k-1$，然后执行 `R` 指令，剩余距离为 $2^k-1-i$，此时 $dp[i] = dp[2^k-1-i] + k + 1$；我们也可以先执行 $k-1$ 个 `A` 指令到达位置 $2^{k-1}-1$，然后执行 `R` 指令，接着执行 $j$（其中 $0 \\le j \\lt k$） 个 `A`，再执行 `R`，剩余距离为 $i - 2^{k-1} + 2^j$，此时 $dp[i] = dp[i - 2^{k-1} + 2^j] + k - 1 + j + 2$。求出 $dp[i]$ 的最小值即可。\n\n时间复杂度 $O(n \\log n)$，其中 $n$ 为 $target$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int racecar(int target) {\\n vector<int> dp(target + 1);\\n for (int i = 1; i <= target; ++i) {\\n int k = 32 - __builtin_clz(i);\\n if (i == (1 << k) - 1) {\\n dp[i] = k;\\n continue;\\n }\\n dp[i] = dp[(1 << k) - 1 - i] + k + 1;\\n for (int j = 0; j < k; ++j) {\\n dp[i] = min(dp[i], dp[i - (1 << (k - 1)) + (1 << j)] + k - 1 + j + 2);\\n }\\n }\\n return dp[target];\\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": "你的赛车可以从位置 0 开始，并且速度为 +1 ，在一条无限长的数轴上行驶。赛车也可以向负方向行驶。赛车可以按照由加速指令 'A' 和倒车指令 'R' 组成的指令序列自动行驶。\n\n\n当收到指令 'A' 时，赛车这样行驶：\n\t\nposition += speed\nspeed *= 2\n\n\n当收到指令 'R' 时，赛车这样行驶：\n\t\n如果速度为正数，那么speed = -1\n否则 speed = 1\n\n\t当前所处位置不变。\n\n例如，在执行指令 \"AAR\" 后，赛车位置变化为 0 --> 1 --> 3 --> 3 ，速度变化为 1 --> 2 --> 4 --> -1 。\n给你一个目标位置 target ，返回能到达目标位置的最短指令序列的长度。\n \n示例 1：\n\n输入：target = 3\n输出：2\n解释：\n最短指令序列是 \"AA\" 。\n位置变化 0 --> 1 --> 3 。\n\n示例 2：\n\n输入：target = 6\n输出：5\n解释：\n最短指令序列是 \"AAARA\" 。\n位置变化 0 --> 1 --> 3 --> 7 --> 7 --> 6 。\n\n \n提示：\n\n1 <= target <= 104\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，设 $dp[i]$ 表示到达位置 $i$ 的最短指令序列的长度。答案为 $dp[target]$。\n\n对于任意位置 $i$，都有 $2^{k-1} \\leq i \\lt 2^k$，并且我们可以有三种方式到达位置 $i$：\n\n- 如果 $i$ 等于 $2^k-1$，那么我们可以直接执行 $k$ 个 `A` 指令到达位置 $i$，此时 $dp[i] = k$；\n- 否则，我们可以先执行 $k$ 个 `A` 指令到达位置 $2^k-1$，然后执行 `R` 指令，剩余距离为 $2^k-1-i$，此时 $dp[i] = dp[2^k-1-i] + k + 1$；我们也可以先执行 $k-1$ 个 `A` 指令到达位置 $2^{k-1}-1$，然后执行 `R` 指令，接着执行 $j$（其中 $0 \\le j \\lt k$） 个 `A`，再执行 `R`，剩余距离为 $i - 2^{k-1} + 2^j$，此时 $dp[i] = dp[i - 2^{k-1} + 2^j] + k - 1 + j + 2$。求出 $dp[i]$ 的最小值即可。\n\n时间复杂度 $O(n \\log n)$，其中 $n$ 为 $target$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc racecar(target int) int {\\n\\tdp := make([]int, target+1)\\n\\tfor i := 1; i <= target; i++ {\\n\\t\\tk := bits.Len(uint(i))\\n\\t\\tif i == (1<<k)-1 {\\n\\t\\t\\tdp[i] = k\\n\\t\\t\\tcontinue\\n\\t\\t}\\n\\t\\tdp[i] = dp[(1<<k)-1-i] + k + 1\\n\\t\\tfor j := 0; j < k; j++ {\\n\\t\\t\\tdp[i] = min(dp[i], dp[i-(1<<(k-1))+(1<<j)]+k-1+j+2)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn dp[target]\\n}\\n\\nfunc min(a, b int) int {\\n\\tif a < b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\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['```python\\nclass Solution:\\n def possibleBipartition(self, n: int, dislikes: List[List[int]]) -> bool:\\n def dfs(i, c):\\n color[i] = c\\n for j in g[i]:\\n if color[j] == c:\\n return False\\n if color[j] == 0 and not dfs(j, 3 - c):\\n return False\\n return True\\n\\n g = defaultdict(list)\\n color = [0] * n\\n for a, b in dislikes:\\n a, b = a - 1, b - 1\\n g[a].append(b)\\n g[b].append(a)\\n return all(c or dfs(i, 1) for i, c in enumerate(color))\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def possibleBipartition(self, n: int, dislikes: List[List[int]]) -> bool:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n g = defaultdict(list)\\n for a, b in dislikes:\\n a, b = a - 1, b - 1\\n g[a].append(b)\\n g[b].append(a)\\n p = list(range(n))\\n for i in range(n):\\n for j in g[i]:\\n if find(i) == find(j):\\n return False\\n p[find(j)] = find(g[i][0])\\n return True\\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染色法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用两种颜色对图进行染色，如果可以完成染色，那么就说明可以将所有人分进两组。\n\n具体的染色方法如下：\n\n- 初始化所有人的颜色为 $0$，表示还没有染色。\n- 遍历所有人，如果当前人没有染色，那么就用颜色 $1$ 对其进行染色，然后将其所有不喜欢的人用颜色 $2$ 进行染色。如果染色过程中出现了冲突，那么就说明无法将所有人分进两组，返回 `false`。\n- 如果所有人都染色成功，那么就说明可以将所有人分进两组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m)$，其中 $n$, $m$ 分别是人数和不喜欢的关系数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n "
}
] | 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": "给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n \n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用染色法。\n这里提供一个参考思路，我们用两种颜色对图进行染色，如果可以完成染色，那么就说明可以将所有人分进两组。\n\n具体的染色方法如下：\n\n- 初始化所有人的颜色为 $0$，表示还没有染色。\n- 遍历所有人，如果当前人没有染色，那么就用颜色 $1$ 对其进行染色，然后将其所有不喜欢的人用颜色 $2$ 进行染色。如果染色过程中出现了冲突，那么就说明无法将所有人分进两组，返回 `false`。\n- 如果所有人都染色成功，那么就说明可以将所有人分进两组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m)$，其中 $n$, $m$ 分别是人数和不喜欢的关系数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private List<Integer>[] g;\\n private int[] color;\\n\\n public boolean possibleBipartition(int n, int[][] dislikes) {\\n g = new List[n];\\n color = new int[n];\\n Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>());\\n for (var e : dislikes) {\\n int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;\\n g[a].add(b);\\n g[b].add(a);\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (color[i] == 0) {\\n if (!dfs(i, 1)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n\\n private boolean dfs(int i, int c) {\\n color[i] = c;\\n for (int j : g[i]) {\\n if (color[j] == c) {\\n return false;\\n }\\n if (color[j] == 0 && !dfs(j, 3 - c)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n private int[] p;\\n\\n public boolean possibleBipartition(int n, int[][] dislikes) {\\n p = new int[n];\\n List<Integer>[] g = new List[n];\\n Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>());\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n p[i] = i;\\n }\\n for (var e : dislikes) {\\n int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;\\n g[a].add(b);\\n g[b].add(a);\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j : g[i]) {\\n if (find(i) == find(j)) {\\n return false;\\n }\\n p[find(j)] = find(g[i].get(0));\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n\\n private int find(int x) {\\n if (p[x] != x) {\\n p[x] = find(p[x]);\\n }\\n return p[x];\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool possibleBipartition(int n, vector<vector<int>>& dislikes) {\\n unordered_map<int, vector<int>> g;\\n for (auto& e : dislikes) {\\n int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;\\n g[a].push_back(b);\\n g[b].push_back(a);\\n }\\n vector<int> color(n);\\n function<bool(int, int)> dfs = [&](int i, int c) -> bool {\\n color[i] = c;\\n for (int j : g[i]) {\\n if (!color[j] && !dfs(j, 3 - c)) return false;\\n if (color[j] == c) return false;\\n }\\n return true;\\n };\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (!color[i] && !dfs(i, 1)) return false;\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool possibleBipartition(int n, vector<vector<int>>& dislikes) {\\n vector<int> p(n);\\n iota(p.begin(), p.end(), 0);\\n unordered_map<int, vector<int>> g;\\n for (auto& e : dislikes) {\\n int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;\\n g[a].push_back(b);\\n g[b].push_back(a);\\n }\\n function<int(int)> find = [&](int x) -> int {\\n if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);\\n return p[x];\\n };\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j : g[i]) {\\n if (find(i) == find(j)) return false;\\n p[find(j)] = find(g[i][0]);\\n }\\n }\\n return true;\\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染色法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用两种颜色对图进行染色，如果可以完成染色，那么就说明可以将所有人分进两组。\n\n具体的染色方法如下：\n\n- 初始化所有人的颜色为 $0$，表示还没有染色。\n- 遍历所有人，如果当前人没有染色，那么就用颜色 $1$ 对其进行染色，然后将其所有不喜欢的人用颜色 $2$ 进行染色。如果染色过程中出现了冲突，那么就说明无法将所有人分进两组，返回 `false`。\n- 如果所有人都染色成功，那么就说明可以将所有人分进两组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m)$，其中 $n$, $m$ 分别是人数和不喜欢的关系数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n "
}
] | 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['```go\\nfunc possibleBipartition(n int, dislikes [][]int) bool {\\n\\tg := make([][]int, n)\\n\\tfor _, e := range dislikes {\\n\\t\\ta, b := e[0]-1, e[1]-1\\n\\t\\tg[a] = append(g[a], b)\\n\\t\\tg[b] = append(g[b], a)\\n\\t}\\n\\tcolor := make([]int, n)\\n\\tvar dfs func(int, int) bool\\n\\tdfs = func(i, c int) bool {\\n\\t\\tcolor[i] = c\\n\\t\\tfor _, j := range g[i] {\\n\\t\\t\\tif color[j] == c {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif color[j] == 0 && !dfs(j, 3-c) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn true\\n\\t}\\n\\tfor i, c := range color {\\n\\t\\tif c == 0 && !dfs(i, 1) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```', '```go\\nfunc possibleBipartition(n int, dislikes [][]int) bool {\\n\\tp := make([]int, n)\\n\\tg := make([][]int, n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t}\\n\\tfor _, e := range dislikes {\\n\\t\\ta, b := e[0]-1, e[1]-1\\n\\t\\tg[a] = append(g[a], b)\\n\\t\\tg[b] = append(g[b], a)\\n\\t}\\n\\tvar find func(int) int\\n\\tfind = func(x int) int {\\n\\t\\tif p[x] != x {\\n\\t\\t\\tp[x] = find(p[x])\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn p[x]\\n\\t}\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tfor _, j := range g[i] {\\n\\t\\t\\tif find(i) == find(j) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tp[find(j)] = find(g[i][0])\\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染色法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用两种颜色对图进行染色，如果可以完成染色，那么就说明可以将所有人分进两组。\n\n具体的染色方法如下：\n\n- 初始化所有人的颜色为 $0$，表示还没有染色。\n- 遍历所有人，如果当前人没有染色，那么就用颜色 $1$ 对其进行染色，然后将其所有不喜欢的人用颜色 $2$ 进行染色。如果染色过程中出现了冲突，那么就说明无法将所有人分进两组，返回 `false`。\n- 如果所有人都染色成功，那么就说明可以将所有人分进两组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m)$，其中 $n$, $m$ 分别是人数和不喜欢的关系数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n "
}
] | 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 possibleBipartition(n: number, dislikes: number[][]): boolean {\\n const color = new Array(n + 1).fill(0);\\n const g = Array.from({ length: n + 1 }, () => []);\\n const dfs = (i: number, v: number) => {\\n color[i] = v;\\n for (const j of g[i]) {\\n if (color[j] === color[i] || (color[j] === 0 && dfs(j, 3 ^ v))) {\\n return true;\\n }\\n }\\n return false;\\n };\\n for (const [a, b] of dislikes) {\\n g[a].push(b);\\n g[b].push(a);\\n }\\n for (let i = 1; i <= n; i++) {\\n if (color[i] === 0 && dfs(i, 1)) {\\n return false;\\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染色法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用两种颜色对图进行染色，如果可以完成染色，那么就说明可以将所有人分进两组。\n\n具体的染色方法如下：\n\n- 初始化所有人的颜色为 $0$，表示还没有染色。\n- 遍历所有人，如果当前人没有染色，那么就用颜色 $1$ 对其进行染色，然后将其所有不喜欢的人用颜色 $2$ 进行染色。如果染色过程中出现了冲突，那么就说明无法将所有人分进两组，返回 `false`。\n- 如果所有人都染色成功，那么就说明可以将所有人分进两组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m)$，其中 $n$, $m$ 分别是人数和不喜欢的关系数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n "
}
] | 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 fn dfs(i: usize, v: usize, color: &mut Vec<usize>, g: &Vec<Vec<usize>>) -> bool {\\n color[i] = v;\\n for &j in (*g[i]).iter() {\\n if color[j] == color[i] || color[j] == 0 && Self::dfs(j, v ^ 3, color, g) {\\n return true;\\n }\\n }\\n false\\n }\\n\\n pub fn possible_bipartition(n: i32, dislikes: Vec<Vec<i32>>) -> bool {\\n let n = n as usize;\\n let mut color = vec![0; n + 1];\\n let mut g = vec![Vec::new(); n + 1];\\n for d in dislikes.iter() {\\n let (i, j) = (d[0] as usize, d[1] as usize);\\n g[i].push(j);\\n g[j].push(i);\\n }\\n for i in 1..=n {\\n if color[i] == 0 && Self::dfs(i, 1, &mut color, &g) {\\n return false;\\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染色法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用两种颜色对图进行染色，如果可以完成染色，那么就说明可以将所有人分进两组。\n\n具体的染色方法如下：\n\n- 初始化所有人的颜色为 $0$，表示还没有染色。\n- 遍历所有人，如果当前人没有染色，那么就用颜色 $1$ 对其进行染色，然后将其所有不喜欢的人用颜色 $2$ 进行染色。如果染色过程中出现了冲突，那么就说明无法将所有人分进两组，返回 `false`。\n- 如果所有人都染色成功，那么就说明可以将所有人分进两组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m)$，其中 $n$, $m$ 分别是人数和不喜欢的关系数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n "
}
] | 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": "给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n \n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用并查集。\n这里提供一个参考思路，并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n对于本题，我们遍历每一个人，他与他不喜欢的人不应该在同一个集合中，如果在同一个集合中，就产生了冲突，直接返回 `false`。如果没有冲突，那么就将他所有不喜欢的人合并到同一个集合中。\n\n遍历结束，说明没有冲突，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m\\times \\alpha(n))$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def possibleBipartition(self, n: int, dislikes: List[List[int]]) -> bool:\\n def dfs(i, c):\\n color[i] = c\\n for j in g[i]:\\n if color[j] == c:\\n return False\\n if color[j] == 0 and not dfs(j, 3 - c):\\n return False\\n return True\\n\\n g = defaultdict(list)\\n color = [0] * n\\n for a, b in dislikes:\\n a, b = a - 1, b - 1\\n g[a].append(b)\\n g[b].append(a)\\n return all(c or dfs(i, 1) for i, c in enumerate(color))\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def possibleBipartition(self, n: int, dislikes: List[List[int]]) -> bool:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n g = defaultdict(list)\\n for a, b in dislikes:\\n a, b = a - 1, b - 1\\n g[a].append(b)\\n g[b].append(a)\\n p = list(range(n))\\n for i in range(n):\\n for j in g[i]:\\n if find(i) == find(j):\\n return False\\n p[find(j)] = find(g[i][0])\\n return True\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n \n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用并查集。\n这里提供一个参考思路，并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n对于本题，我们遍历每一个人，他与他不喜欢的人不应该在同一个集合中，如果在同一个集合中，就产生了冲突，直接返回 `false`。如果没有冲突，那么就将他所有不喜欢的人合并到同一个集合中。\n\n遍历结束，说明没有冲突，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m\\times \\alpha(n))$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private List<Integer>[] g;\\n private int[] color;\\n\\n public boolean possibleBipartition(int n, int[][] dislikes) {\\n g = new List[n];\\n color = new int[n];\\n Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>());\\n for (var e : dislikes) {\\n int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;\\n g[a].add(b);\\n g[b].add(a);\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (color[i] == 0) {\\n if (!dfs(i, 1)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n\\n private boolean dfs(int i, int c) {\\n color[i] = c;\\n for (int j : g[i]) {\\n if (color[j] == c) {\\n return false;\\n }\\n if (color[j] == 0 && !dfs(j, 3 - c)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n private int[] p;\\n\\n public boolean possibleBipartition(int n, int[][] dislikes) {\\n p = new int[n];\\n List<Integer>[] g = new List[n];\\n Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>());\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n p[i] = i;\\n }\\n for (var e : dislikes) {\\n int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;\\n g[a].add(b);\\n g[b].add(a);\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j : g[i]) {\\n if (find(i) == find(j)) {\\n return false;\\n }\\n p[find(j)] = find(g[i].get(0));\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n\\n private int find(int x) {\\n if (p[x] != x) {\\n p[x] = find(p[x]);\\n }\\n return p[x];\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool possibleBipartition(int n, vector<vector<int>>& dislikes) {\\n unordered_map<int, vector<int>> g;\\n for (auto& e : dislikes) {\\n int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;\\n g[a].push_back(b);\\n g[b].push_back(a);\\n }\\n vector<int> color(n);\\n function<bool(int, int)> dfs = [&](int i, int c) -> bool {\\n color[i] = c;\\n for (int j : g[i]) {\\n if (!color[j] && !dfs(j, 3 - c)) return false;\\n if (color[j] == c) return false;\\n }\\n return true;\\n };\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (!color[i] && !dfs(i, 1)) return false;\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool possibleBipartition(int n, vector<vector<int>>& dislikes) {\\n vector<int> p(n);\\n iota(p.begin(), p.end(), 0);\\n unordered_map<int, vector<int>> g;\\n for (auto& e : dislikes) {\\n int a = e[0] - 1, b = e[1] - 1;\\n g[a].push_back(b);\\n g[b].push_back(a);\\n }\\n function<int(int)> find = [&](int x) -> int {\\n if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);\\n return p[x];\\n };\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j : g[i]) {\\n if (find(i) == find(j)) return false;\\n p[find(j)] = find(g[i][0]);\\n }\\n }\\n return true;\\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并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n对于本题，我们遍历每一个人，他与他不喜欢的人不应该在同一个集合中，如果在同一个集合中，就产生了冲突，直接返回 `false`。如果没有冲突，那么就将他所有不喜欢的人合并到同一个集合中。\n\n遍历结束，说明没有冲突，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m\\times \\alpha(n))$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n "
}
] | 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": "给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n \n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用并查集。\n这里提供一个参考思路，并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n对于本题，我们遍历每一个人，他与他不喜欢的人不应该在同一个集合中，如果在同一个集合中，就产生了冲突，直接返回 `false`。如果没有冲突，那么就将他所有不喜欢的人合并到同一个集合中。\n\n遍历结束，说明没有冲突，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m\\times \\alpha(n))$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc possibleBipartition(n int, dislikes [][]int) bool {\\n\\tg := make([][]int, n)\\n\\tfor _, e := range dislikes {\\n\\t\\ta, b := e[0]-1, e[1]-1\\n\\t\\tg[a] = append(g[a], b)\\n\\t\\tg[b] = append(g[b], a)\\n\\t}\\n\\tcolor := make([]int, n)\\n\\tvar dfs func(int, int) bool\\n\\tdfs = func(i, c int) bool {\\n\\t\\tcolor[i] = c\\n\\t\\tfor _, j := range g[i] {\\n\\t\\t\\tif color[j] == c {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif color[j] == 0 && !dfs(j, 3-c) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn true\\n\\t}\\n\\tfor i, c := range color {\\n\\t\\tif c == 0 && !dfs(i, 1) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```', '```go\\nfunc possibleBipartition(n int, dislikes [][]int) bool {\\n\\tp := make([]int, n)\\n\\tg := make([][]int, n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t}\\n\\tfor _, e := range dislikes {\\n\\t\\ta, b := e[0]-1, e[1]-1\\n\\t\\tg[a] = append(g[a], b)\\n\\t\\tg[b] = append(g[b], a)\\n\\t}\\n\\tvar find func(int) int\\n\\tfind = func(x int) int {\\n\\t\\tif p[x] != x {\\n\\t\\t\\tp[x] = find(p[x])\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn p[x]\\n\\t}\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tfor _, j := range g[i] {\\n\\t\\t\\tif find(i) == find(j) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tp[find(j)] = find(g[i][0])\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\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['```ts\\nfunction possibleBipartition(n: number, dislikes: number[][]): boolean {\\n const color = new Array(n + 1).fill(0);\\n const g = Array.from({ length: n + 1 }, () => []);\\n const dfs = (i: number, v: number) => {\\n color[i] = v;\\n for (const j of g[i]) {\\n if (color[j] === color[i] || (color[j] === 0 && dfs(j, 3 ^ v))) {\\n return true;\\n }\\n }\\n return false;\\n };\\n for (const [a, b] of dislikes) {\\n g[a].push(b);\\n g[b].push(a);\\n }\\n for (let i = 1; i <= n; i++) {\\n if (color[i] === 0 && dfs(i, 1)) {\\n return false;\\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并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n对于本题，我们遍历每一个人，他与他不喜欢的人不应该在同一个集合中，如果在同一个集合中，就产生了冲突，直接返回 `false`。如果没有冲突，那么就将他所有不喜欢的人合并到同一个集合中。\n\n遍历结束，说明没有冲突，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m\\times \\alpha(n))$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n "
}
] | 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['```rust\\nimpl Solution {\\n fn dfs(i: usize, v: usize, color: &mut Vec<usize>, g: &Vec<Vec<usize>>) -> bool {\\n color[i] = v;\\n for &j in (*g[i]).iter() {\\n if color[j] == color[i] || color[j] == 0 && Self::dfs(j, v ^ 3, color, g) {\\n return true;\\n }\\n }\\n false\\n }\\n\\n pub fn possible_bipartition(n: i32, dislikes: Vec<Vec<i32>>) -> bool {\\n let n = n as usize;\\n let mut color = vec![0; n + 1];\\n let mut g = vec![Vec::new(); n + 1];\\n for d in dislikes.iter() {\\n let (i, j) = (d[0] as usize, d[1] as usize);\\n g[i].push(j);\\n g[j].push(i);\\n }\\n for i in 1..=n {\\n if color[i] == 0 && Self::dfs(i, 1, &mut color, &g) {\\n return false;\\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并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n对于本题，我们遍历每一个人，他与他不喜欢的人不应该在同一个集合中，如果在同一个集合中，就产生了冲突，直接返回 `false`。如果没有冲突，那么就将他所有不喜欢的人合并到同一个集合中。\n\n遍历结束，说明没有冲突，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n + m\\times \\alpha(n))$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一组 n 人（编号为 1, 2, ..., n）， 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人，那么他们不应该属于同一组。\n给定整数 n 和数组 dislikes ，其中 dislikes[i] = [ai, bi] ，表示不允许将编号为 ai 和 bi的人归入同一组。当可以用这种方法将所有人分进两组时，返回 true；否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 4, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,4]]\n输出：true\n解释：group1 [1,4], group2 [2,3]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3, dislikes = [[1,2],[1,3],[2,3]]\n输出：false\n\n示例 3：\n\n输入：n = 5, dislikes = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[1,5]]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 2000\n0 <= dislikes.length <= 104\ndislikes[i].length == 2\n1 <= dislikes[i][j] <= n\nai < bi\ndislikes 中每一组都 不同\n\n "
}
] | 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": "设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。\n实现 FreqStack 类:\n\nFreqStack() 构造一个空的堆栈。\nvoid push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。\nint pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。\n\t\n如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FreqStack\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"pop\",\"pop\",\"pop\",\"pop\"],\n[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]\n输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]\n解释：\nFreqStack = new FreqStack();\nfreqStack.push (5);//堆栈为 [5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]\nfreqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。\n \n提示：\n\n0 <= val <= 109\npush 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。\n输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 优先队列（大根堆）。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，我们需要设计一个支持弹出“出现频率最高”的元素的数据结构。如果存在多个元素出现频率相同，那么弹出最接近栈顶的元素。\n\n我们可以使用哈希表 $cnt$ 记录每个元素出现的频率，用一个优先队列（大根堆） $q$ 维护元素频率以及对应的压栈时间戳。\n\n执行压栈操作时，我们先将当前时间戳加一，即 $ts \\gets ts + 1$；然后将元素 $val$ 的频率加一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] + 1$，最后将三元组 $(cnt[val], ts, val)$ 加入优先队列 $q$ 中。压栈操作的时间复杂度为 $O(\\log n)$。\n\n执行弹栈操作时，我们直接从优先队列 $q$ 中弹出一个元素即可。由于优先队列 $q$ 中的元素按照频率降序排序，因此弹出的元素一定是出现频率最高的元素。如果存在多个元素出现频率相同，那么弹出最接近栈顶的元素，即弹出时间戳最大的元素。弹出后，我们将弹出元素的频率减一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] - 1$。弹栈操作的时间复杂度为 $O(\\log n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass FreqStack:\\n\\n def __init__(self):\\n self.cnt = defaultdict(int)\\n self.q = []\\n self.ts = 0\\n\\n def push(self, val: int) -> None:\\n self.ts += 1\\n self.cnt[val] += 1\\n heappush(self.q, (-self.cnt[val], -self.ts, val))\\n\\n def pop(self) -> int:\\n val = heappop(self.q)[2]\\n self.cnt[val] -= 1\\n return val\\n\\n\\n# Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n# obj = FreqStack()\\n# obj.push(val)\\n# param_2 = obj.pop()\\n```', '```python\\nclass FreqStack:\\n\\n def __init__(self):\\n self.cnt = defaultdict(int)\\n self.d = defaultdict(list)\\n self.mx = 0\\n\\n def push(self, val: int) -> None:\\n self.cnt[val] += 1\\n self.d[self.cnt[val]].append(val)\\n self.mx = max(self.mx, self.cnt[val])\\n\\n def pop(self) -> int:\\n val = self.d[self.mx].pop()\\n self.cnt[val] -= 1\\n if not self.d[self.mx]:\\n self.mx -= 1\\n return val\\n\\n\\n# Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n# obj = FreqStack()\\n# obj.push(val)\\n# param_2 = obj.pop()\\n```']"
}
] | 根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。 |
[
{
"from": "human",
"value": "设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。\n实现 FreqStack 类:\n\nFreqStack() 构造一个空的堆栈。\nvoid push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。\nint pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。\n\t\n如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FreqStack\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"pop\",\"pop\",\"pop\",\"pop\"],\n[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]\n输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]\n解释：\nFreqStack = new FreqStack();\nfreqStack.push (5);//堆栈为 [5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]\nfreqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。\n \n提示：\n\n0 <= val <= 109\npush 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。\n输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 优先队列（大根堆）。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，我们需要设计一个支持弹出“出现频率最高”的元素的数据结构。如果存在多个元素出现频率相同，那么弹出最接近栈顶的元素。\n\n我们可以使用哈希表 $cnt$ 记录每个元素出现的频率，用一个优先队列（大根堆） $q$ 维护元素频率以及对应的压栈时间戳。\n\n执行压栈操作时，我们先将当前时间戳加一，即 $ts \\gets ts + 1$；然后将元素 $val$ 的频率加一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] + 1$，最后将三元组 $(cnt[val], ts, val)$ 加入优先队列 $q$ 中。压栈操作的时间复杂度为 $O(\\log n)$。\n\n执行弹栈操作时，我们直接从优先队列 $q$ 中弹出一个元素即可。由于优先队列 $q$ 中的元素按照频率降序排序，因此弹出的元素一定是出现频率最高的元素。如果存在多个元素出现频率相同，那么弹出最接近栈顶的元素，即弹出时间戳最大的元素。弹出后，我们将弹出元素的频率减一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] - 1$。弹栈操作的时间复杂度为 $O(\\log n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass FreqStack {\\n private Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n private PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] == b[0] ? b[1] - a[1] : b[0] - a[0]);\\n private int ts;\\n\\n public FreqStack() {\\n\\n }\\n\\n public void push(int val) {\\n cnt.put(val, cnt.getOrDefault(val, 0) + 1);\\n q.offer(new int[] {cnt.get(val), ++ts, val});\\n }\\n\\n public int pop() {\\n int val = q.poll()[2];\\n cnt.put(val, cnt.get(val) - 1);\\n return val;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * FreqStack obj = new FreqStack();\\n * obj.push(val);\\n * int param_2 = obj.pop();\\n */\\n```', '```java\\nclass FreqStack {\\n private Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n private Map<Integer, Deque<Integer>> d = new HashMap<>();\\n private int mx;\\n\\n public FreqStack() {\\n }\\n\\n public void push(int val) {\\n cnt.put(val, cnt.getOrDefault(val, 0) + 1);\\n int t = cnt.get(val);\\n d.computeIfAbsent(t, k -> new ArrayDeque<>()).push(val);\\n mx = Math.max(mx, t);\\n }\\n\\n public int pop() {\\n int val = d.get(mx).pop();\\n cnt.put(val, cnt.get(val) - 1);\\n if (d.get(mx).isEmpty()) {\\n --mx;\\n }\\n return val;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * FreqStack obj = new FreqStack();\\n * obj.push(val);\\n * int param_2 = obj.pop();\\n */\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。\n实现 FreqStack 类:\n\nFreqStack() 构造一个空的堆栈。\nvoid push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。\nint pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。\n\t\n如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FreqStack\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"pop\",\"pop\",\"pop\",\"pop\"],\n[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]\n输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]\n解释：\nFreqStack = new FreqStack();\nfreqStack.push (5);//堆栈为 [5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]\nfreqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。\n \n提示：\n\n0 <= val <= 109\npush 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。\n输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 优先队列（大根堆）。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，我们需要设计一个支持弹出“出现频率最高”的元素的数据结构。如果存在多个元素出现频率相同，那么弹出最接近栈顶的元素。\n\n我们可以使用哈希表 $cnt$ 记录每个元素出现的频率，用一个优先队列（大根堆） $q$ 维护元素频率以及对应的压栈时间戳。\n\n执行压栈操作时，我们先将当前时间戳加一，即 $ts \\gets ts + 1$；然后将元素 $val$ 的频率加一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] + 1$，最后将三元组 $(cnt[val], ts, val)$ 加入优先队列 $q$ 中。压栈操作的时间复杂度为 $O(\\log n)$。\n\n执行弹栈操作时，我们直接从优先队列 $q$ 中弹出一个元素即可。由于优先队列 $q$ 中的元素按照频率降序排序，因此弹出的元素一定是出现频率最高的元素。如果存在多个元素出现频率相同，那么弹出最接近栈顶的元素，即弹出时间戳最大的元素。弹出后，我们将弹出元素的频率减一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] - 1$。弹栈操作的时间复杂度为 $O(\\log n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass FreqStack {\\npublic:\\n FreqStack() {\\n\\n }\\n\\n void push(int val) {\\n ++cnt[val];\\n q.emplace(cnt[val], ++ts, val);\\n }\\n\\n int pop() {\\n auto [a, b, val] = q.top();\\n q.pop();\\n --cnt[val];\\n return val;\\n }\\n\\nprivate:\\n unordered_map<int, int> cnt;\\n priority_queue<tuple<int, int, int>> q;\\n int ts = 0;\\n};\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * FreqStack* obj = new FreqStack();\\n * obj->push(val);\\n * int param_2 = obj->pop();\\n */\\n```', '```cpp\\nclass FreqStack {\\npublic:\\n FreqStack() {\\n\\n }\\n\\n void push(int val) {\\n ++cnt[val];\\n d[cnt[val]].push(val);\\n mx = max(mx, cnt[val]);\\n }\\n\\n int pop() {\\n int val = d[mx].top();\\n --cnt[val];\\n d[mx].pop();\\n if (d[mx].empty()) --mx;\\n return val;\\n }\\n\\nprivate:\\n unordered_map<int, int> cnt;\\n unordered_map<int, stack<int>> d;\\n int mx = 0;\\n};\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * FreqStack* obj = new FreqStack();\\n * obj->push(val);\\n * int param_2 = obj->pop();\\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\\ntype FreqStack struct {\\n\\tcnt map[int]int\\n\\tq hp\\n\\tts int\\n}\\n\\nfunc Constructor() FreqStack {\\n\\treturn FreqStack{map[int]int{}, hp{}, 0}\\n}\\n\\nfunc (this *FreqStack) Push(val int) {\\n\\tthis.cnt[val]++\\n\\tthis.ts++\\n\\theap.Push(&this.q, tuple{this.cnt[val], this.ts, val})\\n}\\n\\nfunc (this *FreqStack) Pop() int {\\n\\tval := heap.Pop(&this.q).(tuple).val\\n\\tthis.cnt[val]--\\n\\treturn val\\n}\\n\\ntype tuple struct{ cnt, ts, val int }\\ntype hp []tuple\\n\\nfunc (h hp) Len() int { return len(h) }\\nfunc (h hp) Less(i, j int) bool {\\n\\treturn h[i].cnt > h[j].cnt || h[i].cnt == h[j].cnt && h[i].ts > h[j].ts\\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.(tuple)) }\\nfunc (h *hp) Pop() interface{} { a := *h; v := a[len(a)-1]; *h = a[:len(a)-1]; return v }\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * obj := Constructor();\\n * obj.Push(val);\\n * param_2 := obj.Pop();\\n */\\n```', '```go\\ntype FreqStack struct {\\n\\tcnt map[int]int\\n\\td map[int][]int\\n\\tmx int\\n}\\n\\nfunc Constructor() FreqStack {\\n\\treturn FreqStack{map[int]int{}, map[int][]int{}, 0}\\n}\\n\\nfunc (this *FreqStack) Push(val int) {\\n\\tthis.cnt[val]++\\n\\tthis.d[this.cnt[val]] = append(this.d[this.cnt[val]], val)\\n\\tthis.mx = max(this.mx, this.cnt[val])\\n}\\n\\nfunc (this *FreqStack) Pop() int {\\n\\tval := this.d[this.mx][len(this.d[this.mx])-1]\\n\\tthis.d[this.mx] = this.d[this.mx][:len(this.d[this.mx])-1]\\n\\tthis.cnt[val]--\\n\\tif len(this.d[this.mx]) == 0 {\\n\\t\\tthis.mx--\\n\\t}\\n\\treturn val\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * obj := Constructor();\\n * obj.Push(val);\\n * param_2 := obj.Pop();\\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 + 优先队列（大根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，我们需要设计一个支持弹出“出现频率最高”的元素的数据结构。如果存在多个元素出现频率相同，那么弹出最接近栈顶的元素。\n\n我们可以使用哈希表 $cnt$ 记录每个元素出现的频率，用一个优先队列（大根堆） $q$ 维护元素频率以及对应的压栈时间戳。\n\n执行压栈操作时，我们先将当前时间戳加一，即 $ts \\gets ts + 1$；然后将元素 $val$ 的频率加一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] + 1$，最后将三元组 $(cnt[val], ts, val)$ 加入优先队列 $q$ 中。压栈操作的时间复杂度为 $O(\\log n)$。\n\n执行弹栈操作时，我们直接从优先队列 $q$ 中弹出一个元素即可。由于优先队列 $q$ 中的元素按照频率降序排序，因此弹出的元素一定是出现频率最高的元素。如果存在多个元素出现频率相同，那么弹出最接近栈顶的元素，即弹出时间戳最大的元素。弹出后，我们将弹出元素的频率减一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] - 1$。弹栈操作的时间复杂度为 $O(\\log n)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。\n实现 FreqStack 类:\n\nFreqStack() 构造一个空的堆栈。\nvoid push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。\nint pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。\n\t\n如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FreqStack\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"pop\",\"pop\",\"pop\",\"pop\"],\n[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]\n输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]\n解释：\nFreqStack = new FreqStack();\nfreqStack.push (5);//堆栈为 [5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]\nfreqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。\n \n提示：\n\n0 <= val <= 109\npush 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。\n输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。"
}
] | 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": "设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。\n实现 FreqStack 类:\n\nFreqStack() 构造一个空的堆栈。\nvoid push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。\nint pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。\n\t\n如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FreqStack\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"pop\",\"pop\",\"pop\",\"pop\"],\n[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]\n输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]\n解释：\nFreqStack = new FreqStack();\nfreqStack.push (5);//堆栈为 [5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]\nfreqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。\n \n提示：\n\n0 <= val <= 109\npush 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。\n输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用双哈希表。\n这里提供一个参考思路，在方法一中，为了能弹出符合要求的元素，我们维护了一个优先队列，每次都需要对优先队列进行操作，时间复杂度为 $O(\\log n)$。如果我们能够在 $O(1)$ 的时间内找到符合要求的元素，那么整个数据结构每次操作的时间复杂度就可以降低到 $O(1)$。\n\n实际上，我们可以用一个变量 $mx$ 记录当前出现频率的最大值，用一个哈希表 $d$ 记录每个出现频率对应的元素列表，与方法一相同，用一个哈希表 $cnt$ 记录每个元素出现的频率。\n\n执行压栈操作时，我们将元素的频率加一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] + 1$，然后将元素 $val$ 加入哈希表 $d$ 中对应的频率列表中，即 $d[cnt[val]].push(val)$。如果当前元素的频率大于 $mx$，则更新 $mx$，即 $mx \\gets cnt[val]$。压栈操作的时间复杂度为 $O(1)$。\n\n执行弹栈操作时，我们从哈希表 $d$ 中取出频率为 $mx$ 的元素列表，弹出列表中的最后一个元素 $val$，然后将 $val$ 从哈希表 $d$ 中移除，即 $d[mx].pop()$。最后将 $val$ 的频率减一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] - 1$。如果 $d[mx]$ 列表为空，说明当前出现频率最大的元素已经全部弹出，我们需要将 $mx$ 减一，即 $mx \\gets mx - 1$。弹栈操作的时间复杂度为 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass FreqStack:\\n\\n def __init__(self):\\n self.cnt = defaultdict(int)\\n self.q = []\\n self.ts = 0\\n\\n def push(self, val: int) -> None:\\n self.ts += 1\\n self.cnt[val] += 1\\n heappush(self.q, (-self.cnt[val], -self.ts, val))\\n\\n def pop(self) -> int:\\n val = heappop(self.q)[2]\\n self.cnt[val] -= 1\\n return val\\n\\n\\n# Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n# obj = FreqStack()\\n# obj.push(val)\\n# param_2 = obj.pop()\\n```', '```python\\nclass FreqStack:\\n\\n def __init__(self):\\n self.cnt = defaultdict(int)\\n self.d = defaultdict(list)\\n self.mx = 0\\n\\n def push(self, val: int) -> None:\\n self.cnt[val] += 1\\n self.d[self.cnt[val]].append(val)\\n self.mx = max(self.mx, self.cnt[val])\\n\\n def pop(self) -> int:\\n val = self.d[self.mx].pop()\\n self.cnt[val] -= 1\\n if not self.d[self.mx]:\\n self.mx -= 1\\n return val\\n\\n\\n# Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n# obj = FreqStack()\\n# obj.push(val)\\n# param_2 = obj.pop()\\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 FreqStack {\\n private Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n private PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] == b[0] ? b[1] - a[1] : b[0] - a[0]);\\n private int ts;\\n\\n public FreqStack() {\\n\\n }\\n\\n public void push(int val) {\\n cnt.put(val, cnt.getOrDefault(val, 0) + 1);\\n q.offer(new int[] {cnt.get(val), ++ts, val});\\n }\\n\\n public int pop() {\\n int val = q.poll()[2];\\n cnt.put(val, cnt.get(val) - 1);\\n return val;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * FreqStack obj = new FreqStack();\\n * obj.push(val);\\n * int param_2 = obj.pop();\\n */\\n```', '```java\\nclass FreqStack {\\n private Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n private Map<Integer, Deque<Integer>> d = new HashMap<>();\\n private int mx;\\n\\n public FreqStack() {\\n }\\n\\n public void push(int val) {\\n cnt.put(val, cnt.getOrDefault(val, 0) + 1);\\n int t = cnt.get(val);\\n d.computeIfAbsent(t, k -> new ArrayDeque<>()).push(val);\\n mx = Math.max(mx, t);\\n }\\n\\n public int pop() {\\n int val = d.get(mx).pop();\\n cnt.put(val, cnt.get(val) - 1);\\n if (d.get(mx).isEmpty()) {\\n --mx;\\n }\\n return val;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * FreqStack obj = new FreqStack();\\n * obj.push(val);\\n * int param_2 = obj.pop();\\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双哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，在方法一中，为了能弹出符合要求的元素，我们维护了一个优先队列，每次都需要对优先队列进行操作，时间复杂度为 $O(\\log n)$。如果我们能够在 $O(1)$ 的时间内找到符合要求的元素，那么整个数据结构每次操作的时间复杂度就可以降低到 $O(1)$。\n\n实际上，我们可以用一个变量 $mx$ 记录当前出现频率的最大值，用一个哈希表 $d$ 记录每个出现频率对应的元素列表，与方法一相同，用一个哈希表 $cnt$ 记录每个元素出现的频率。\n\n执行压栈操作时，我们将元素的频率加一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] + 1$，然后将元素 $val$ 加入哈希表 $d$ 中对应的频率列表中，即 $d[cnt[val]].push(val)$。如果当前元素的频率大于 $mx$，则更新 $mx$，即 $mx \\gets cnt[val]$。压栈操作的时间复杂度为 $O(1)$。\n\n执行弹栈操作时，我们从哈希表 $d$ 中取出频率为 $mx$ 的元素列表，弹出列表中的最后一个元素 $val$，然后将 $val$ 从哈希表 $d$ 中移除，即 $d[mx].pop()$。最后将 $val$ 的频率减一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] - 1$。如果 $d[mx]$ 列表为空，说明当前出现频率最大的元素已经全部弹出，我们需要将 $mx$ 减一，即 $mx \\gets mx - 1$。弹栈操作的时间复杂度为 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。\n实现 FreqStack 类:\n\nFreqStack() 构造一个空的堆栈。\nvoid push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。\nint pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。\n\t\n如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FreqStack\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"pop\",\"pop\",\"pop\",\"pop\"],\n[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]\n输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]\n解释：\nFreqStack = new FreqStack();\nfreqStack.push (5);//堆栈为 [5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]\nfreqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。\n \n提示：\n\n0 <= val <= 109\npush 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。\n输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。"
}
] | 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['```cpp\\nclass FreqStack {\\npublic:\\n FreqStack() {\\n\\n }\\n\\n void push(int val) {\\n ++cnt[val];\\n q.emplace(cnt[val], ++ts, val);\\n }\\n\\n int pop() {\\n auto [a, b, val] = q.top();\\n q.pop();\\n --cnt[val];\\n return val;\\n }\\n\\nprivate:\\n unordered_map<int, int> cnt;\\n priority_queue<tuple<int, int, int>> q;\\n int ts = 0;\\n};\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * FreqStack* obj = new FreqStack();\\n * obj->push(val);\\n * int param_2 = obj->pop();\\n */\\n```', '```cpp\\nclass FreqStack {\\npublic:\\n FreqStack() {\\n\\n }\\n\\n void push(int val) {\\n ++cnt[val];\\n d[cnt[val]].push(val);\\n mx = max(mx, cnt[val]);\\n }\\n\\n int pop() {\\n int val = d[mx].top();\\n --cnt[val];\\n d[mx].pop();\\n if (d[mx].empty()) --mx;\\n return val;\\n }\\n\\nprivate:\\n unordered_map<int, int> cnt;\\n unordered_map<int, stack<int>> d;\\n int mx = 0;\\n};\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * FreqStack* obj = new FreqStack();\\n * obj->push(val);\\n * int param_2 = obj->pop();\\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双哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，在方法一中，为了能弹出符合要求的元素，我们维护了一个优先队列，每次都需要对优先队列进行操作，时间复杂度为 $O(\\log n)$。如果我们能够在 $O(1)$ 的时间内找到符合要求的元素，那么整个数据结构每次操作的时间复杂度就可以降低到 $O(1)$。\n\n实际上，我们可以用一个变量 $mx$ 记录当前出现频率的最大值，用一个哈希表 $d$ 记录每个出现频率对应的元素列表，与方法一相同，用一个哈希表 $cnt$ 记录每个元素出现的频率。\n\n执行压栈操作时，我们将元素的频率加一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] + 1$，然后将元素 $val$ 加入哈希表 $d$ 中对应的频率列表中，即 $d[cnt[val]].push(val)$。如果当前元素的频率大于 $mx$，则更新 $mx$，即 $mx \\gets cnt[val]$。压栈操作的时间复杂度为 $O(1)$。\n\n执行弹栈操作时，我们从哈希表 $d$ 中取出频率为 $mx$ 的元素列表，弹出列表中的最后一个元素 $val$，然后将 $val$ 从哈希表 $d$ 中移除，即 $d[mx].pop()$。最后将 $val$ 的频率减一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] - 1$。如果 $d[mx]$ 列表为空，说明当前出现频率最大的元素已经全部弹出，我们需要将 $mx$ 减一，即 $mx \\gets mx - 1$。弹栈操作的时间复杂度为 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。\n实现 FreqStack 类:\n\nFreqStack() 构造一个空的堆栈。\nvoid push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。\nint pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。\n\t\n如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FreqStack\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"pop\",\"pop\",\"pop\",\"pop\"],\n[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]\n输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]\n解释：\nFreqStack = new FreqStack();\nfreqStack.push (5);//堆栈为 [5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]\nfreqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。\n \n提示：\n\n0 <= val <= 109\npush 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。\n输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。"
}
] | 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": "设计一个类似堆栈的数据结构，将元素推入堆栈，并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。\n实现 FreqStack 类:\n\nFreqStack() 构造一个空的堆栈。\nvoid push(int val) 将一个整数 val 压入栈顶。\nint pop() 删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。\n\t\n如果出现频率最高的元素不只一个，则移除并返回最接近栈顶的元素。\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FreqStack\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"push\",\"pop\",\"pop\",\"pop\",\"pop\"],\n[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]\n输出：[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]\n解释：\nFreqStack = new FreqStack();\nfreqStack.push (5);//堆栈为 [5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]\nfreqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]\nfreqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]\nfreqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 7 ，因为 5 和 7 出现频率最高，但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 5 ，因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。\nfreqStack.pop ();//返回 4 ，因为 4, 5 和 7 出现频率最高，但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。\n \n提示：\n\n0 <= val <= 109\npush 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。\n输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用双哈希表。\n这里提供一个参考思路，在方法一中，为了能弹出符合要求的元素，我们维护了一个优先队列，每次都需要对优先队列进行操作，时间复杂度为 $O(\\log n)$。如果我们能够在 $O(1)$ 的时间内找到符合要求的元素，那么整个数据结构每次操作的时间复杂度就可以降低到 $O(1)$。\n\n实际上，我们可以用一个变量 $mx$ 记录当前出现频率的最大值，用一个哈希表 $d$ 记录每个出现频率对应的元素列表，与方法一相同，用一个哈希表 $cnt$ 记录每个元素出现的频率。\n\n执行压栈操作时，我们将元素的频率加一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] + 1$，然后将元素 $val$ 加入哈希表 $d$ 中对应的频率列表中，即 $d[cnt[val]].push(val)$。如果当前元素的频率大于 $mx$，则更新 $mx$，即 $mx \\gets cnt[val]$。压栈操作的时间复杂度为 $O(1)$。\n\n执行弹栈操作时，我们从哈希表 $d$ 中取出频率为 $mx$ 的元素列表，弹出列表中的最后一个元素 $val$，然后将 $val$ 从哈希表 $d$ 中移除，即 $d[mx].pop()$。最后将 $val$ 的频率减一，即 $cnt[val] \\gets cnt[val] - 1$。如果 $d[mx]$ 列表为空，说明当前出现频率最大的元素已经全部弹出，我们需要将 $mx$ 减一，即 $mx \\gets mx - 1$。弹栈操作的时间复杂度为 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\ntype FreqStack struct {\\n\\tcnt map[int]int\\n\\tq hp\\n\\tts int\\n}\\n\\nfunc Constructor() FreqStack {\\n\\treturn FreqStack{map[int]int{}, hp{}, 0}\\n}\\n\\nfunc (this *FreqStack) Push(val int) {\\n\\tthis.cnt[val]++\\n\\tthis.ts++\\n\\theap.Push(&this.q, tuple{this.cnt[val], this.ts, val})\\n}\\n\\nfunc (this *FreqStack) Pop() int {\\n\\tval := heap.Pop(&this.q).(tuple).val\\n\\tthis.cnt[val]--\\n\\treturn val\\n}\\n\\ntype tuple struct{ cnt, ts, val int }\\ntype hp []tuple\\n\\nfunc (h hp) Len() int { return len(h) }\\nfunc (h hp) Less(i, j int) bool {\\n\\treturn h[i].cnt > h[j].cnt || h[i].cnt == h[j].cnt && h[i].ts > h[j].ts\\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.(tuple)) }\\nfunc (h *hp) Pop() interface{} { a := *h; v := a[len(a)-1]; *h = a[:len(a)-1]; return v }\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * obj := Constructor();\\n * obj.Push(val);\\n * param_2 := obj.Pop();\\n */\\n```', '```go\\ntype FreqStack struct {\\n\\tcnt map[int]int\\n\\td map[int][]int\\n\\tmx int\\n}\\n\\nfunc Constructor() FreqStack {\\n\\treturn FreqStack{map[int]int{}, map[int][]int{}, 0}\\n}\\n\\nfunc (this *FreqStack) Push(val int) {\\n\\tthis.cnt[val]++\\n\\tthis.d[this.cnt[val]] = append(this.d[this.cnt[val]], val)\\n\\tthis.mx = max(this.mx, this.cnt[val])\\n}\\n\\nfunc (this *FreqStack) Pop() int {\\n\\tval := this.d[this.mx][len(this.d[this.mx])-1]\\n\\tthis.d[this.mx] = this.d[this.mx][:len(this.d[this.mx])-1]\\n\\tthis.cnt[val]--\\n\\tif len(this.d[this.mx]) == 0 {\\n\\t\\tthis.mx--\\n\\t}\\n\\treturn val\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n\\n/**\\n * Your FreqStack object will be instantiated and called as such:\\n * obj := Constructor();\\n * obj.Push(val);\\n * param_2 := obj.Pop();\\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# 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 leafSimilar(self, root1: Optional[TreeNode], root2: Optional[TreeNode]) -> bool:\\n def dfs(root):\\n if root is None:\\n return []\\n ans = dfs(root.left) + dfs(root.right)\\n return ans or [root.val]\\n\\n return dfs(root1) == dfs(root2)\\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DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，后序遍历。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请考虑一棵二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个 叶值序列 。\n\n举个例子，如上图所示，给定一棵叶值序列为 (6, 7, 4, 9, 8) 的树。\n如果有两棵二叉树的叶值序列是相同，那么我们就认为它们是 叶相似 的。\n如果给定的两个根结点分别为 root1 和 root2 的树是叶相似的，则返回 true；否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root1 = [3,5,1,6,2,9,8,null,null,7,4], root2 = [3,5,1,6,7,4,2,null,null,null,null,null,null,9,8]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n\n输入：root1 = [1,2,3], root2 = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n给定的两棵树结点数在 [1, 200] 范围内\n给定的两棵树上的值在 [0, 200] 范围内"
}
] | 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": "请考虑一棵二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个 叶值序列 。\n\n举个例子，如上图所示，给定一棵叶值序列为 (6, 7, 4, 9, 8) 的树。\n如果有两棵二叉树的叶值序列是相同，那么我们就认为它们是 叶相似 的。\n如果给定的两个根结点分别为 root1 和 root2 的树是叶相似的，则返回 true；否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root1 = [3,5,1,6,2,9,8,null,null,7,4], root2 = [3,5,1,6,7,4,2,null,null,null,null,null,null,9,8]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n\n输入：root1 = [1,2,3], root2 = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n给定的两棵树结点数在 [1, 200] 范围内\n给定的两棵树上的值在 [0, 200] 范围内\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，后序遍历。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * public class TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode left;\\n * TreeNode right;\\n * TreeNode() {}\\n * TreeNode(int val) { this.val = val; }\\n * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = left;\\n * this.right = right;\\n * }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n public boolean leafSimilar(TreeNode root1, TreeNode root2) {\\n List<Integer> l1 = dfs(root1);\\n List<Integer> l2 = dfs(root2);\\n return l1.equals(l2);\\n }\\n\\n private List<Integer> dfs(TreeNode root) {\\n if (root == null) {\\n return new ArrayList<>();\\n }\\n List<Integer> ans = dfs(root.left);\\n ans.addAll(dfs(root.right));\\n if (ans.isEmpty()) {\\n ans.add(root.val);\\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": "请考虑一棵二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个 叶值序列 。\n\n举个例子，如上图所示，给定一棵叶值序列为 (6, 7, 4, 9, 8) 的树。\n如果有两棵二叉树的叶值序列是相同，那么我们就认为它们是 叶相似 的。\n如果给定的两个根结点分别为 root1 和 root2 的树是叶相似的，则返回 true；否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root1 = [3,5,1,6,2,9,8,null,null,7,4], root2 = [3,5,1,6,7,4,2,null,null,null,null,null,null,9,8]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n\n输入：root1 = [1,2,3], root2 = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n给定的两棵树结点数在 [1, 200] 范围内\n给定的两棵树上的值在 [0, 200] 范围内\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，后序遍历。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode *left;\\n * TreeNode *right;\\n * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool leafSimilar(TreeNode* root1, TreeNode* root2) {\\n return dfs(root1) == dfs(root2);\\n }\\n\\n vector<int> dfs(TreeNode* root) {\\n if (!root) return {};\\n auto ans = dfs(root->left);\\n auto right = dfs(root->right);\\n ans.insert(ans.end(), right.begin(), right.end());\\n if (ans.empty()) ans.push_back(root->val);\\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": "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 leafSimilar(root1 *TreeNode, root2 *TreeNode) bool {\\n\\tvar dfs func(*TreeNode) []int\\n\\tdfs = func(root *TreeNode) []int {\\n\\t\\tif root == nil {\\n\\t\\t\\treturn []int{}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans := dfs(root.Left)\\n\\t\\tans = append(ans, dfs(root.Right)...)\\n\\t\\tif len(ans) == 0 {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, root.Val)\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn ans\\n\\t}\\n\\treturn reflect.DeepEqual(dfs(root1), dfs(root2))\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，后序遍历。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请考虑一棵二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个 叶值序列 。\n\n举个例子，如上图所示，给定一棵叶值序列为 (6, 7, 4, 9, 8) 的树。\n如果有两棵二叉树的叶值序列是相同，那么我们就认为它们是 叶相似 的。\n如果给定的两个根结点分别为 root1 和 root2 的树是叶相似的，则返回 true；否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root1 = [3,5,1,6,2,9,8,null,null,7,4], root2 = [3,5,1,6,7,4,2,null,null,null,null,null,null,9,8]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n\n输入：root1 = [1,2,3], root2 = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n给定的两棵树结点数在 [1, 200] 范围内\n给定的两棵树上的值在 [0, 200] 范围内"
}
] | 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['```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 constructFromPrePost(\\n self, preorder: List[int], postorder: List[int]\\n ) -> TreeNode:\\n n = len(preorder)\\n if n == 0:\\n return None\\n root = TreeNode(preorder[0])\\n if n == 1:\\n return root\\n for i in range(n - 1):\\n if postorder[i] == preorder[1]:\\n root.left = self.constructFromPrePost(\\n preorder[1 : 1 + i + 1], postorder[: i + 1]\\n )\\n root.right = self.constructFromPrePost(\\n preorder[1 + i + 1 :], postorder[i + 1 : -1]\\n )\\n return root\\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递归的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，1. 以 preorder 的第一个元素或 postorder 的最后一个元素为根节点的值。\n2. 以 preorder 的第二个元素作为左子树的根节点，在 postorder 中找到该元素的索引 i，然后基于索引 i 可以计算出左右子树的长度。\n3. 最后基于左右子树的长度，分别划分出前序和后序遍历序列中的左右子树，递归构造左右子树即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定两个整数数组，preorder 和 postorder ，其中 preorder 是一个具有 无重复 值的二叉树的前序遍历，postorder 是同一棵树的后序遍历，重构并返回二叉树。\n如果存在多个答案，您可以返回其中 任何 一个。\n \n示例 1：\n\n\n输入：preorder = [1,2,4,5,3,6,7], postorder = [4,5,2,6,7,3,1]\n输出：[1,2,3,4,5,6,7]\n\n示例 2:\n\n输入: preorder = [1], postorder = [1]\n输出: [1]\n\n \n提示：\n\n1 <= preorder.length <= 30\n1 <= preorder[i] <= preorder.length\npreorder 中所有值都 不同\npostorder.length == preorder.length\n1 <= postorder[i] <= postorder.length\npostorder 中所有值都 不同\n保证 preorder 和 postorder 是同一棵二叉树的前序遍历和后序遍历"
}
] | 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\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * type TreeNode struct {\\n * Val int\\n * Left *TreeNode\\n * Right *TreeNode\\n * }\\n */\\nfunc constructFromPrePost(preorder []int, postorder []int) *TreeNode {\\n\\tpostMap := make(map[int]int)\\n\\tfor index, v := range postorder {\\n\\t\\tpostMap[v] = index\\n\\t}\\n\\tvar dfs func(prel, prer, postl, postr int) *TreeNode\\n\\tdfs = func(prel, prer, postl, postr int) *TreeNode {\\n\\t\\tif prel > prer {\\n\\t\\t\\treturn nil\\n\\t\\t}\\n\\t\\troot := &TreeNode{Val: preorder[prel]}\\n\\t\\tif prel == prer {\\n\\t\\t\\treturn root\\n\\t\\t}\\n\\t\\tleftRootIndex := postMap[preorder[prel+1]]\\n\\t\\tleftLength := leftRootIndex - postl + 1\\n\\t\\troot.Left = dfs(prel+1, prel+leftLength, postl, leftRootIndex)\\n\\t\\troot.Right = dfs(prel+leftLength+1, prer, leftRootIndex+1, postr-1)\\n\\t\\treturn root\\n\\t}\\n\\treturn dfs(0, len(preorder)-1, 0, len(postorder)-1)\\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递归的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，1. 以 preorder 的第一个元素或 postorder 的最后一个元素为根节点的值。\n2. 以 preorder 的第二个元素作为左子树的根节点，在 postorder 中找到该元素的索引 i，然后基于索引 i 可以计算出左右子树的长度。\n3. 最后基于左右子树的长度，分别划分出前序和后序遍历序列中的左右子树，递归构造左右子树即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定两个整数数组，preorder 和 postorder ，其中 preorder 是一个具有 无重复 值的二叉树的前序遍历，postorder 是同一棵树的后序遍历，重构并返回二叉树。\n如果存在多个答案，您可以返回其中 任何 一个。\n \n示例 1：\n\n\n输入：preorder = [1,2,4,5,3,6,7], postorder = [4,5,2,6,7,3,1]\n输出：[1,2,3,4,5,6,7]\n\n示例 2:\n\n输入: preorder = [1], postorder = [1]\n输出: [1]\n\n \n提示：\n\n1 <= preorder.length <= 30\n1 <= preorder[i] <= preorder.length\npreorder 中所有值都 不同\npostorder.length == preorder.length\n1 <= postorder[i] <= postorder.length\npostorder 中所有值都 不同\n保证 preorder 和 postorder 是同一棵二叉树的前序遍历和后序遍历"
}
] | 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": "给定两个整数数组，preorder 和 postorder ，其中 preorder 是一个具有 无重复 值的二叉树的前序遍历，postorder 是同一棵树的后序遍历，重构并返回二叉树。\n如果存在多个答案，您可以返回其中 任何 一个。\n \n示例 1：\n\n\n输入：preorder = [1,2,4,5,3,6,7], postorder = [4,5,2,6,7,3,1]\n输出：[1,2,3,4,5,6,7]\n\n示例 2:\n\n输入: preorder = [1], postorder = [1]\n输出: [1]\n\n \n提示：\n\n1 <= preorder.length <= 30\n1 <= preorder[i] <= preorder.length\npreorder 中所有值都 不同\npostorder.length == preorder.length\n1 <= postorder[i] <= postorder.length\npostorder 中所有值都 不同\n保证 preorder 和 postorder 是同一棵二叉树的前序遍历和后序遍历\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用递归。\n这里提供一个参考思路，1. 以 preorder 的第一个元素或 postorder 的最后一个元素为根节点的值。\n2. 以 preorder 的第二个元素作为左子树的根节点，在 postorder 中找到该元素的索引 i，然后基于索引 i 可以计算出左右子树的长度。\n3. 最后基于左右子树的长度，分别划分出前序和后序遍历序列中的左右子树，递归构造左右子树即可。"
},
{
"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 unordered_map<int, int> postMap;\\n TreeNode* constructFromPrePost(vector<int>& preorder, vector<int>& postorder) {\\n for (int i = 0; i < postorder.size(); i++) {\\n postMap[postorder[i]] = i;\\n }\\n return build(preorder, 0, preorder.size() - 1, postorder, 0, postorder.size() - 1);\\n }\\n\\n TreeNode* build(vector<int>& preorder, int prel, int prer, vector<int>& postorder, int postl, int postr) {\\n if (prel > prer) return nullptr;\\n TreeNode* root = new TreeNode(preorder[prel]);\\n if (prel == prer) return root;\\n int leftRootIndex = postMap[preorder[prel + 1]];\\n int leftLength = leftRootIndex - postl + 1;\\n root->left = build(preorder, prel + 1, prel + leftLength, postorder, postl, leftRootIndex);\\n root->right = build(preorder, prel + leftLength + 1, prer, postorder, leftRootIndex + 1, postr - 1);\\n return root;\\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": "输入代码：\n[\"```python\\nclass Solution:\\n def mostCommonWord(self, paragraph: str, banned: List[str]) -> str:\\n s = set(banned)\\n p = Counter(re.findall('[a-z]+', paragraph.lower()))\\n return next(word for word, _ in p.most_common() if word not in 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正则匹配/双指针 + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，正则匹配（或双指针）找出所有单词，用哈希表统计每个单词出现的频率，找到出现未在 banned 中出现且频率最大的单词。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。\n题目保证至少有一个词不在禁用列表中，而且答案唯一。\n禁用列表中的单词用小写字母表示，不含标点符号。段落中的单词不区分大小写。答案都是小写字母。\n \n示例：\n输入: \nparagraph = \"Bob hit a ball, the hit BALL flew far after it was hit.\"\nbanned = [\"hit\"]\n输出: \"ball\"\n解释: \n\"hit\" 出现了3次，但它是一个禁用的单词。\n\"ball\" 出现了2次 (同时没有其他单词出现2次)，所以它是段落里出现次数最多的，且不在禁用列表中的单词。 \n注意，所有这些单词在段落里不区分大小写，标点符号需要忽略（即使是紧挨着单词也忽略， 比如 \"ball,\"）， \n\"hit\"不是最终的答案，虽然它出现次数更多，但它在禁用单词列表中。\n\n \n提示：\n\n1 <= 段落长度 <= 1000\n0 <= 禁用单词个数 <= 100\n1 <= 禁用单词长度 <= 10\n答案是唯一的, 且都是小写字母 (即使在 paragraph 里是大写的，即使是一些特定的名词，答案都是小写的。)\nparagraph 只包含字母、空格和下列标点符号!?',;.\n不存在没有连字符或者带有连字符的单词。\n单词里只包含字母，不会出现省略号或者其他标点符号。"
}
] | 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\\nimport java.util.regex.Matcher;\\nimport java.util.regex.Pattern;\\n\\nclass Solution {\\n private static Pattern pattern = Pattern.compile(\"[a-z]+\");\\n\\n public String mostCommonWord(String paragraph, String[] banned) {\\n Set<String> bannedWords = new HashSet<>();\\n for (String word : banned) {\\n bannedWords.add(word);\\n }\\n Map<String, Integer> counter = new HashMap<>();\\n Matcher matcher = pattern.matcher(paragraph.toLowerCase());\\n while (matcher.find()) {\\n String word = matcher.group();\\n if (bannedWords.contains(word)) {\\n continue;\\n }\\n counter.put(word, counter.getOrDefault(word, 0) + 1);\\n }\\n int max = Integer.MIN_VALUE;\\n String ans = null;\\n for (Map.Entry<String, Integer> entry : counter.entrySet()) {\\n if (entry.getValue() > max) {\\n max = entry.getValue();\\n ans = entry.getKey();\\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正则匹配/双指针 + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，正则匹配（或双指针）找出所有单词，用哈希表统计每个单词出现的频率，找到出现未在 banned 中出现且频率最大的单词。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。\n题目保证至少有一个词不在禁用列表中，而且答案唯一。\n禁用列表中的单词用小写字母表示，不含标点符号。段落中的单词不区分大小写。答案都是小写字母。\n \n示例：\n输入: \nparagraph = \"Bob hit a ball, the hit BALL flew far after it was hit.\"\nbanned = [\"hit\"]\n输出: \"ball\"\n解释: \n\"hit\" 出现了3次，但它是一个禁用的单词。\n\"ball\" 出现了2次 (同时没有其他单词出现2次)，所以它是段落里出现次数最多的，且不在禁用列表中的单词。 \n注意，所有这些单词在段落里不区分大小写，标点符号需要忽略（即使是紧挨着单词也忽略， 比如 \"ball,\"）， \n\"hit\"不是最终的答案，虽然它出现次数更多，但它在禁用单词列表中。\n\n \n提示：\n\n1 <= 段落长度 <= 1000\n0 <= 禁用单词个数 <= 100\n1 <= 禁用单词长度 <= 10\n答案是唯一的, 且都是小写字母 (即使在 paragraph 里是大写的，即使是一些特定的名词，答案都是小写的。)\nparagraph 只包含字母、空格和下列标点符号!?',;.\n不存在没有连字符或者带有连字符的单词。\n单词里只包含字母，不会出现省略号或者其他标点符号。"
}
] | 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": "给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。\n题目保证至少有一个词不在禁用列表中，而且答案唯一。\n禁用列表中的单词用小写字母表示，不含标点符号。段落中的单词不区分大小写。答案都是小写字母。\n \n示例：\n输入: \nparagraph = \"Bob hit a ball, the hit BALL flew far after it was hit.\"\nbanned = [\"hit\"]\n输出: \"ball\"\n解释: \n\"hit\" 出现了3次，但它是一个禁用的单词。\n\"ball\" 出现了2次 (同时没有其他单词出现2次)，所以它是段落里出现次数最多的，且不在禁用列表中的单词。 \n注意，所有这些单词在段落里不区分大小写，标点符号需要忽略（即使是紧挨着单词也忽略， 比如 \"ball,\"）， \n\"hit\"不是最终的答案，虽然它出现次数更多，但它在禁用单词列表中。\n\n \n提示：\n\n1 <= 段落长度 <= 1000\n0 <= 禁用单词个数 <= 100\n1 <= 禁用单词长度 <= 10\n答案是唯一的, 且都是小写字母 (即使在 paragraph 里是大写的，即使是一些特定的名词，答案都是小写的。)\nparagraph 只包含字母、空格和下列标点符号!?',;.\n不存在没有连字符或者带有连字符的单词。\n单词里只包含字母，不会出现省略号或者其他标点符号。\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用正则匹配/双指针 + 哈希表。\n这里提供一个参考思路，正则匹配（或双指针）找出所有单词，用哈希表统计每个单词出现的频率，找到出现未在 banned 中出现且频率最大的单词。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```ts\\nfunction mostCommonWord(paragraph: string, banned: string[]): string {\\n const s = paragraph.toLocaleLowerCase();\\n const map = new Map<string, number>();\\n const set = new Set<string>(banned);\\n for (const word of s.split(/[^A-z]/)) {\\n if (word === '' || set.has(word)) {\\n continue;\\n }\\n map.set(word, (map.get(word) ?? 0) + 1);\\n }\\n return [...map.entries()].reduce(\\n (r, v) => (v[1] > r[1] ? v : r),\\n ['', 0],\\n )[0];\\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[\"```rust\\nuse std::collections::{HashMap, HashSet};\\nimpl Solution {\\n pub fn most_common_word(mut paragraph: String, banned: Vec<String>) -> String {\\n paragraph.make_ascii_lowercase();\\n let banned: HashSet<&str> = banned.iter().map(String::as_str).collect();\\n let mut map = HashMap::new();\\n for word in paragraph.split(|c| !matches!(c, 'a'..='z')) {\\n if word.is_empty() || banned.contains(word) {\\n continue;\\n }\\n let val = map.get(&word).unwrap_or(&0) + 1;\\n map.insert(word, val);\\n }\\n map.into_iter()\\n .max_by_key(|&(_, v)| v)\\n .unwrap()\\n .0\\n .to_string()\\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正则匹配/双指针 + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，正则匹配（或双指针）找出所有单词，用哈希表统计每个单词出现的频率，找到出现未在 banned 中出现且频率最大的单词。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。\n题目保证至少有一个词不在禁用列表中，而且答案唯一。\n禁用列表中的单词用小写字母表示，不含标点符号。段落中的单词不区分大小写。答案都是小写字母。\n \n示例：\n输入: \nparagraph = \"Bob hit a ball, the hit BALL flew far after it was hit.\"\nbanned = [\"hit\"]\n输出: \"ball\"\n解释: \n\"hit\" 出现了3次，但它是一个禁用的单词。\n\"ball\" 出现了2次 (同时没有其他单词出现2次)，所以它是段落里出现次数最多的，且不在禁用列表中的单词。 \n注意，所有这些单词在段落里不区分大小写，标点符号需要忽略（即使是紧挨着单词也忽略， 比如 \"ball,\"）， \n\"hit\"不是最终的答案，虽然它出现次数更多，但它在禁用单词列表中。\n\n \n提示：\n\n1 <= 段落长度 <= 1000\n0 <= 禁用单词个数 <= 100\n1 <= 禁用单词长度 <= 10\n答案是唯一的, 且都是小写字母 (即使在 paragraph 里是大写的，即使是一些特定的名词，答案都是小写的。)\nparagraph 只包含字母、空格和下列标点符号!?',;.\n不存在没有连字符或者带有连字符的单词。\n单词里只包含字母，不会出现省略号或者其他标点符号。"
}
] | 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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string mostCommonWord(string paragraph, vector<string>& banned) {\\n unordered_set<string> s(banned.begin(), banned.end());\\n unordered_map<string, int> counter;\\n string ans;\\n for (int i = 0, mx = 0, n = paragraph.size(); i < n;) {\\n if (!isalpha(paragraph[i]) && (++i > 0)) continue;\\n int j = i;\\n string word;\\n while (j < n && isalpha(paragraph[j])) {\\n word.push_back(tolower(paragraph[j]));\\n ++j;\\n }\\n i = j + 1;\\n if (s.count(word)) continue;\\n ++counter[word];\\n if (counter[word] > mx) {\\n ans = word;\\n mx = counter[word];\\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正则匹配/双指针 + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，正则匹配（或双指针）找出所有单词，用哈希表统计每个单词出现的频率，找到出现未在 banned 中出现且频率最大的单词。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。\n题目保证至少有一个词不在禁用列表中，而且答案唯一。\n禁用列表中的单词用小写字母表示，不含标点符号。段落中的单词不区分大小写。答案都是小写字母。\n \n示例：\n输入: \nparagraph = \"Bob hit a ball, the hit BALL flew far after it was hit.\"\nbanned = [\"hit\"]\n输出: \"ball\"\n解释: \n\"hit\" 出现了3次，但它是一个禁用的单词。\n\"ball\" 出现了2次 (同时没有其他单词出现2次)，所以它是段落里出现次数最多的，且不在禁用列表中的单词。 \n注意，所有这些单词在段落里不区分大小写，标点符号需要忽略（即使是紧挨着单词也忽略， 比如 \"ball,\"）， \n\"hit\"不是最终的答案，虽然它出现次数更多，但它在禁用单词列表中。\n\n \n提示：\n\n1 <= 段落长度 <= 1000\n0 <= 禁用单词个数 <= 100\n1 <= 禁用单词长度 <= 10\n答案是唯一的, 且都是小写字母 (即使在 paragraph 里是大写的，即使是一些特定的名词，答案都是小写的。)\nparagraph 只包含字母、空格和下列标点符号!?',;.\n不存在没有连字符或者带有连字符的单词。\n单词里只包含字母，不会出现省略号或者其他标点符号。"
}
] | 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": "给定一个段落 (paragraph) 和一个禁用单词列表 (banned)。返回出现次数最多，同时不在禁用列表中的单词。\n题目保证至少有一个词不在禁用列表中，而且答案唯一。\n禁用列表中的单词用小写字母表示，不含标点符号。段落中的单词不区分大小写。答案都是小写字母。\n \n示例：\n输入: \nparagraph = \"Bob hit a ball, the hit BALL flew far after it was hit.\"\nbanned = [\"hit\"]\n输出: \"ball\"\n解释: \n\"hit\" 出现了3次，但它是一个禁用的单词。\n\"ball\" 出现了2次 (同时没有其他单词出现2次)，所以它是段落里出现次数最多的，且不在禁用列表中的单词。 \n注意，所有这些单词在段落里不区分大小写，标点符号需要忽略（即使是紧挨着单词也忽略， 比如 \"ball,\"）， \n\"hit\"不是最终的答案，虽然它出现次数更多，但它在禁用单词列表中。\n\n \n提示：\n\n1 <= 段落长度 <= 1000\n0 <= 禁用单词个数 <= 100\n1 <= 禁用单词长度 <= 10\n答案是唯一的, 且都是小写字母 (即使在 paragraph 里是大写的，即使是一些特定的名词，答案都是小写的。)\nparagraph 只包含字母、空格和下列标点符号!?',;.\n不存在没有连字符或者带有连字符的单词。\n单词里只包含字母，不会出现省略号或者其他标点符号。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用正则匹配/双指针 + 哈希表。\n这里提供一个参考思路，正则匹配（或双指针）找出所有单词，用哈希表统计每个单词出现的频率，找到出现未在 banned 中出现且频率最大的单词。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc mostCommonWord(paragraph string, banned []string) string {\\n\\ts := make(map[string]bool)\\n\\tfor _, w := range banned {\\n\\t\\ts[w] = true\\n\\t}\\n\\tcounter := make(map[string]int)\\n\\tvar ans string\\n\\tfor i, mx, n := 0, 0, len(paragraph); i < n; {\\n\\t\\tif !unicode.IsLetter(rune(paragraph[i])) {\\n\\t\\t\\ti++\\n\\t\\t\\tcontinue\\n\\t\\t}\\n\\t\\tj := i\\n\\t\\tvar word []byte\\n\\t\\tfor j < n && unicode.IsLetter(rune(paragraph[j])) {\\n\\t\\t\\tword = append(word, byte(unicode.ToLower(rune(paragraph[j]))))\\n\\t\\t\\tj++\\n\\t\\t}\\n\\t\\ti = j + 1\\n\\t\\tt := string(word)\\n\\t\\tif s[t] {\\n\\t\\t\\tcontinue\\n\\t\\t}\\n\\t\\tcounter[t]++\\n\\t\\tif counter[t] > mx {\\n\\t\\t\\tans = t\\n\\t\\t\\tmx = counter[t]\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn 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": "输入代码：\n['```python\\nclass Trie:\\n def __init__(self) -> None:\\n self.children = [None] * 26\\n\\n\\nclass Solution:\\n def minimumLengthEncoding(self, words: List[str]) -> int:\\n root = Trie()\\n for w in words:\\n cur = root\\n for c in w[::-1]:\\n idx = ord(c) - ord(\"a\")\\n if cur.children[idx] == None:\\n cur.children[idx] = Trie()\\n cur = cur.children[idx]\\n return self.dfs(root, 1)\\n\\n def dfs(self, cur: Trie, l: int) -> int:\\n isLeaf, ans = True, 0\\n for i in range(26):\\n if cur.children[i] != None:\\n isLeaf = False\\n ans += self.dfs(cur.children[i], l + 1)\\n if isLeaf:\\n ans += l\\n return ans\\n```', '```python\\nclass Trie:\\n def __init__(self):\\n self.children = [None] * 26\\n\\n def insert(self, w):\\n node = self\\n pref = True\\n for c in w:\\n idx = ord(c) - ord(\"a\")\\n if node.children[idx] is None:\\n node.children[idx] = Trie()\\n pref = False\\n node = node.children[idx]\\n return 0 if pref else len(w) + 1\\n\\n\\nclass Solution:\\n def minimumLengthEncoding(self, words: List[str]) -> int:\\n words.sort(key=lambda x: -len(x))\\n trie = Trie()\\n return sum(trie.insert(w[::-1]) for w in words)\\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前缀树的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目大意：充分利用重叠的后缀，使有效编码尽可能短。\n\n判断当前单词是否是其他单词的后缀，若是，就不用写入助记字符串中，否则需要写入并且加上一个 # 后缀。\n整个函数的功能设计可以这样描述：单词数组 words 的 有效编码 由任意助记字符串 s 和下标数组 indices 组成，且满足：\n\nwords.length == indices.length\n助记字符串 s 以 '#' 字符结尾\n对于每个下标 indices[i] ，s 的一个从 indices[i] 开始、到下一个 '#' 字符结束（但不包括 '#'）的 子字符串 恰好与 words[i] 相等\n\n给你一个单词数组 words ，返回成功对 words 进行编码的最小助记字符串 s 的长度 。\n \n示例 1：\n\n输入：words = [\"time\", \"me\", \"bell\"]\n输出：10\n解释：一组有效编码为 s = \"time#bell#\" 和 indices = [0, 2, 5] 。\nwords[0] = \"time\" ，s 开始于 indices[0] = 0 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\nwords[1] = \"me\" ，s 开始于 indices[1] = 2 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\nwords[2] = \"bell\" ，s 开始于 indices[2] = 5 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"t\"]\n输出：2\n解释：一组有效编码为 s = \"t#\" 和 indices = [0] 。\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 2000\n1 <= words[i].length <= 7\nwords[i] 仅由小写字母组成"
}
] | 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": "单词数组 words 的 有效编码 由任意助记字符串 s 和下标数组 indices 组成，且满足：\n\nwords.length == indices.length\n助记字符串 s 以 '#' 字符结尾\n对于每个下标 indices[i] ，s 的一个从 indices[i] 开始、到下一个 '#' 字符结束（但不包括 '#'）的 子字符串 恰好与 words[i] 相等\n\n给你一个单词数组 words ，返回成功对 words 进行编码的最小助记字符串 s 的长度 。\n \n示例 1：\n\n输入：words = [\"time\", \"me\", \"bell\"]\n输出：10\n解释：一组有效编码为 s = \"time#bell#\" 和 indices = [0, 2, 5] 。\nwords[0] = \"time\" ，s 开始于 indices[0] = 0 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\nwords[1] = \"me\" ，s 开始于 indices[1] = 2 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\nwords[2] = \"bell\" ，s 开始于 indices[2] = 5 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"t\"]\n输出：2\n解释：一组有效编码为 s = \"t#\" 和 indices = [0] 。\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 2000\n1 <= words[i].length <= 7\nwords[i] 仅由小写字母组成\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用前缀树。\n这里提供一个参考思路，题目大意：充分利用重叠的后缀，使有效编码尽可能短。\n\n判断当前单词是否是其他单词的后缀，若是，就不用写入助记字符串中，否则需要写入并且加上一个 # 后缀。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```java\\nclass Trie {\\n Trie[] children = new Trie[26];\\n}\\n\\nclass Solution {\\n public int minimumLengthEncoding(String[] words) {\\n Trie root = new Trie();\\n for (String w : words) {\\n Trie cur = root;\\n for (int i = w.length() - 1; i >= 0; i--) {\\n int idx = w.charAt(i) - 'a';\\n if (cur.children[idx] == null) {\\n cur.children[idx] = new Trie();\\n }\\n cur = cur.children[idx];\\n }\\n }\\n return dfs(root, 1);\\n }\\n\\n private int dfs(Trie cur, int l) {\\n boolean isLeaf = true;\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < 26; i++) {\\n if (cur.children[i] != null) {\\n isLeaf = false;\\n ans += dfs(cur.children[i], l + 1);\\n }\\n }\\n if (isLeaf) {\\n ans += l;\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```\", \"```java\\nclass Trie {\\n Trie[] children = new Trie[26];\\n\\n int insert(String w) {\\n Trie node = this;\\n boolean pref = true;\\n for (int i = w.length() - 1; i >= 0; --i) {\\n int idx = w.charAt(i) - 'a';\\n if (node.children[idx] == null) {\\n pref = false;\\n node.children[idx] = new Trie();\\n }\\n node = node.children[idx];\\n }\\n return pref ? 0 : w.length() + 1;\\n }\\n}\\n\\nclass Solution {\\n public int minimumLengthEncoding(String[] words) {\\n Arrays.sort(words, (a, b) -> b.length() - a.length());\\n int ans = 0;\\n Trie trie = new Trie();\\n for (String w : words) {\\n ans += trie.insert(w);\\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": "单词数组 words 的 有效编码 由任意助记字符串 s 和下标数组 indices 组成，且满足：\n\nwords.length == indices.length\n助记字符串 s 以 '#' 字符结尾\n对于每个下标 indices[i] ，s 的一个从 indices[i] 开始、到下一个 '#' 字符结束（但不包括 '#'）的 子字符串 恰好与 words[i] 相等\n\n给你一个单词数组 words ，返回成功对 words 进行编码的最小助记字符串 s 的长度 。\n \n示例 1：\n\n输入：words = [\"time\", \"me\", \"bell\"]\n输出：10\n解释：一组有效编码为 s = \"time#bell#\" 和 indices = [0, 2, 5] 。\nwords[0] = \"time\" ，s 开始于 indices[0] = 0 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\nwords[1] = \"me\" ，s 开始于 indices[1] = 2 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\nwords[2] = \"bell\" ，s 开始于 indices[2] = 5 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"t\"]\n输出：2\n解释：一组有效编码为 s = \"t#\" 和 indices = [0] 。\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 2000\n1 <= words[i].length <= 7\nwords[i] 仅由小写字母组成\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用前缀树。\n这里提供一个参考思路，题目大意：充分利用重叠的后缀，使有效编码尽可能短。\n\n判断当前单词是否是其他单词的后缀，若是，就不用写入助记字符串中，否则需要写入并且加上一个 # 后缀。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```go\\ntype trie struct {\\n\\tchildren [26]*trie\\n}\\n\\nfunc minimumLengthEncoding(words []string) int {\\n\\troot := new(trie)\\n\\tfor _, w := range words {\\n\\t\\tcur := root\\n\\t\\tfor i := len(w) - 1; i >= 0; i-- {\\n\\t\\t\\tif cur.children[w[i]-'a'] == nil {\\n\\t\\t\\t\\tcur.children[w[i]-'a'] = new(trie)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tcur = cur.children[w[i]-'a']\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn dfs(root, 1)\\n}\\n\\nfunc dfs(cur *trie, l int) int {\\n\\tisLeaf, ans := true, 0\\n\\tfor i := 0; i < 26; i++ {\\n\\t\\tif cur.children[i] != nil {\\n\\t\\t\\tisLeaf = false\\n\\t\\t\\tans += dfs(cur.children[i], l+1)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tif isLeaf {\\n\\t\\tans += l\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```\", \"```go\\ntype Trie struct {\\n\\tchildren [26]*Trie\\n}\\n\\nfunc newTrie() *Trie {\\n\\treturn &Trie{}\\n}\\n\\nfunc (this *Trie) insert(w string) int {\\n\\tnode := this\\n\\tpref := true\\n\\tfor i := len(w) - 1; i >= 0; i-- {\\n\\t\\tidx := w[i] - 'a'\\n\\t\\tif node.children[idx] == nil {\\n\\t\\t\\tpref = false\\n\\t\\t\\tnode.children[idx] = newTrie()\\n\\t\\t}\\n\\t\\tnode = node.children[idx]\\n\\t}\\n\\tif pref {\\n\\t\\treturn 0\\n\\t}\\n\\treturn len(w) + 1\\n}\\n\\nfunc minimumLengthEncoding(words []string) int {\\n\\tsort.Slice(words, func(i, j int) bool { return len(words[i]) > len(words[j]) })\\n\\ttrie := newTrie()\\n\\tans := 0\\n\\tfor _, w := range words {\\n\\t\\tans += trie.insert(w)\\n\\t}\\n\\treturn 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": "单词数组 words 的 有效编码 由任意助记字符串 s 和下标数组 indices 组成，且满足：\n\nwords.length == indices.length\n助记字符串 s 以 '#' 字符结尾\n对于每个下标 indices[i] ，s 的一个从 indices[i] 开始、到下一个 '#' 字符结束（但不包括 '#'）的 子字符串 恰好与 words[i] 相等\n\n给你一个单词数组 words ，返回成功对 words 进行编码的最小助记字符串 s 的长度 。\n \n示例 1：\n\n输入：words = [\"time\", \"me\", \"bell\"]\n输出：10\n解释：一组有效编码为 s = \"time#bell#\" 和 indices = [0, 2, 5] 。\nwords[0] = \"time\" ，s 开始于 indices[0] = 0 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\nwords[1] = \"me\" ，s 开始于 indices[1] = 2 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\nwords[2] = \"bell\" ，s 开始于 indices[2] = 5 到下一个 '#' 结束的子字符串，如加粗部分所示 \"time#bell#\"\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"t\"]\n输出：2\n解释：一组有效编码为 s = \"t#\" 和 indices = [0] 。\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 2000\n1 <= words[i].length <= 7\nwords[i] 仅由小写字母组成\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用前缀树。\n这里提供一个参考思路，题目大意：充分利用重叠的后缀，使有效编码尽可能短。\n\n判断当前单词是否是其他单词的后缀，若是，就不用写入助记字符串中，否则需要写入并且加上一个 # 后缀。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nstruct Trie {\\n Trie* children[26] = {nullptr};\\n};\\n\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minimumLengthEncoding(vector<string>& words) {\\n auto root = new Trie();\\n for (auto& w : words) {\\n auto cur = root;\\n for (int i = w.size() - 1; i >= 0; --i) {\\n if (cur->children[w[i] - 'a'] == nullptr) {\\n cur->children[w[i] - 'a'] = new Trie();\\n }\\n cur = cur->children[w[i] - 'a'];\\n }\\n }\\n return dfs(root, 1);\\n }\\n\\nprivate:\\n int dfs(Trie* cur, int l) {\\n bool isLeaf = true;\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n if (cur->children[i] != nullptr) {\\n isLeaf = false;\\n ans += dfs(cur->children[i], l + 1);\\n }\\n }\\n if (isLeaf) {\\n ans += l;\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```\", \"```cpp\\nclass Trie {\\npublic:\\n vector<Trie*> children;\\n Trie() : children(26) {}\\n\\n int insert(string w) {\\n Trie* node = this;\\n bool pref = true;\\n for (char c : w)\\n {\\n c -= 'a';\\n if (!node->children[c])\\n {\\n pref = false;\\n node->children[c] = new Trie();\\n }\\n node = node->children[c];\\n }\\n return pref ? 0 : w.size() + 1;\\n }\\n};\\n\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minimumLengthEncoding(vector<string>& words) {\\n sort(words.begin(), words.end(), [](string &a, string &b) {return a.size() > b.size();});\\n Trie* trie = new Trie();\\n int ans = 0;\\n for (auto& w : words)\\n {\\n reverse(w.begin(), w.end());\\n ans += trie->insert(w);\\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": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，找出 nums 中和至少为 k 的 最短非空子数组 ，并返回该子数组的长度。如果不存在这样的 子数组 ，返回 -1 。\n子数组 是数组中 连续 的一部分。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1], k = 1\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,2], k = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [2,-1,2], k = 3\n输出：3\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105\n1 <= k <= 109\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用前缀和 + 单调队列。\n这里提供一个参考思路，题目要求找到一个最短的子数组，使得子数组的和大于等于 $k$。不难想到，可以使用前缀和快速计算子数组的和。\n\n我们用一个长度为 $n+1$ 的数组 $s[i]$ 表示数组 `nums` 前 $i$ 个元素的和。另外，我们需要维护一个严格单调递增的队列 $q$，队列中存储的是前缀和数组 $s[i]$ 的下标。注意，这里的单调递增是指下标对应的前缀和的大小，而不是下标的大小。\n\n为什么存的是下标呢？这是为了方便计算子数组的长度。那为什么队列严格单调递增？我们可以用反证法来说明。\n\n假设队列元素非严格单调递增，也即是说，存在下标 $i$ 和 $j$，满足 $i < j$，且 $s[i] \\geq s[j]$。\n\n当遍历到下标 $k$，其中 $i \\lt j \\lt k \\leq n$，此时 $s[k]-s[j] \\geq s[k]-s[i]$，且 $nums[j..k-1]$ 的长度小于 $nums[i..k-1]$ 的长度。由于下标 $j$ 的存在，子数组 $nums[i..k-1]$ 一定不是最优解，队列中的下标 $i$ 是不必要的，需要将其移除。因此，队列中的元素一定严格单调递增。\n\n回到这道题目上，我们遍历前缀和数组 $s$，对于遍历到的下标 $i$，如果 $s[i] - s[q.front] \\geq k$，说明当前遇到了一个可行解，我们可以更新答案。此时，我们需要将队首元素出队，直到队列为空或者 $s[i] - s[q.front] \\lt k$ 为止。\n\n如果此时队列不为空，为了维持队列的严格单调递增，我们还需要判断队尾元素是否需要出队，如果 $s[q.back] \\geq s[i]$，则需要循环将队尾元素出队，直到队列为空或者 $s[q.back] \\lt s[i]$ 为止。然后，我们将下标 $i$ 入队。\n\n遍历结束，如果我们没有找到可行解，那么返回 $-1$。否则，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `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 shortestSubarray(self, nums: List[int], k: int) -> int:\\n s = list(accumulate(nums, initial=0))\\n q = deque()\\n ans = inf\\n for i, v in enumerate(s):\\n while q and v - s[q[0]] >= k:\\n ans = min(ans, i - q.popleft())\\n while q and s[q[-1]] >= v:\\n q.pop()\\n q.append(i)\\n return -1 if ans == inf else 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": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，找出 nums 中和至少为 k 的 最短非空子数组 ，并返回该子数组的长度。如果不存在这样的 子数组 ，返回 -1 。\n子数组 是数组中 连续 的一部分。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1], k = 1\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,2], k = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [2,-1,2], k = 3\n输出：3\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105\n1 <= k <= 109\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用前缀和 + 单调队列。\n这里提供一个参考思路，题目要求找到一个最短的子数组，使得子数组的和大于等于 $k$。不难想到，可以使用前缀和快速计算子数组的和。\n\n我们用一个长度为 $n+1$ 的数组 $s[i]$ 表示数组 `nums` 前 $i$ 个元素的和。另外，我们需要维护一个严格单调递增的队列 $q$，队列中存储的是前缀和数组 $s[i]$ 的下标。注意，这里的单调递增是指下标对应的前缀和的大小，而不是下标的大小。\n\n为什么存的是下标呢？这是为了方便计算子数组的长度。那为什么队列严格单调递增？我们可以用反证法来说明。\n\n假设队列元素非严格单调递增，也即是说，存在下标 $i$ 和 $j$，满足 $i < j$，且 $s[i] \\geq s[j]$。\n\n当遍历到下标 $k$，其中 $i \\lt j \\lt k \\leq n$，此时 $s[k]-s[j] \\geq s[k]-s[i]$，且 $nums[j..k-1]$ 的长度小于 $nums[i..k-1]$ 的长度。由于下标 $j$ 的存在，子数组 $nums[i..k-1]$ 一定不是最优解，队列中的下标 $i$ 是不必要的，需要将其移除。因此，队列中的元素一定严格单调递增。\n\n回到这道题目上，我们遍历前缀和数组 $s$，对于遍历到的下标 $i$，如果 $s[i] - s[q.front] \\geq k$，说明当前遇到了一个可行解，我们可以更新答案。此时，我们需要将队首元素出队，直到队列为空或者 $s[i] - s[q.front] \\lt k$ 为止。\n\n如果此时队列不为空，为了维持队列的严格单调递增，我们还需要判断队尾元素是否需要出队，如果 $s[q.back] \\geq s[i]$，则需要循环将队尾元素出队，直到队列为空或者 $s[q.back] \\lt s[i]$ 为止。然后，我们将下标 $i$ 入队。\n\n遍历结束，如果我们没有找到可行解，那么返回 $-1$。否则，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int shortestSubarray(int[] nums, int k) {\\n int n = nums.length;\\n long[] s = new long[n + 1];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n s[i + 1] = s[i] + nums[i];\\n }\\n Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();\\n int ans = n + 1;\\n for (int i = 0; i <= n; ++i) {\\n while (!q.isEmpty() && s[i] - s[q.peek()] >= k) {\\n ans = Math.min(ans, i - q.poll());\\n }\\n while (!q.isEmpty() && s[q.peekLast()] >= s[i]) {\\n q.pollLast();\\n }\\n q.offer(i);\\n }\\n return ans > n ? -1 : ans;\\n }\\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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int shortestSubarray(vector<int>& nums, int k) {\\n int n = nums.size();\\n vector<long> s(n + 1);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) s[i + 1] = s[i] + nums[i];\\n deque<int> q;\\n int ans = n + 1;\\n for (int i = 0; i <= n; ++i) {\\n while (!q.empty() && s[i] - s[q.front()] >= k) {\\n ans = min(ans, i - q.front());\\n q.pop_front();\\n }\\n while (!q.empty() && s[q.back()] >= s[i]) q.pop_back();\\n q.push_back(i);\\n }\\n return ans > n ? -1 : 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前缀和 + 单调队列的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目要求找到一个最短的子数组，使得子数组的和大于等于 $k$。不难想到，可以使用前缀和快速计算子数组的和。\n\n我们用一个长度为 $n+1$ 的数组 $s[i]$ 表示数组 `nums` 前 $i$ 个元素的和。另外，我们需要维护一个严格单调递增的队列 $q$，队列中存储的是前缀和数组 $s[i]$ 的下标。注意，这里的单调递增是指下标对应的前缀和的大小，而不是下标的大小。\n\n为什么存的是下标呢？这是为了方便计算子数组的长度。那为什么队列严格单调递增？我们可以用反证法来说明。\n\n假设队列元素非严格单调递增，也即是说，存在下标 $i$ 和 $j$，满足 $i < j$，且 $s[i] \\geq s[j]$。\n\n当遍历到下标 $k$，其中 $i \\lt j \\lt k \\leq n$，此时 $s[k]-s[j] \\geq s[k]-s[i]$，且 $nums[j..k-1]$ 的长度小于 $nums[i..k-1]$ 的长度。由于下标 $j$ 的存在，子数组 $nums[i..k-1]$ 一定不是最优解，队列中的下标 $i$ 是不必要的，需要将其移除。因此，队列中的元素一定严格单调递增。\n\n回到这道题目上，我们遍历前缀和数组 $s$，对于遍历到的下标 $i$，如果 $s[i] - s[q.front] \\geq k$，说明当前遇到了一个可行解，我们可以更新答案。此时，我们需要将队首元素出队，直到队列为空或者 $s[i] - s[q.front] \\lt k$ 为止。\n\n如果此时队列不为空，为了维持队列的严格单调递增，我们还需要判断队尾元素是否需要出队，如果 $s[q.back] \\geq s[i]$，则需要循环将队尾元素出队，直到队列为空或者 $s[q.back] \\lt s[i]$ 为止。然后，我们将下标 $i$ 入队。\n\n遍历结束，如果我们没有找到可行解，那么返回 $-1$。否则，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，找出 nums 中和至少为 k 的 最短非空子数组 ，并返回该子数组的长度。如果不存在这样的 子数组 ，返回 -1 。\n子数组 是数组中 连续 的一部分。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1], k = 1\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,2], k = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [2,-1,2], k = 3\n输出：3\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105\n1 <= k <= 109"
}
] | 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 shortestSubarray(nums []int, k int) int {\\n\\tn := len(nums)\\n\\ts := make([]int, n+1)\\n\\tfor i, x := range nums {\\n\\t\\ts[i+1] = s[i] + x\\n\\t}\\n\\tq := []int{}\\n\\tans := n + 1\\n\\tfor i, v := range s {\\n\\t\\tfor len(q) > 0 && v-s[q[0]] >= k {\\n\\t\\t\\tans = min(ans, i-q[0])\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor len(q) > 0 && s[q[len(q)-1]] >= v {\\n\\t\\t\\tq = q[:len(q)-1]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tq = append(q, i)\\n\\t}\\n\\tif ans > n {\\n\\t\\treturn -1\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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前缀和 + 单调队列的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目要求找到一个最短的子数组，使得子数组的和大于等于 $k$。不难想到，可以使用前缀和快速计算子数组的和。\n\n我们用一个长度为 $n+1$ 的数组 $s[i]$ 表示数组 `nums` 前 $i$ 个元素的和。另外，我们需要维护一个严格单调递增的队列 $q$，队列中存储的是前缀和数组 $s[i]$ 的下标。注意，这里的单调递增是指下标对应的前缀和的大小，而不是下标的大小。\n\n为什么存的是下标呢？这是为了方便计算子数组的长度。那为什么队列严格单调递增？我们可以用反证法来说明。\n\n假设队列元素非严格单调递增，也即是说，存在下标 $i$ 和 $j$，满足 $i < j$，且 $s[i] \\geq s[j]$。\n\n当遍历到下标 $k$，其中 $i \\lt j \\lt k \\leq n$，此时 $s[k]-s[j] \\geq s[k]-s[i]$，且 $nums[j..k-1]$ 的长度小于 $nums[i..k-1]$ 的长度。由于下标 $j$ 的存在，子数组 $nums[i..k-1]$ 一定不是最优解，队列中的下标 $i$ 是不必要的，需要将其移除。因此，队列中的元素一定严格单调递增。\n\n回到这道题目上，我们遍历前缀和数组 $s$，对于遍历到的下标 $i$，如果 $s[i] - s[q.front] \\geq k$，说明当前遇到了一个可行解，我们可以更新答案。此时，我们需要将队首元素出队，直到队列为空或者 $s[i] - s[q.front] \\lt k$ 为止。\n\n如果此时队列不为空，为了维持队列的严格单调递增，我们还需要判断队尾元素是否需要出队，如果 $s[q.back] \\geq s[i]$，则需要循环将队尾元素出队，直到队列为空或者 $s[q.back] \\lt s[i]$ 为止。然后，我们将下标 $i$ 入队。\n\n遍历结束，如果我们没有找到可行解，那么返回 $-1$。否则，返回答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，找出 nums 中和至少为 k 的 最短非空子数组 ，并返回该子数组的长度。如果不存在这样的 子数组 ，返回 -1 。\n子数组 是数组中 连续 的一部分。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1], k = 1\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,2], k = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [2,-1,2], k = 3\n输出：3\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105\n1 <= k <= 109"
}
] | 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": "给你两个字符串 s 和 goal ，只要我们可以通过交换 s 中的两个字母得到与 goal 相等的结果，就返回 true ；否则返回 false 。\n交换字母的定义是：取两个下标 i 和 j （下标从 0 开始）且满足 i != j ，接着交换 s[i] 和 s[j] 处的字符。\n\n例如，在 \"abcd\" 中交换下标 0 和下标 2 的元素可以生成 \"cbad\" 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ba\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 相等。\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ab\"\n输出：false\n解释：你只能交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 不相等。\n示例 3：\n\n输入：s = \"aa\", goal = \"aa\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'a' 生成 \"aa\"，此时 s 和 goal 相等。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, goal.length <= 2 * 104\ns 和 goal 由小写英文字母组成\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用字符统计。\n这里提供一个参考思路，首先，先理解亲密字符串的意思：\n\n- 若两个字符串的长度或字符出现的频数不等，一定不是亲密字符串；\n- 若两个字符串对应位置不相等的字符数量为 2，或者数量为 0 并且字符串存在两个相同字符，则是亲密字符串。\n\n因此，我们先判断两个字符串长度，若不等，直接返回 `false`。\n\n接着，统计两个字符串的字符频数，记为 `cnt1` 和 `cnt2`，若 `cnt1` 不等于 `cnt2`，直接返回 `false`。\n\n然后枚举两个字符串，统计对应位置不相等的字符数量，若为 2，则返回 `true`；若为 0，且字符串存在两个相同字符，则返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 是字符串 `s` 或 `goal` 的长度；而 $C$ 为字符集大小。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def buddyStrings(self, s: str, goal: str) -> bool:\\n m, n = len(s), len(goal)\\n if m != n:\\n return False\\n cnt1, cnt2 = Counter(s), Counter(goal)\\n if cnt1 != cnt2:\\n return False\\n diff = sum(s[i] != goal[i] for i in range(n))\\n return diff == 2 or (diff == 0 and any(v > 1 for v in cnt1.values()))\\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 buddyStrings(String s, String goal) {\\n int m = s.length(), n = goal.length();\\n if (m != n) {\\n return false;\\n }\\n int diff = 0;\\n int[] cnt1 = new int[26];\\n int[] cnt2 = new int[26];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int a = s.charAt(i), b = goal.charAt(i);\\n ++cnt1[a - 'a'];\\n ++cnt2[b - 'a'];\\n if (a != b) {\\n ++diff;\\n }\\n }\\n boolean f = false;\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n if (cnt1[i] != cnt2[i]) {\\n return false;\\n }\\n if (cnt1[i] > 1) {\\n f = true;\\n }\\n }\\n return diff == 2 || (diff == 0 && f);\\n }\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了字符统计的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，首先，先理解亲密字符串的意思：\n\n- 若两个字符串的长度或字符出现的频数不等，一定不是亲密字符串；\n- 若两个字符串对应位置不相等的字符数量为 2，或者数量为 0 并且字符串存在两个相同字符，则是亲密字符串。\n\n因此，我们先判断两个字符串长度，若不等，直接返回 `false`。\n\n接着，统计两个字符串的字符频数，记为 `cnt1` 和 `cnt2`，若 `cnt1` 不等于 `cnt2`，直接返回 `false`。\n\n然后枚举两个字符串，统计对应位置不相等的字符数量，若为 2，则返回 `true`；若为 0，且字符串存在两个相同字符，则返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 是字符串 `s` 或 `goal` 的长度；而 $C$ 为字符集大小。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你两个字符串 s 和 goal ，只要我们可以通过交换 s 中的两个字母得到与 goal 相等的结果，就返回 true ；否则返回 false 。\n交换字母的定义是：取两个下标 i 和 j （下标从 0 开始）且满足 i != j ，接着交换 s[i] 和 s[j] 处的字符。\n\n例如，在 \"abcd\" 中交换下标 0 和下标 2 的元素可以生成 \"cbad\" 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ba\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 相等。\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ab\"\n输出：false\n解释：你只能交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 不相等。\n示例 3：\n\n输入：s = \"aa\", goal = \"aa\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'a' 生成 \"aa\"，此时 s 和 goal 相等。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, goal.length <= 2 * 104\ns 和 goal 由小写英文字母组成"
}
] | 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": "给你两个字符串 s 和 goal ，只要我们可以通过交换 s 中的两个字母得到与 goal 相等的结果，就返回 true ；否则返回 false 。\n交换字母的定义是：取两个下标 i 和 j （下标从 0 开始）且满足 i != j ，接着交换 s[i] 和 s[j] 处的字符。\n\n例如，在 \"abcd\" 中交换下标 0 和下标 2 的元素可以生成 \"cbad\" 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ba\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 相等。\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ab\"\n输出：false\n解释：你只能交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 不相等。\n示例 3：\n\n输入：s = \"aa\", goal = \"aa\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'a' 生成 \"aa\"，此时 s 和 goal 相等。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, goal.length <= 2 * 104\ns 和 goal 由小写英文字母组成\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用字符统计。\n这里提供一个参考思路，首先，先理解亲密字符串的意思：\n\n- 若两个字符串的长度或字符出现的频数不等，一定不是亲密字符串；\n- 若两个字符串对应位置不相等的字符数量为 2，或者数量为 0 并且字符串存在两个相同字符，则是亲密字符串。\n\n因此，我们先判断两个字符串长度，若不等，直接返回 `false`。\n\n接着，统计两个字符串的字符频数，记为 `cnt1` 和 `cnt2`，若 `cnt1` 不等于 `cnt2`，直接返回 `false`。\n\n然后枚举两个字符串，统计对应位置不相等的字符数量，若为 2，则返回 `true`；若为 0，且字符串存在两个相同字符，则返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 是字符串 `s` 或 `goal` 的长度；而 $C$ 为字符集大小。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool buddyStrings(string s, string goal) {\\n int m = s.size(), n = goal.size();\\n if (m != n) return false;\\n int diff = 0;\\n vector<int> cnt1(26);\\n vector<int> cnt2(26);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n ++cnt1[s[i] - 'a'];\\n ++cnt2[goal[i] - 'a'];\\n if (s[i] != goal[i]) ++diff;\\n }\\n bool f = false;\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n if (cnt1[i] != cnt2[i]) return false;\\n if (cnt1[i] > 1) f = true;\\n }\\n return diff == 2 || (diff == 0 && f);\\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": "给你两个字符串 s 和 goal ，只要我们可以通过交换 s 中的两个字母得到与 goal 相等的结果，就返回 true ；否则返回 false 。\n交换字母的定义是：取两个下标 i 和 j （下标从 0 开始）且满足 i != j ，接着交换 s[i] 和 s[j] 处的字符。\n\n例如，在 \"abcd\" 中交换下标 0 和下标 2 的元素可以生成 \"cbad\" 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ba\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 相等。\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ab\"\n输出：false\n解释：你只能交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 不相等。\n示例 3：\n\n输入：s = \"aa\", goal = \"aa\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'a' 生成 \"aa\"，此时 s 和 goal 相等。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, goal.length <= 2 * 104\ns 和 goal 由小写英文字母组成\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用字符统计。\n这里提供一个参考思路，首先，先理解亲密字符串的意思：\n\n- 若两个字符串的长度或字符出现的频数不等，一定不是亲密字符串；\n- 若两个字符串对应位置不相等的字符数量为 2，或者数量为 0 并且字符串存在两个相同字符，则是亲密字符串。\n\n因此，我们先判断两个字符串长度，若不等，直接返回 `false`。\n\n接着，统计两个字符串的字符频数，记为 `cnt1` 和 `cnt2`，若 `cnt1` 不等于 `cnt2`，直接返回 `false`。\n\n然后枚举两个字符串，统计对应位置不相等的字符数量，若为 2，则返回 `true`；若为 0，且字符串存在两个相同字符，则返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 是字符串 `s` 或 `goal` 的长度；而 $C$ 为字符集大小。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```go\\nfunc buddyStrings(s string, goal string) bool {\\n\\tm, n := len(s), len(goal)\\n\\tif m != n {\\n\\t\\treturn false\\n\\t}\\n\\tdiff := 0\\n\\tcnt1 := make([]int, 26)\\n\\tcnt2 := make([]int, 26)\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tcnt1[s[i]-'a']++\\n\\t\\tcnt2[goal[i]-'a']++\\n\\t\\tif s[i] != goal[i] {\\n\\t\\t\\tdiff++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tf := false\\n\\tfor i := 0; i < 26; i++ {\\n\\t\\tif cnt1[i] != cnt2[i] {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif cnt1[i] > 1 {\\n\\t\\t\\tf = true\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn diff == 2 || (diff == 0 && f)\\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": "给你两个字符串 s 和 goal ，只要我们可以通过交换 s 中的两个字母得到与 goal 相等的结果，就返回 true ；否则返回 false 。\n交换字母的定义是：取两个下标 i 和 j （下标从 0 开始）且满足 i != j ，接着交换 s[i] 和 s[j] 处的字符。\n\n例如，在 \"abcd\" 中交换下标 0 和下标 2 的元素可以生成 \"cbad\" 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ba\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 相等。\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab\", goal = \"ab\"\n输出：false\n解释：你只能交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'b' 生成 \"ba\"，此时 s 和 goal 不相等。\n示例 3：\n\n输入：s = \"aa\", goal = \"aa\"\n输出：true\n解释：你可以交换 s[0] = 'a' 和 s[1] = 'a' 生成 \"aa\"，此时 s 和 goal 相等。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, goal.length <= 2 * 104\ns 和 goal 由小写英文字母组成\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用字符统计。\n这里提供一个参考思路，首先，先理解亲密字符串的意思：\n\n- 若两个字符串的长度或字符出现的频数不等，一定不是亲密字符串；\n- 若两个字符串对应位置不相等的字符数量为 2，或者数量为 0 并且字符串存在两个相同字符，则是亲密字符串。\n\n因此，我们先判断两个字符串长度，若不等，直接返回 `false`。\n\n接着，统计两个字符串的字符频数，记为 `cnt1` 和 `cnt2`，若 `cnt1` 不等于 `cnt2`，直接返回 `false`。\n\n然后枚举两个字符串，统计对应位置不相等的字符数量，若为 2，则返回 `true`；若为 0，且字符串存在两个相同字符，则返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 是字符串 `s` 或 `goal` 的长度；而 $C$ 为字符集大小。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```ts\\nfunction buddyStrings(s: string, goal: string): boolean {\\n const m = s.length;\\n const n = goal.length;\\n if (m != n) {\\n return false;\\n }\\n const cnt1 = new Array(26).fill(0);\\n const cnt2 = new Array(26).fill(0);\\n let diff = 0;\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n cnt1[s.charCodeAt(i) - 'a'.charCodeAt(0)]++;\\n cnt2[goal.charCodeAt(i) - 'a'.charCodeAt(0)]++;\\n if (s[i] != goal[i]) {\\n ++diff;\\n }\\n }\\n for (let i = 0; i < 26; ++i) {\\n if (cnt1[i] != cnt2[i]) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return diff == 2 || (diff == 0 && cnt1.some(v => v > 1));\\n}\\n```\"]"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "珂珂喜欢吃香蕉。这里有 n 堆香蕉，第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了，将在 h 小时后回来。\n珂珂可以决定她吃香蕉的速度 k （单位：根/小时）。每个小时，她将会选择一堆香蕉，从中吃掉 k 根。如果这堆香蕉少于 k 根，她将吃掉这堆的所有香蕉，然后这一小时内不会再吃更多的香蕉。 \n珂珂喜欢慢慢吃，但仍然想在警卫回来前吃掉所有的香蕉。\n返回她可以在 h 小时内吃掉所有香蕉的最小速度 k（k 为整数）。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：piles = [3,6,7,11], h = 8\n输出：4\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 5\n输出：30\n\n示例 3：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 6\n输出：23\n\n \n提示：\n\n1 <= piles.length <= 104\npiles.length <= h <= 109\n1 <= piles[i] <= 109\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用二分查找。\n这里提供一个参考思路，二分枚举速度值，找到能在 $h$ 小时内吃完所有香蕉的最小速度值。\n\n时间复杂度 $O(n\\log m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是 `piles` 的长度，而 $m$ 是 `piles` 中的最大值。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def minEatingSpeed(self, piles: List[int], h: int) -> int:\\n left, right = 1, int(1e9)\\n while left < right:\\n mid = (left + right) >> 1\\n s = sum((x + mid - 1) // mid for x in piles)\\n if s <= h:\\n right = mid\\n else:\\n left = mid + 1\\n return left\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int minEatingSpeed(int[] piles, int h) {\\n int left = 1, right = (int) 1e9;\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right) >>> 1;\\n int s = 0;\\n for (int x : piles) {\\n s += (x + mid - 1) / mid;\\n }\\n if (s <= h) {\\n right = mid;\\n } else {\\n left = mid + 1;\\n }\\n }\\n return left;\\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，二分枚举速度值，找到能在 $h$ 小时内吃完所有香蕉的最小速度值。\n\n时间复杂度 $O(n\\log m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是 `piles` 的长度，而 $m$ 是 `piles` 中的最大值。\n整个函数的功能设计可以这样描述：珂珂喜欢吃香蕉。这里有 n 堆香蕉，第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了，将在 h 小时后回来。\n珂珂可以决定她吃香蕉的速度 k （单位：根/小时）。每个小时，她将会选择一堆香蕉，从中吃掉 k 根。如果这堆香蕉少于 k 根，她将吃掉这堆的所有香蕉，然后这一小时内不会再吃更多的香蕉。 \n珂珂喜欢慢慢吃，但仍然想在警卫回来前吃掉所有的香蕉。\n返回她可以在 h 小时内吃掉所有香蕉的最小速度 k（k 为整数）。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：piles = [3,6,7,11], h = 8\n输出：4\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 5\n输出：30\n\n示例 3：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 6\n输出：23\n\n \n提示：\n\n1 <= piles.length <= 104\npiles.length <= h <= 109\n1 <= piles[i] <= 109"
}
] | 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": "珂珂喜欢吃香蕉。这里有 n 堆香蕉，第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了，将在 h 小时后回来。\n珂珂可以决定她吃香蕉的速度 k （单位：根/小时）。每个小时，她将会选择一堆香蕉，从中吃掉 k 根。如果这堆香蕉少于 k 根，她将吃掉这堆的所有香蕉，然后这一小时内不会再吃更多的香蕉。 \n珂珂喜欢慢慢吃，但仍然想在警卫回来前吃掉所有的香蕉。\n返回她可以在 h 小时内吃掉所有香蕉的最小速度 k（k 为整数）。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：piles = [3,6,7,11], h = 8\n输出：4\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 5\n输出：30\n\n示例 3：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 6\n输出：23\n\n \n提示：\n\n1 <= piles.length <= 104\npiles.length <= h <= 109\n1 <= piles[i] <= 109\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用二分查找。\n这里提供一个参考思路，二分枚举速度值，找到能在 $h$ 小时内吃完所有香蕉的最小速度值。\n\n时间复杂度 $O(n\\log m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是 `piles` 的长度，而 $m$ 是 `piles` 中的最大值。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minEatingSpeed(vector<int>& piles, int h) {\\n int left = 1, right = 1e9;\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n int s = 0;\\n for (int& x : piles) s += (x + mid - 1) / mid;\\n if (s <= h)\\n right = mid;\\n else\\n left = mid + 1;\\n }\\n return left;\\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 minEatingSpeed(piles []int, h int) int {\\n\\treturn sort.Search(1e9, func(i int) bool {\\n\\t\\tif i == 0 {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\ts := 0\\n\\t\\tfor _, x := range piles {\\n\\t\\t\\ts += (x + i - 1) / i\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn s <= h\\n\\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二分查找的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，二分枚举速度值，找到能在 $h$ 小时内吃完所有香蕉的最小速度值。\n\n时间复杂度 $O(n\\log m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是 `piles` 的长度，而 $m$ 是 `piles` 中的最大值。\n整个函数的功能设计可以这样描述：珂珂喜欢吃香蕉。这里有 n 堆香蕉，第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了，将在 h 小时后回来。\n珂珂可以决定她吃香蕉的速度 k （单位：根/小时）。每个小时，她将会选择一堆香蕉，从中吃掉 k 根。如果这堆香蕉少于 k 根，她将吃掉这堆的所有香蕉，然后这一小时内不会再吃更多的香蕉。 \n珂珂喜欢慢慢吃，但仍然想在警卫回来前吃掉所有的香蕉。\n返回她可以在 h 小时内吃掉所有香蕉的最小速度 k（k 为整数）。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：piles = [3,6,7,11], h = 8\n输出：4\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 5\n输出：30\n\n示例 3：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 6\n输出：23\n\n \n提示：\n\n1 <= piles.length <= 104\npiles.length <= h <= 109\n1 <= piles[i] <= 109"
}
] | 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": "珂珂喜欢吃香蕉。这里有 n 堆香蕉，第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了，将在 h 小时后回来。\n珂珂可以决定她吃香蕉的速度 k （单位：根/小时）。每个小时，她将会选择一堆香蕉，从中吃掉 k 根。如果这堆香蕉少于 k 根，她将吃掉这堆的所有香蕉，然后这一小时内不会再吃更多的香蕉。 \n珂珂喜欢慢慢吃，但仍然想在警卫回来前吃掉所有的香蕉。\n返回她可以在 h 小时内吃掉所有香蕉的最小速度 k（k 为整数）。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：piles = [3,6,7,11], h = 8\n输出：4\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 5\n输出：30\n\n示例 3：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 6\n输出：23\n\n \n提示：\n\n1 <= piles.length <= 104\npiles.length <= h <= 109\n1 <= piles[i] <= 109\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用二分查找。\n这里提供一个参考思路，二分枚举速度值，找到能在 $h$ 小时内吃完所有香蕉的最小速度值。\n\n时间复杂度 $O(n\\log m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是 `piles` 的长度，而 $m$ 是 `piles` 中的最大值。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction minEatingSpeed(piles: number[], h: number): number {\\n let left = 1;\\n let right = Math.max(...piles);\\n while (left < right) {\\n const mid = (left + right) >> 1;\\n let s = 0;\\n for (const x of piles) {\\n s += Math.ceil(x / mid);\\n }\\n if (s <= h) {\\n right = mid;\\n } else {\\n left = mid + 1;\\n }\\n }\\n return left;\\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": "珂珂喜欢吃香蕉。这里有 n 堆香蕉，第 i 堆中有 piles[i] 根香蕉。警卫已经离开了，将在 h 小时后回来。\n珂珂可以决定她吃香蕉的速度 k （单位：根/小时）。每个小时，她将会选择一堆香蕉，从中吃掉 k 根。如果这堆香蕉少于 k 根，她将吃掉这堆的所有香蕉，然后这一小时内不会再吃更多的香蕉。 \n珂珂喜欢慢慢吃，但仍然想在警卫回来前吃掉所有的香蕉。\n返回她可以在 h 小时内吃掉所有香蕉的最小速度 k（k 为整数）。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：piles = [3,6,7,11], h = 8\n输出：4\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 5\n输出：30\n\n示例 3：\n\n输入：piles = [30,11,23,4,20], h = 6\n输出：23\n\n \n提示：\n\n1 <= piles.length <= 104\npiles.length <= h <= 109\n1 <= piles[i] <= 109\n请使用 C# 语言。\n提示：可以使用二分查找。\n这里提供一个参考思路，二分枚举速度值，找到能在 $h$ 小时内吃完所有香蕉的最小速度值。\n\n时间复杂度 $O(n\\log m)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是 `piles` 的长度，而 $m$ 是 `piles` 中的最大值。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cs\\npublic class Solution {\\n public int MinEatingSpeed(int[] piles, int h) {\\n int left = 1, right = piles.Max();\\n while (left < right)\\n {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n int s = 0;\\n foreach (int pile in piles)\\n {\\n s += (pile + mid - 1) / mid;\\n }\\n if (s <= h)\\n {\\n right = mid;\\n }\\n else\\n {\\n left = mid + 1;\\n }\\n }\\n return left;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):\\n# self.val = val\\n# self.left = left\\n# self.right = right\\nclass Solution:\\n def pruneTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:\\n if root is None:\\n return None\\n root.left = self.pruneTree(root.left)\\n root.right = self.pruneTree(root.right)\\n if root.val == 0 and root.left is None and root.right is None:\\n return None\\n return root\\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DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，观察叶节点，当叶节点 `val` 为 0 时，便将该节点抹去。回溯，查看其父节点是否成为了新的叶节点，依照此规则自底向上。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。\n返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。\n节点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,null,0,0,1]\n输出：[1,null,0,null,1]\n解释：\n只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。 右图为返回的答案。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [1,0,1,0,0,0,1]\n输出：[1,null,1,null,1]\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0]\n输出：[1,1,0,1,1,null,1]\n\n \n提示：\n\n树中节点的数目在范围 [1, 200] 内\nNode.val 为 0 或 1"
}
] | 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['```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 pruneTree(TreeNode root) {\\n if (root == null) {\\n return null;\\n }\\n root.left = pruneTree(root.left);\\n root.right = pruneTree(root.right);\\n if (root.val == 0 && root.left == null && root.right == null) {\\n return null;\\n }\\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，观察叶节点，当叶节点 `val` 为 0 时，便将该节点抹去。回溯，查看其父节点是否成为了新的叶节点，依照此规则自底向上。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。\n返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。\n节点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,null,0,0,1]\n输出：[1,null,0,null,1]\n解释：\n只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。 右图为返回的答案。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [1,0,1,0,0,0,1]\n输出：[1,null,1,null,1]\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0]\n输出：[1,1,0,1,1,null,1]\n\n \n提示：\n\n树中节点的数目在范围 [1, 200] 内\nNode.val 为 0 或 1"
}
] | 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": "给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。\n返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。\n节点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,null,0,0,1]\n输出：[1,null,0,null,1]\n解释：\n只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。 右图为返回的答案。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [1,0,1,0,0,0,1]\n输出：[1,null,1,null,1]\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0]\n输出：[1,1,0,1,1,null,1]\n\n \n提示：\n\n树中节点的数目在范围 [1, 200] 内\nNode.val 为 0 或 1\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，观察叶节点，当叶节点 `val` 为 0 时，便将该节点抹去。回溯，查看其父节点是否成为了新的叶节点，依照此规则自底向上。"
},
{
"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 pruneTree(root *TreeNode) *TreeNode {\\n\\tif root == nil {\\n\\t\\treturn nil\\n\\t}\\n\\troot.Left = pruneTree(root.Left)\\n\\troot.Right = pruneTree(root.Right)\\n\\tif root.Val == 0 && root.Left == nil && root.Right == nil {\\n\\t\\treturn nil\\n\\t}\\n\\treturn root\\n}\\n```']"
}
] | 根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。 |
[
{
"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* pruneTree(TreeNode* root) {\\n if (!root) return nullptr;\\n root->left = pruneTree(root->left);\\n root->right = pruneTree(root->right);\\n if (!root->val && !root->left && !root->right) return nullptr;\\n return 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，观察叶节点，当叶节点 `val` 为 0 时，便将该节点抹去。回溯，查看其父节点是否成为了新的叶节点，依照此规则自底向上。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。\n返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。\n节点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,null,0,0,1]\n输出：[1,null,0,null,1]\n解释：\n只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。 右图为返回的答案。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [1,0,1,0,0,0,1]\n输出：[1,null,1,null,1]\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0]\n输出：[1,1,0,1,1,null,1]\n\n \n提示：\n\n树中节点的数目在范围 [1, 200] 内\nNode.val 为 0 或 1"
}
] | 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['```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 * @return {TreeNode}\\n */\\nvar pruneTree = function (root) {\\n if (!root) return null;\\n root.left = pruneTree(root.left);\\n root.right = pruneTree(root.right);\\n if (root.val == 0 && !root.left && !root.right) {\\n return null;\\n }\\n return root;\\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DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，观察叶节点，当叶节点 `val` 为 0 时，便将该节点抹去。回溯，查看其父节点是否成为了新的叶节点，依照此规则自底向上。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。\n返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。\n节点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,null,0,0,1]\n输出：[1,null,0,null,1]\n解释：\n只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。 右图为返回的答案。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [1,0,1,0,0,0,1]\n输出：[1,null,1,null,1]\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0]\n输出：[1,1,0,1,1,null,1]\n\n \n提示：\n\n树中节点的数目在范围 [1, 200] 内\nNode.val 为 0 或 1"
}
] | 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": "给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。\n返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。\n节点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,null,0,0,1]\n输出：[1,null,0,null,1]\n解释：\n只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。 右图为返回的答案。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [1,0,1,0,0,0,1]\n输出：[1,null,1,null,1]\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0]\n输出：[1,1,0,1,1,null,1]\n\n \n提示：\n\n树中节点的数目在范围 [1, 200] 内\nNode.val 为 0 或 1\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用DFS。\n这里提供一个参考思路，观察叶节点，当叶节点 `val` 为 0 时，便将该节点抹去。回溯，查看其父节点是否成为了新的叶节点，依照此规则自底向上。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * class TreeNode {\\n * val: number\\n * left: TreeNode | null\\n * right: TreeNode | null\\n * constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {\\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\\nfunction pruneTree(root: TreeNode | null): TreeNode | null {\\n if (root == null) {\\n return root;\\n }\\n root.left = pruneTree(root.left);\\n root.right = pruneTree(root.right);\\n if (root.val == 0 && root.left == null && root.right == null) {\\n return null;\\n }\\n return root;\\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": "给你二叉树的根结点 root ，此外树的每个结点的值要么是 0 ，要么是 1 。\n返回移除了所有不包含 1 的子树的原二叉树。\n节点 node 的子树为 node 本身加上所有 node 的后代。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [1,null,0,0,1]\n输出：[1,null,0,null,1]\n解释：\n只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子树”。 右图为返回的答案。\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [1,0,1,0,0,0,1]\n输出：[1,null,1,null,1]\n\n示例 3：\n\n\n输入：root = [1,1,0,1,1,0,1,0]\n输出：[1,1,0,1,1,null,1]\n\n \n提示：\n\n树中节点的数目在范围 [1, 200] 内\nNode.val 为 0 或 1\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用DFS。\n这里提供一个参考思路，观察叶节点，当叶节点 `val` 为 0 时，便将该节点抹去。回溯，查看其父节点是否成为了新的叶节点，依照此规则自底向上。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\n// Definition for a binary tree node.\\n// #[derive(Debug, PartialEq, Eq)]\\n// pub struct TreeNode {\\n// pub val: i32,\\n// pub left: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,\\n// pub right: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,\\n// }\\n//\\n// impl TreeNode {\\n// #[inline]\\n// pub fn new(val: i32) -> Self {\\n// TreeNode {\\n// val,\\n// left: None,\\n// right: None\\n// }\\n// }\\n// }\\nuse std::rc::Rc;\\nuse std::cell::RefCell;\\nimpl Solution {\\n pub fn prune_tree(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> Option<Rc<RefCell<TreeNode>>> {\\n if root.is_none() {\\n return None;\\n }\\n\\n let root = root.unwrap();\\n let left = Self::prune_tree(root.borrow_mut().left.take());\\n let right = Self::prune_tree(root.borrow_mut().right.take());\\n if root.borrow().val == 0 && left.is_none() && right.is_none() {\\n return None;\\n }\\n\\n root.borrow_mut().left = left;\\n root.borrow_mut().right = right;\\n Some(root)\\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 |