messages
listlengths 2
10
| system
stringlengths 1
1.52k
⌀ |
|---|---|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def stoneGame(self, piles: List[int]) -> bool:\\n n = len(piles)\\n dp = [[0] * n for _ in range(n)]\\n for i, v in enumerate(piles):\\n dp[i][i] = v\\n for i in range(n - 2, -1, -1):\\n for j in range(i + 1, n):\\n dp[i][j] = max(piles[i] - dp[i + 1][j], piles[j] - dp[i][j - 1])\\n return dp[0][-1] > 0\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，设 $dp[i][j]$ 表示在石子堆 $[i,j]$ 中，当前玩家与另一个玩家的石子数量的最大差值。\n\n若 $dp[0][n-1] \\gt 0$，说明当前玩家能赢得比赛。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 是石子堆的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 和 Bob 用几堆石子在做游戏。一共有偶数堆石子，排成一行；每堆都有 正 整数颗石子，数目为 piles[i] 。\n游戏以谁手中的石子最多来决出胜负。石子的 总数 是 奇数 ，所以没有平局。\nAlice 和 Bob 轮流进行，Alice 先开始 。 每回合，玩家从行的 开始 或 结束 处取走整堆石头。 这种情况一直持续到没有更多的石子堆为止，此时手中 石子最多 的玩家 获胜 。\n假设 Alice 和 Bob 都发挥出最佳水平，当 Alice 赢得比赛时返回 true ，当 Bob 赢得比赛时返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：piles = [5,3,4,5]\n输出：true\n解释：\nAlice 先开始，只能拿前 5 颗或后 5 颗石子 。\n假设他取了前 5 颗，这一行就变成了 [3,4,5] 。\n如果 Bob 拿走前 3 颗，那么剩下的是 [4,5]，Alice 拿走后 5 颗赢得 10 分。\n如果 Bob 拿走后 5 颗，那么剩下的是 [3,4]，Alice 拿走后 4 颗赢得 9 分。\n这表明，取前 5 颗石子对 Alice 来说是一个胜利的举动，所以返回 true 。\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [3,7,2,3]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n2 <= piles.length <= 500\npiles.length 是 偶数\n1 <= piles[i] <= 500\nsum(piles[i]) 是 奇数"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public boolean stoneGame(int[] piles) {\\n int n = piles.length;\\n int[][] dp = new int[n][n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n dp[i][i] = piles[i];\\n }\\n for (int i = n - 2; i >= 0; --i) {\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n dp[i][j] = Math.max(piles[i] - dp[i + 1][j], piles[j] - dp[i][j - 1]);\\n }\\n }\\n return dp[0][n - 1] > 0;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，设 $dp[i][j]$ 表示在石子堆 $[i,j]$ 中，当前玩家与另一个玩家的石子数量的最大差值。\n\n若 $dp[0][n-1] \\gt 0$，说明当前玩家能赢得比赛。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 是石子堆的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 和 Bob 用几堆石子在做游戏。一共有偶数堆石子，排成一行；每堆都有 正 整数颗石子，数目为 piles[i] 。\n游戏以谁手中的石子最多来决出胜负。石子的 总数 是 奇数 ，所以没有平局。\nAlice 和 Bob 轮流进行，Alice 先开始 。 每回合，玩家从行的 开始 或 结束 处取走整堆石头。 这种情况一直持续到没有更多的石子堆为止，此时手中 石子最多 的玩家 获胜 。\n假设 Alice 和 Bob 都发挥出最佳水平，当 Alice 赢得比赛时返回 true ，当 Bob 赢得比赛时返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：piles = [5,3,4,5]\n输出：true\n解释：\nAlice 先开始，只能拿前 5 颗或后 5 颗石子 。\n假设他取了前 5 颗，这一行就变成了 [3,4,5] 。\n如果 Bob 拿走前 3 颗，那么剩下的是 [4,5]，Alice 拿走后 5 颗赢得 10 分。\n如果 Bob 拿走后 5 颗，那么剩下的是 [3,4]，Alice 拿走后 4 颗赢得 9 分。\n这表明，取前 5 颗石子对 Alice 来说是一个胜利的举动，所以返回 true 。\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [3,7,2,3]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n2 <= piles.length <= 500\npiles.length 是 偶数\n1 <= piles[i] <= 500\nsum(piles[i]) 是 奇数"
}
] | 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 bool stoneGame(vector<int>& piles) {\\n int n = piles.size();\\n vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n));\\n for (int i = 0; i < n; ++i) dp[i][i] = piles[i];\\n for (int i = n - 2; ~i; --i)\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j)\\n dp[i][j] = max(piles[i] - dp[i + 1][j], piles[j] - dp[i][j - 1]);\\n return dp[0][n - 1] > 0;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，设 $dp[i][j]$ 表示在石子堆 $[i,j]$ 中，当前玩家与另一个玩家的石子数量的最大差值。\n\n若 $dp[0][n-1] \\gt 0$，说明当前玩家能赢得比赛。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 是石子堆的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 和 Bob 用几堆石子在做游戏。一共有偶数堆石子，排成一行；每堆都有 正 整数颗石子，数目为 piles[i] 。\n游戏以谁手中的石子最多来决出胜负。石子的 总数 是 奇数 ，所以没有平局。\nAlice 和 Bob 轮流进行，Alice 先开始 。 每回合，玩家从行的 开始 或 结束 处取走整堆石头。 这种情况一直持续到没有更多的石子堆为止，此时手中 石子最多 的玩家 获胜 。\n假设 Alice 和 Bob 都发挥出最佳水平，当 Alice 赢得比赛时返回 true ，当 Bob 赢得比赛时返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：piles = [5,3,4,5]\n输出：true\n解释：\nAlice 先开始，只能拿前 5 颗或后 5 颗石子 。\n假设他取了前 5 颗，这一行就变成了 [3,4,5] 。\n如果 Bob 拿走前 3 颗，那么剩下的是 [4,5]，Alice 拿走后 5 颗赢得 10 分。\n如果 Bob 拿走后 5 颗，那么剩下的是 [3,4]，Alice 拿走后 4 颗赢得 9 分。\n这表明，取前 5 颗石子对 Alice 来说是一个胜利的举动，所以返回 true 。\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [3,7,2,3]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n2 <= piles.length <= 500\npiles.length 是 偶数\n1 <= piles[i] <= 500\nsum(piles[i]) 是 奇数"
}
] | 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": "Alice 和 Bob 用几堆石子在做游戏。一共有偶数堆石子，排成一行；每堆都有 正 整数颗石子，数目为 piles[i] 。\n游戏以谁手中的石子最多来决出胜负。石子的 总数 是 奇数 ，所以没有平局。\nAlice 和 Bob 轮流进行，Alice 先开始 。 每回合，玩家从行的 开始 或 结束 处取走整堆石头。 这种情况一直持续到没有更多的石子堆为止，此时手中 石子最多 的玩家 获胜 。\n假设 Alice 和 Bob 都发挥出最佳水平，当 Alice 赢得比赛时返回 true ，当 Bob 赢得比赛时返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：piles = [5,3,4,5]\n输出：true\n解释：\nAlice 先开始，只能拿前 5 颗或后 5 颗石子 。\n假设他取了前 5 颗，这一行就变成了 [3,4,5] 。\n如果 Bob 拿走前 3 颗，那么剩下的是 [4,5]，Alice 拿走后 5 颗赢得 10 分。\n如果 Bob 拿走后 5 颗，那么剩下的是 [3,4]，Alice 拿走后 4 颗赢得 9 分。\n这表明，取前 5 颗石子对 Alice 来说是一个胜利的举动，所以返回 true 。\n\n示例 2：\n\n输入：piles = [3,7,2,3]\n输出：true\n\n \n提示：\n\n2 <= piles.length <= 500\npiles.length 是 偶数\n1 <= piles[i] <= 500\nsum(piles[i]) 是 奇数\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 $dp[i][j]$ 表示在石子堆 $[i,j]$ 中，当前玩家与另一个玩家的石子数量的最大差值。\n\n若 $dp[0][n-1] \\gt 0$，说明当前玩家能赢得比赛。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 是石子堆的数量。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc stoneGame(piles []int) bool {\\n\\tn := len(piles)\\n\\tdp := make([][]int, n)\\n\\tfor i, v := range piles {\\n\\t\\tdp[i] = make([]int, n)\\n\\t\\tdp[i][i] = v\\n\\t}\\n\\tfor i := n - 2; i >= 0; i-- {\\n\\t\\tfor j := i + 1; j < n; j++ {\\n\\t\\t\\tdp[i][j] = max(piles[i]-dp[i+1][j], piles[j]-dp[i][j-1])\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn dp[0][n-1] > 0\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\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['```python\\nclass Solution:\\n def hitBricks(self, grid: List[List[int]], hits: List[List[int]]) -> List[int]:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n def union(a, b):\\n pa, pb = find(a), find(b)\\n if pa != pb:\\n size[pb] += size[pa]\\n p[pa] = pb\\n\\n m, n = len(grid), len(grid[0])\\n p = list(range(m * n + 1))\\n size = [1] * len(p)\\n g = deepcopy(grid)\\n for i, j in hits:\\n g[i][j] = 0\\n for j in range(n):\\n if g[0][j] == 1:\\n union(j, m * n)\\n for i in range(1, m):\\n for j in range(n):\\n if g[i][j] == 0:\\n continue\\n if g[i - 1][j] == 1:\\n union(i * n + j, (i - 1) * n + j)\\n if j > 0 and g[i][j - 1] == 1:\\n union(i * n + j, i * n + j - 1)\\n ans = []\\n for i, j in hits[::-1]:\\n if grid[i][j] == 0:\\n ans.append(0)\\n continue\\n g[i][j] = 1\\n prev = size[find(m * n)]\\n if i == 0:\\n union(j, m * n)\\n for a, b in [(-1, 0), (1, 0), (0, 1), (0, -1)]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < m and 0 <= y < n and g[x][y] == 1:\\n union(i * n + j, x * n + y)\\n curr = size[find(m * n)]\\n ans.append(max(0, curr - prev - 1))\\n return ans[::-1]\\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，```\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一个 m x n 的二元网格 grid ，其中 1 表示砖块，0 表示空白。砖块 稳定（不会掉落）的前提是：\n\n一块砖直接连接到网格的顶部，或者\n至少有一块相邻（4 个方向之一）砖块 稳定 不会掉落时\n\n给你一个数组 hits ，这是需要依次消除砖块的位置。每当消除 hits[i] = (rowi, coli) 位置上的砖块时，对应位置的砖块（若存在）会消失，然后其他的砖块可能因为这一消除操作而 掉落 。一旦砖块掉落，它会 立即 从网格 grid 中消失（即，它不会落在其他稳定的砖块上）。\n返回一个数组 result ，其中 result[i] 表示第 i 次消除操作对应掉落的砖块数目。\n注意，消除可能指向是没有砖块的空白位置，如果发生这种情况，则没有砖块掉落。\n \n示例 1：\n\n输入：grid = [[1,0,0,0],[1,1,1,0]], hits = [[1,0]]\n输出：[2]\n解释：网格开始为：\n[[1,0,0,0]，\n [1,1,1,0]]\n消除 (1,0) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0]\n [0,1,1,0]]\n两个加粗的砖不再稳定，因为它们不再与顶部相连，也不再与另一个稳定的砖相邻，因此它们将掉落。得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [0,0,0,0]]\n因此，结果为 [2] 。\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[1,0,0,0],[1,1,0,0]], hits = [[1,1],[1,0]]\n输出：[0,0]\n解释：网格开始为：\n[[1,0,0,0],\n [1,1,0,0]]\n消除 (1,1) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [1,0,0,0]]\n剩下的砖都很稳定，所以不会掉落。网格保持不变：\n[[1,0,0,0], \n [1,0,0,0]]\n接下来消除 (1,0) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [0,0,0,0]]\n剩下的砖块仍然是稳定的，所以不会有砖块掉落。\n因此，结果为 [0,0] 。\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 200\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n1 <= hits.length <= 4 * 104\nhits[i].length == 2\n0 <= xi <= m - 1\n0 <= yi <= n - 1\n所有 (xi, yi) 互不相同"
}
] | 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 m x n 的二元网格 grid ，其中 1 表示砖块，0 表示空白。砖块 稳定（不会掉落）的前提是：\n\n一块砖直接连接到网格的顶部，或者\n至少有一块相邻（4 个方向之一）砖块 稳定 不会掉落时\n\n给你一个数组 hits ，这是需要依次消除砖块的位置。每当消除 hits[i] = (rowi, coli) 位置上的砖块时，对应位置的砖块（若存在）会消失，然后其他的砖块可能因为这一消除操作而 掉落 。一旦砖块掉落，它会 立即 从网格 grid 中消失（即，它不会落在其他稳定的砖块上）。\n返回一个数组 result ，其中 result[i] 表示第 i 次消除操作对应掉落的砖块数目。\n注意，消除可能指向是没有砖块的空白位置，如果发生这种情况，则没有砖块掉落。\n \n示例 1：\n\n输入：grid = [[1,0,0,0],[1,1,1,0]], hits = [[1,0]]\n输出：[2]\n解释：网格开始为：\n[[1,0,0,0]，\n [1,1,1,0]]\n消除 (1,0) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0]\n [0,1,1,0]]\n两个加粗的砖不再稳定，因为它们不再与顶部相连，也不再与另一个稳定的砖相邻，因此它们将掉落。得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [0,0,0,0]]\n因此，结果为 [2] 。\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[1,0,0,0],[1,1,0,0]], hits = [[1,1],[1,0]]\n输出：[0,0]\n解释：网格开始为：\n[[1,0,0,0],\n [1,1,0,0]]\n消除 (1,1) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [1,0,0,0]]\n剩下的砖都很稳定，所以不会掉落。网格保持不变：\n[[1,0,0,0], \n [1,0,0,0]]\n接下来消除 (1,0) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [0,0,0,0]]\n剩下的砖块仍然是稳定的，所以不会有砖块掉落。\n因此，结果为 [0,0] 。\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 200\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n1 <= hits.length <= 4 * 104\nhits[i].length == 2\n0 <= xi <= m - 1\n0 <= yi <= n - 1\n所有 (xi, yi) 互不相同\n请使用 Java 语言。\n\n这里提供一个参考思路，```"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private int[] p;\\n private int[] size;\\n\\n public int[] hitBricks(int[][] grid, int[][] hits) {\\n int m = grid.length;\\n int n = grid[0].length;\\n p = new int[m * n + 1];\\n size = new int[m * n + 1];\\n for (int i = 0; i < p.length; ++i) {\\n p[i] = i;\\n size[i] = 1;\\n }\\n int[][] g = new int[m][n];\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n g[i][j] = grid[i][j];\\n }\\n }\\n for (int[] h : hits) {\\n g[h[0]][h[1]] = 0;\\n }\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (g[0][j] == 1) {\\n union(j, m * n);\\n }\\n }\\n for (int i = 1; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (g[i][j] == 0) {\\n continue;\\n }\\n if (g[i - 1][j] == 1) {\\n union(i * n + j, (i - 1) * n + j);\\n }\\n if (j > 0 && g[i][j - 1] == 1) {\\n union(i * n + j, i * n + j - 1);\\n }\\n }\\n }\\n int[] ans = new int[hits.length];\\n int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n for (int k = hits.length - 1; k >= 0; --k) {\\n int i = hits[k][0];\\n int j = hits[k][1];\\n if (grid[i][j] == 0) {\\n continue;\\n }\\n g[i][j] = 1;\\n int prev = size[find(m * n)];\\n if (i == 0) {\\n union(j, m * n);\\n }\\n for (int l = 0; l < 4; ++l) {\\n int x = i + dirs[l];\\n int y = j + dirs[l + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && g[x][y] == 1) {\\n union(i * n + j, x * n + y);\\n }\\n }\\n int curr = size[find(m * n)];\\n ans[k] = Math.max(0, curr - prev - 1);\\n }\\n return ans;\\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 private void union(int a, int b) {\\n int pa = find(a);\\n int pb = find(b);\\n if (pa != pb) {\\n size[pb] += size[pa];\\n p[pa] = pb;\\n }\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> p;\\n vector<int> size;\\n\\n vector<int> hitBricks(vector<vector<int>>& grid, vector<vector<int>>& hits) {\\n int m = grid.size(), n = grid[0].size();\\n p.resize(m * n + 1);\\n size.resize(m * n + 1);\\n for (int i = 0; i < p.size(); ++i) {\\n p[i] = i;\\n size[i] = 1;\\n }\\n vector<vector<int>> g(m, vector<int>(n));\\n for (int i = 0; i < m; ++i)\\n for (int j = 0; j < n; ++j)\\n g[i][j] = grid[i][j];\\n for (auto& h : hits) g[h[0]][h[1]] = 0;\\n for (int j = 0; j < n; ++j)\\n if (g[0][j] == 1)\\n merge(j, m * n);\\n for (int i = 1; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (g[i][j] == 0) continue;\\n if (g[i - 1][j] == 1) merge(i * n + j, (i - 1) * n + j);\\n if (j > 0 && g[i][j - 1] == 1) merge(i * n + j, i * n + j - 1);\\n }\\n }\\n vector<int> ans(hits.size());\\n vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n for (int k = hits.size() - 1; k >= 0; --k) {\\n int i = hits[k][0], j = hits[k][1];\\n if (grid[i][j] == 0) continue;\\n g[i][j] = 1;\\n int prev = size[find(m * n)];\\n if (i == 0) merge(j, m * n);\\n for (int l = 0; l < 4; ++l) {\\n int x = i + dirs[l], y = j + dirs[l + 1];\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && g[x][y] == 1)\\n merge(i * n + j, x * n + y);\\n }\\n int curr = size[find(m * n)];\\n ans[k] = max(0, curr - prev - 1);\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n int find(int x) {\\n if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);\\n return p[x];\\n }\\n\\n void merge(int a, int b) {\\n int pa = find(a), pb = find(b);\\n if (pa != pb) {\\n size[pb] += size[pa];\\n p[pa] = pb;\\n }\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，```\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一个 m x n 的二元网格 grid ，其中 1 表示砖块，0 表示空白。砖块 稳定（不会掉落）的前提是：\n\n一块砖直接连接到网格的顶部，或者\n至少有一块相邻（4 个方向之一）砖块 稳定 不会掉落时\n\n给你一个数组 hits ，这是需要依次消除砖块的位置。每当消除 hits[i] = (rowi, coli) 位置上的砖块时，对应位置的砖块（若存在）会消失，然后其他的砖块可能因为这一消除操作而 掉落 。一旦砖块掉落，它会 立即 从网格 grid 中消失（即，它不会落在其他稳定的砖块上）。\n返回一个数组 result ，其中 result[i] 表示第 i 次消除操作对应掉落的砖块数目。\n注意，消除可能指向是没有砖块的空白位置，如果发生这种情况，则没有砖块掉落。\n \n示例 1：\n\n输入：grid = [[1,0,0,0],[1,1,1,0]], hits = [[1,0]]\n输出：[2]\n解释：网格开始为：\n[[1,0,0,0]，\n [1,1,1,0]]\n消除 (1,0) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0]\n [0,1,1,0]]\n两个加粗的砖不再稳定，因为它们不再与顶部相连，也不再与另一个稳定的砖相邻，因此它们将掉落。得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [0,0,0,0]]\n因此，结果为 [2] 。\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[1,0,0,0],[1,1,0,0]], hits = [[1,1],[1,0]]\n输出：[0,0]\n解释：网格开始为：\n[[1,0,0,0],\n [1,1,0,0]]\n消除 (1,1) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [1,0,0,0]]\n剩下的砖都很稳定，所以不会掉落。网格保持不变：\n[[1,0,0,0], \n [1,0,0,0]]\n接下来消除 (1,0) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [0,0,0,0]]\n剩下的砖块仍然是稳定的，所以不会有砖块掉落。\n因此，结果为 [0,0] 。\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 200\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n1 <= hits.length <= 4 * 104\nhits[i].length == 2\n0 <= xi <= m - 1\n0 <= yi <= n - 1\n所有 (xi, yi) 互不相同"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "有一个 m x n 的二元网格 grid ，其中 1 表示砖块，0 表示空白。砖块 稳定（不会掉落）的前提是：\n\n一块砖直接连接到网格的顶部，或者\n至少有一块相邻（4 个方向之一）砖块 稳定 不会掉落时\n\n给你一个数组 hits ，这是需要依次消除砖块的位置。每当消除 hits[i] = (rowi, coli) 位置上的砖块时，对应位置的砖块（若存在）会消失，然后其他的砖块可能因为这一消除操作而 掉落 。一旦砖块掉落，它会 立即 从网格 grid 中消失（即，它不会落在其他稳定的砖块上）。\n返回一个数组 result ，其中 result[i] 表示第 i 次消除操作对应掉落的砖块数目。\n注意，消除可能指向是没有砖块的空白位置，如果发生这种情况，则没有砖块掉落。\n \n示例 1：\n\n输入：grid = [[1,0,0,0],[1,1,1,0]], hits = [[1,0]]\n输出：[2]\n解释：网格开始为：\n[[1,0,0,0]，\n [1,1,1,0]]\n消除 (1,0) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0]\n [0,1,1,0]]\n两个加粗的砖不再稳定，因为它们不再与顶部相连，也不再与另一个稳定的砖相邻，因此它们将掉落。得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [0,0,0,0]]\n因此，结果为 [2] 。\n\n示例 2：\n\n输入：grid = [[1,0,0,0],[1,1,0,0]], hits = [[1,1],[1,0]]\n输出：[0,0]\n解释：网格开始为：\n[[1,0,0,0],\n [1,1,0,0]]\n消除 (1,1) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [1,0,0,0]]\n剩下的砖都很稳定，所以不会掉落。网格保持不变：\n[[1,0,0,0], \n [1,0,0,0]]\n接下来消除 (1,0) 处加粗的砖块，得到网格：\n[[1,0,0,0],\n [0,0,0,0]]\n剩下的砖块仍然是稳定的，所以不会有砖块掉落。\n因此，结果为 [0,0] 。\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 200\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n1 <= hits.length <= 4 * 104\nhits[i].length == 2\n0 <= xi <= m - 1\n0 <= yi <= n - 1\n所有 (xi, yi) 互不相同\n请使用 Go 语言。\n\n这里提供一个参考思路，```"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc hitBricks(grid [][]int, hits [][]int) []int {\\n\\tm, n := len(grid), len(grid[0])\\n\\tp := make([]int, m*n+1)\\n\\tsize := make([]int, len(p))\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t\\tsize[i] = 1\\n\\t}\\n\\n\\tvar find func(x int) int\\n\\tfind = func(x int) int {\\n\\t\\tif p[x] != x {\\n\\t\\t\\tp[x] = find(p[x])\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn p[x]\\n\\t}\\n\\tunion := func(a, b int) {\\n\\t\\tpa, pb := find(a), find(b)\\n\\t\\tif pa != pb {\\n\\t\\t\\tsize[pb] += size[pa]\\n\\t\\t\\tp[pa] = pb\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\tg := make([][]int, m)\\n\\tfor i := range g {\\n\\t\\tg[i] = make([]int, n)\\n\\t\\tfor j := range g[i] {\\n\\t\\t\\tg[i][j] = grid[i][j]\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor _, h := range hits {\\n\\t\\tg[h[0]][h[1]] = 0\\n\\t}\\n\\tfor j, v := range g[0] {\\n\\t\\tif v == 1 {\\n\\t\\t\\tunion(j, m*n)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor i := 1; i < m; i++ {\\n\\t\\tfor j := 0; j < n; j++ {\\n\\t\\t\\tif g[i][j] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tcontinue\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif g[i-1][j] == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tunion(i*n+j, (i-1)*n+j)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif j > 0 && g[i][j-1] == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tunion(i*n+j, i*n+j-1)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := make([]int, len(hits))\\n\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tfor k := len(hits) - 1; k >= 0; k-- {\\n\\t\\ti, j := hits[k][0], hits[k][1]\\n\\t\\tif grid[i][j] == 0 {\\n\\t\\t\\tcontinue\\n\\t\\t}\\n\\t\\tg[i][j] = 1\\n\\t\\tprev := size[find(m*n)]\\n\\t\\tif i == 0 {\\n\\t\\t\\tunion(j, m*n)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor l := 0; l < 4; l++ {\\n\\t\\t\\tx, y := i+dirs[l], j+dirs[l+1]\\n\\t\\t\\tif x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n && g[x][y] == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tunion(i*n+j, x*n+y)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tcurr := size[find(m*n)]\\n\\t\\tans[k] = max(0, curr-prev-1)\\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```']"
}
] | 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 numFriendRequests(self, ages: List[int]) -> int:\\n counter = Counter(ages)\\n ans = 0\\n for i in range(1, 121):\\n n1 = counter[i]\\n for j in range(1, 121):\\n n2 = counter[j]\\n if not (j <= 0.5 * i + 7 or j > i or (j > 100 and i < 100)):\\n ans += n1 * n2\\n if i == j:\\n ans -= n2\\n return ans\\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，对年龄计数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在社交媒体网站上有 n 个用户。给你一个整数数组 ages ，其中 ages[i] 是第 i 个用户的年龄。\n如果下述任意一个条件为真，那么用户 x 将不会向用户 y（x != y）发送好友请求：\n\nages[y] <= 0.5 * ages[x] + 7\nages[y] > ages[x]\nages[y] > 100 && ages[x] < 100\n\n否则，x 将会向 y 发送一条好友请求。\n注意，如果 x 向 y 发送一条好友请求，y 不必也向 x 发送一条好友请求。另外，用户不会向自己发送好友请求。\n返回在该社交媒体网站上产生的好友请求总数。\n \n示例 1：\n\n输入：ages = [16,16]\n输出：2\n解释：2 人互发好友请求。\n\n示例 2：\n\n输入：ages = [16,17,18]\n输出：2\n解释：产生的好友请求为 17 -> 16 ，18 -> 17 。\n\n示例 3：\n\n输入：ages = [20,30,100,110,120]\n输出：3\n解释：产生的好友请求为 110 -> 100 ，120 -> 110 ，120 -> 100 。\n\n \n提示：\n\nn == ages.length\n1 <= n <= 2 * 104\n1 <= ages[i] <= 120"
}
] | 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 int numFriendRequests(int[] ages) {\\n int[] counter = new int[121];\\n for (int age : ages) {\\n ++counter[age];\\n }\\n int ans = 0;\\n for (int i = 1; i < 121; ++i) {\\n int n1 = counter[i];\\n for (int j = 1; j < 121; ++j) {\\n int n2 = counter[j];\\n if (!(j <= 0.5 * i + 7 || j > i || (j > 100 && i < 100))) {\\n ans += n1 * n2;\\n if (i == j) {\\n ans -= n2;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\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，对年龄计数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在社交媒体网站上有 n 个用户。给你一个整数数组 ages ，其中 ages[i] 是第 i 个用户的年龄。\n如果下述任意一个条件为真，那么用户 x 将不会向用户 y（x != y）发送好友请求：\n\nages[y] <= 0.5 * ages[x] + 7\nages[y] > ages[x]\nages[y] > 100 && ages[x] < 100\n\n否则，x 将会向 y 发送一条好友请求。\n注意，如果 x 向 y 发送一条好友请求，y 不必也向 x 发送一条好友请求。另外，用户不会向自己发送好友请求。\n返回在该社交媒体网站上产生的好友请求总数。\n \n示例 1：\n\n输入：ages = [16,16]\n输出：2\n解释：2 人互发好友请求。\n\n示例 2：\n\n输入：ages = [16,17,18]\n输出：2\n解释：产生的好友请求为 17 -> 16 ，18 -> 17 。\n\n示例 3：\n\n输入：ages = [20,30,100,110,120]\n输出：3\n解释：产生的好友请求为 110 -> 100 ，120 -> 110 ，120 -> 100 。\n\n \n提示：\n\nn == ages.length\n1 <= n <= 2 * 104\n1 <= ages[i] <= 120"
}
] | 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": "在社交媒体网站上有 n 个用户。给你一个整数数组 ages ，其中 ages[i] 是第 i 个用户的年龄。\n如果下述任意一个条件为真，那么用户 x 将不会向用户 y（x != y）发送好友请求：\n\nages[y] <= 0.5 * ages[x] + 7\nages[y] > ages[x]\nages[y] > 100 && ages[x] < 100\n\n否则，x 将会向 y 发送一条好友请求。\n注意，如果 x 向 y 发送一条好友请求，y 不必也向 x 发送一条好友请求。另外，用户不会向自己发送好友请求。\n返回在该社交媒体网站上产生的好友请求总数。\n \n示例 1：\n\n输入：ages = [16,16]\n输出：2\n解释：2 人互发好友请求。\n\n示例 2：\n\n输入：ages = [16,17,18]\n输出：2\n解释：产生的好友请求为 17 -> 16 ，18 -> 17 。\n\n示例 3：\n\n输入：ages = [20,30,100,110,120]\n输出：3\n解释：产生的好友请求为 110 -> 100 ，120 -> 110 ，120 -> 100 。\n\n \n提示：\n\nn == ages.length\n1 <= n <= 2 * 104\n1 <= ages[i] <= 120\n请使用 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考思路，对年龄计数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int numFriendRequests(vector<int>& ages) {\\n vector<int> counter(121);\\n for (int age : ages) ++counter[age];\\n int ans = 0;\\n for (int i = 1; i < 121; ++i) {\\n int n1 = counter[i];\\n for (int j = 1; j < 121; ++j) {\\n int n2 = counter[j];\\n if (!(j <= 0.5 * i + 7 || j > i || (j > 100 && i < 100))) {\\n ans += n1 * n2;\\n if (i == j) ans -= n2;\\n }\\n }\\n }\\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": "在社交媒体网站上有 n 个用户。给你一个整数数组 ages ，其中 ages[i] 是第 i 个用户的年龄。\n如果下述任意一个条件为真，那么用户 x 将不会向用户 y（x != y）发送好友请求：\n\nages[y] <= 0.5 * ages[x] + 7\nages[y] > ages[x]\nages[y] > 100 && ages[x] < 100\n\n否则，x 将会向 y 发送一条好友请求。\n注意，如果 x 向 y 发送一条好友请求，y 不必也向 x 发送一条好友请求。另外，用户不会向自己发送好友请求。\n返回在该社交媒体网站上产生的好友请求总数。\n \n示例 1：\n\n输入：ages = [16,16]\n输出：2\n解释：2 人互发好友请求。\n\n示例 2：\n\n输入：ages = [16,17,18]\n输出：2\n解释：产生的好友请求为 17 -> 16 ，18 -> 17 。\n\n示例 3：\n\n输入：ages = [20,30,100,110,120]\n输出：3\n解释：产生的好友请求为 110 -> 100 ，120 -> 110 ，120 -> 100 。\n\n \n提示：\n\nn == ages.length\n1 <= n <= 2 * 104\n1 <= ages[i] <= 120\n请使用 Go 语言。\n\n这里提供一个参考思路，对年龄计数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc numFriendRequests(ages []int) int {\\n\\tcounter := make([]int, 121)\\n\\tfor _, age := range ages {\\n\\t\\tcounter[age]++\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor i := 1; i < 121; i++ {\\n\\t\\tn1 := counter[i]\\n\\t\\tfor j := 1; j < 121; j++ {\\n\\t\\t\\tn2 := counter[j]\\n\\t\\t\\tif !(j <= i/2+7 || j > i || (j > 100 && i < 100)) {\\n\\t\\t\\t\\tans += n1 * n2\\n\\t\\t\\t\\tif i == j {\\n\\t\\t\\t\\t\\tans -= n2\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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 similarRGB(self, color: str) -> str:\\n def f(x):\\n y, z = divmod(int(x, 16), 17)\\n if z > 8:\\n y += 1\\n return '{:02x}'.format(17 * y)\\n\\n a, b, c = color[1:3], color[3:5], color[5:7]\\n return f'#{f(a)}{f(b)}{f(c)}'\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：RGB 颜色 \"#AABBCC\" 可以简写成 \"#ABC\" 。\n\n例如，\"#15c\" 其实是 \"#1155cc\" 的简写。\n\n现在，假如我们分别定义两个颜色 \"#ABCDEF\" 和 \"#UVWXYZ\"，则他们的相似度可以通过这个表达式 -(AB - UV)^2 - (CD - WX)^2 - (EF - YZ)^2 来计算。\n那么给你一个按 \"#ABCDEF\" 形式定义的字符串 color 表示 RGB 颜色，请你以字符串形式，返回一个与它相似度最大且可以简写的颜色。（比如，可以表示成类似 \"#XYZ\" 的形式）\n任何 具有相同的（最大）相似度的答案都会被视为正确答案。\n \n示例 1：\n\n输入：color = \"#09f166\"\n输出：\"#11ee66\"\n解释： \n因为相似度计算得出 -(0x09 - 0x11)^2 -(0xf1 - 0xee)^2 - (0x66 - 0x66)^2 = -64 -9 -0 = -73\n这已经是所有可以简写的颜色中最相似的了\n\n示例 2：\n\n输入：color = \"#4e3fe1\"\n输出：\"#5544dd\"\n\n \n提示：\n\ncolor.length == 7\ncolor[0] == '#'\n对于任何 i > 0，color[i] 都是一个在范围 ['0', 'f'] 内的 16 进制数"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能是什么，以及它是如何实现的。 |
[
{
"from": "human",
"value": "RGB 颜色 \"#AABBCC\" 可以简写成 \"#ABC\" 。\n\n例如，\"#15c\" 其实是 \"#1155cc\" 的简写。\n\n现在，假如我们分别定义两个颜色 \"#ABCDEF\" 和 \"#UVWXYZ\"，则他们的相似度可以通过这个表达式 -(AB - UV)^2 - (CD - WX)^2 - (EF - YZ)^2 来计算。\n那么给你一个按 \"#ABCDEF\" 形式定义的字符串 color 表示 RGB 颜色，请你以字符串形式，返回一个与它相似度最大且可以简写的颜色。（比如，可以表示成类似 \"#XYZ\" 的形式）\n任何 具有相同的（最大）相似度的答案都会被视为正确答案。\n \n示例 1：\n\n输入：color = \"#09f166\"\n输出：\"#11ee66\"\n解释： \n因为相似度计算得出 -(0x09 - 0x11)^2 -(0xf1 - 0xee)^2 - (0x66 - 0x66)^2 = -64 -9 -0 = -73\n这已经是所有可以简写的颜色中最相似的了\n\n示例 2：\n\n输入：color = \"#4e3fe1\"\n输出：\"#5544dd\"\n\n \n提示：\n\ncolor.length == 7\ncolor[0] == '#'\n对于任何 i > 0，color[i] 都是一个在范围 ['0', 'f'] 内的 16 进制数请使用 Java 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public String similarRGB(String color) {\\n String a = color.substring(1, 3), b = color.substring(3, 5), c = color.substring(5, 7);\\n return \"#\" + f(a) + f(b) + f(c);\\n }\\n\\n private String f(String x) {\\n int q = Integer.parseInt(x, 16);\\n q = q / 17 + (q % 17 > 8 ? 1 : 0);\\n return String.format(\"%02x\", 17 * q);\\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": "RGB 颜色 \"#AABBCC\" 可以简写成 \"#ABC\" 。\n\n例如，\"#15c\" 其实是 \"#1155cc\" 的简写。\n\n现在，假如我们分别定义两个颜色 \"#ABCDEF\" 和 \"#UVWXYZ\"，则他们的相似度可以通过这个表达式 -(AB - UV)^2 - (CD - WX)^2 - (EF - YZ)^2 来计算。\n那么给你一个按 \"#ABCDEF\" 形式定义的字符串 color 表示 RGB 颜色，请你以字符串形式，返回一个与它相似度最大且可以简写的颜色。（比如，可以表示成类似 \"#XYZ\" 的形式）\n任何 具有相同的（最大）相似度的答案都会被视为正确答案。\n \n示例 1：\n\n输入：color = \"#09f166\"\n输出：\"#11ee66\"\n解释： \n因为相似度计算得出 -(0x09 - 0x11)^2 -(0xf1 - 0xee)^2 - (0x66 - 0x66)^2 = -64 -9 -0 = -73\n这已经是所有可以简写的颜色中最相似的了\n\n示例 2：\n\n输入：color = \"#4e3fe1\"\n输出：\"#5544dd\"\n\n \n提示：\n\ncolor.length == 7\ncolor[0] == '#'\n对于任何 i > 0，color[i] 都是一个在范围 ['0', 'f'] 内的 16 进制数请使用 Go 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc similarRGB(color string) string {\\n\\tf := func(x string) string {\\n\\t\\tq, _ := strconv.ParseInt(x, 16, 64)\\n\\t\\tif q%17 > 8 {\\n\\t\\t\\tq = q/17 + 1\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tq = q / 17\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn fmt.Sprintf(\"%02x\", 17*q)\\n\\n\\t}\\n\\ta, b, c := color[1:3], color[3:5], color[5:7]\\n\\treturn \"#\" + f(a) + f(b) + f(c)\\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": "求出大于或等于 N 的最小回文素数。\n回顾一下，如果一个数大于 1，且其因数只有 1 和它自身，那么这个数是素数。\n例如，2，3，5，7，11 以及 13 是素数。\n回顾一下，如果一个数从左往右读与从右往左读是一样的，那么这个数是回文数。\n例如，12321 是回文数。\n \n示例 1：\n输入：6\n输出：7\n\n示例 2：\n输入：8\n输出：11\n\n示例 3：\n输入：13\n输出：101\n \n提示：\n\n1 <= N <= 10^8\n答案肯定存在，且小于 2 * 10^8。\n\n \n 请使用 Python3 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def primePalindrome(self, n: int) -> int:\\n def is_prime(x):\\n if x < 2:\\n return False\\n v = 2\\n while v * v <= x:\\n if x % v == 0:\\n return False\\n v += 1\\n return True\\n\\n def reverse(x):\\n res = 0\\n while x:\\n res = res * 10 + x % 10\\n x //= 10\\n return res\\n\\n while 1:\\n if reverse(n) == n and is_prime(n):\\n return n\\n if 10**7 < n < 10**8:\\n n = 10**8\\n n += 1\\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": "求出大于或等于 N 的最小回文素数。\n回顾一下，如果一个数大于 1，且其因数只有 1 和它自身，那么这个数是素数。\n例如，2，3，5，7，11 以及 13 是素数。\n回顾一下，如果一个数从左往右读与从右往左读是一样的，那么这个数是回文数。\n例如，12321 是回文数。\n \n示例 1：\n输入：6\n输出：7\n\n示例 2：\n输入：8\n输出：11\n\n示例 3：\n输入：13\n输出：101\n \n提示：\n\n1 <= N <= 10^8\n答案肯定存在，且小于 2 * 10^8。\n\n \n 请使用 Java 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int primePalindrome(int n) {\\n while (true) {\\n if (reverse(n) == n && isPrime(n)) {\\n return n;\\n }\\n if (n > 10000000 && n < 100000000) {\\n n = 100000000;\\n }\\n ++n;\\n }\\n }\\n\\n private boolean isPrime(int x) {\\n if (x < 2) {\\n return false;\\n }\\n for (int v = 2; v * v <= x; ++v) {\\n if (x % v == 0) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n\\n private int reverse(int x) {\\n int res = 0;\\n while (x != 0) {\\n res = res * 10 + x % 10;\\n x /= 10;\\n }\\n return res;\\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": "求出大于或等于 N 的最小回文素数。\n回顾一下，如果一个数大于 1，且其因数只有 1 和它自身，那么这个数是素数。\n例如，2，3，5，7，11 以及 13 是素数。\n回顾一下，如果一个数从左往右读与从右往左读是一样的，那么这个数是回文数。\n例如，12321 是回文数。\n \n示例 1：\n输入：6\n输出：7\n\n示例 2：\n输入：8\n输出：11\n\n示例 3：\n输入：13\n输出：101\n \n提示：\n\n1 <= N <= 10^8\n答案肯定存在，且小于 2 * 10^8。\n\n \n 请使用 C++ 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int primePalindrome(int n) {\\n while (1) {\\n if (reverse(n) == n && isPrime(n)) return n;\\n if (n > 10000000 && n < 100000000) n = 100000000;\\n ++n;\\n }\\n }\\n\\n bool isPrime(int x) {\\n if (x < 2) return false;\\n for (int v = 2; v * v <= x; ++v)\\n if (x % v == 0)\\n return false;\\n return true;\\n }\\n\\n int reverse(int x) {\\n int res = 0;\\n while (x) {\\n res = res * 10 + x % 10;\\n x /= 10;\\n }\\n return res;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc primePalindrome(n int) int {\\n\\tisPrime := func(x int) bool {\\n\\t\\tif x < 2 {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor v := 2; v*v <= x; v++ {\\n\\t\\t\\tif x%v == 0 {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn true\\n\\t}\\n\\n\\treverse := func(x int) int {\\n\\t\\tres := 0\\n\\t\\tfor x != 0 {\\n\\t\\t\\tres = res*10 + x%10\\n\\t\\t\\tx /= 10\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn res\\n\\t}\\n\\tfor {\\n\\t\\tif reverse(n) == n && isPrime(n) {\\n\\t\\t\\treturn n\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif n > 10000000 && n < 100000000 {\\n\\t\\t\\tn = 100000000\\n\\t\\t}\\n\\t\\tn++\\n\\t}\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：求出大于或等于 N 的最小回文素数。\n回顾一下，如果一个数大于 1，且其因数只有 1 和它自身，那么这个数是素数。\n例如，2，3，5，7，11 以及 13 是素数。\n回顾一下，如果一个数从左往右读与从右往左读是一样的，那么这个数是回文数。\n例如，12321 是回文数。\n \n示例 1：\n输入：6\n输出：7\n\n示例 2：\n输入：8\n输出：11\n\n示例 3：\n输入：13\n输出：101\n \n提示：\n\n1 <= N <= 10^8\n答案肯定存在，且小于 2 * 10^8。\n\n \n "
}
] | 请根据提供的代码，描述该代码使用的编程语言和函数的功能。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def mincostToHireWorkers(self, quality: List[int], wage: List[int], k: int) -> float:\\n t = sorted(zip(quality, wage), key=lambda x: x[1] / x[0])\\n ans, tot = inf, 0\\n h = []\\n for q, w in t:\\n tot += q\\n heappush(h, -q)\\n if len(h) == k:\\n ans = min(ans, w / q * tot)\\n tot += heappop(h)\\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 + 优先队列（大根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们假设选取了某一个工资组，总工作质量为 `tot`，总支付金额为 `c`。每个工人的工作质量为 $q_i$，工资为 $w_i$。那么，对于此工资组的每个工人，均满足 $c\\times \\frac{q_i}{tot} \\ge w_i$。即 $c\\ge tot\\times \\frac{w_i}{q_i}$。\n\n在总工作质量 `tot` 固定的情况下，支付的金额取决于权重 $\\frac{w_i}{q_i}$ 的最大值。\n\n我们可以从小到大枚举权重 $\\frac{w_i}{q_i}$ 作为工资组的最大值，此时工资组其他人员只需要在权重小于等于这个值的集合中，选取工作质量最小的 $k-1$ 名工人来组成工资组即可。因此，可以用优先队列（最大堆）维护工作质量最小的 $k-1$ 名工人。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是工人数。\n\n相似题目：[1383. 最大的团队表现值](/solution/1300-1399/1383.Maximum%20Performance%20of%20a%20Team/README.md)\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 名工人。 给定两个数组 quality 和 wage ，其中，quality[i] 表示第 i 名工人的工作质量，其最低期望工资为 wage[i] 。\n现在我们想雇佣 k 名工人组成一个工资组。在雇佣 一组 k 名工人时，我们必须按照下述规则向他们支付工资：\n\n对工资组中的每名工人，应当按其工作质量与同组其他工人的工作质量的比例来支付工资。\n工资组中的每名工人至少应当得到他们的最低期望工资。\n\n给定整数 k ，返回 组成满足上述条件的付费群体所需的最小金额 。在实际答案的 10-5 以内的答案将被接受。。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入： quality = [10,20,5], wage = [70,50,30], k = 2\n输出： 105.00000\n解释： 我们向 0 号工人支付 70，向 2 号工人支付 35。\n示例 2：\n\n输入： quality = [3,1,10,10,1], wage = [4,8,2,2,7], k = 3\n输出： 30.66667\n解释： 我们向 0 号工人支付 4，向 2 号和 3 号分别支付 13.33333。\n \n提示：\n\nn == quality.length == wage.length\n1 <= k <= n <= 104\n1 <= quality[i], wage[i] <= 104"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public double mincostToHireWorkers(int[] quality, int[] wage, int k) {\\n int n = quality.length;\\n Pair[] t = new Pair[n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n t[i] = new Pair(quality[i], wage[i]);\\n }\\n Arrays.sort(t, (a, b) -> Double.compare(a.x, b.x));\\n PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);\\n double ans = 1e9;\\n int tot = 0;\\n for (var e : t) {\\n tot += e.q;\\n pq.offer(e.q);\\n if (pq.size() == k) {\\n ans = Math.min(ans, tot * e.x);\\n tot -= pq.poll();\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n\\nclass Pair {\\n double x;\\n int q;\\n\\n Pair(int q, int w) {\\n this.q = q;\\n this.x = (double) w / q;\\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 + 优先队列（大根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们假设选取了某一个工资组，总工作质量为 `tot`，总支付金额为 `c`。每个工人的工作质量为 $q_i$，工资为 $w_i$。那么，对于此工资组的每个工人，均满足 $c\\times \\frac{q_i}{tot} \\ge w_i$。即 $c\\ge tot\\times \\frac{w_i}{q_i}$。\n\n在总工作质量 `tot` 固定的情况下，支付的金额取决于权重 $\\frac{w_i}{q_i}$ 的最大值。\n\n我们可以从小到大枚举权重 $\\frac{w_i}{q_i}$ 作为工资组的最大值，此时工资组其他人员只需要在权重小于等于这个值的集合中，选取工作质量最小的 $k-1$ 名工人来组成工资组即可。因此，可以用优先队列（最大堆）维护工作质量最小的 $k-1$ 名工人。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是工人数。\n\n相似题目：[1383. 最大的团队表现值](/solution/1300-1399/1383.Maximum%20Performance%20of%20a%20Team/README.md)\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 名工人。 给定两个数组 quality 和 wage ，其中，quality[i] 表示第 i 名工人的工作质量，其最低期望工资为 wage[i] 。\n现在我们想雇佣 k 名工人组成一个工资组。在雇佣 一组 k 名工人时，我们必须按照下述规则向他们支付工资：\n\n对工资组中的每名工人，应当按其工作质量与同组其他工人的工作质量的比例来支付工资。\n工资组中的每名工人至少应当得到他们的最低期望工资。\n\n给定整数 k ，返回 组成满足上述条件的付费群体所需的最小金额 。在实际答案的 10-5 以内的答案将被接受。。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入： quality = [10,20,5], wage = [70,50,30], k = 2\n输出： 105.00000\n解释： 我们向 0 号工人支付 70，向 2 号工人支付 35。\n示例 2：\n\n输入： quality = [3,1,10,10,1], wage = [4,8,2,2,7], k = 3\n输出： 30.66667\n解释： 我们向 0 号工人支付 4，向 2 号和 3 号分别支付 13.33333。\n \n提示：\n\nn == quality.length == wage.length\n1 <= k <= n <= 104\n1 <= quality[i], wage[i] <= 104"
}
] | 请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n double mincostToHireWorkers(vector<int>& quality, vector<int>& wage, int k) {\\n int n = quality.size();\\n vector<pair<double, int>> t(n);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n t[i] = {(double) wage[i] / quality[i], quality[i]};\\n }\\n sort(t.begin(), t.end());\\n priority_queue<int> pq;\\n double ans = 1e9;\\n int tot = 0;\\n for (auto& [x, q] : t) {\\n tot += q;\\n pq.push(q);\\n if (pq.size() == k) {\\n ans = min(ans, tot * x);\\n tot -= pq.top();\\n pq.pop();\\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贪心 + 优先队列（大根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们假设选取了某一个工资组，总工作质量为 `tot`，总支付金额为 `c`。每个工人的工作质量为 $q_i$，工资为 $w_i$。那么，对于此工资组的每个工人，均满足 $c\\times \\frac{q_i}{tot} \\ge w_i$。即 $c\\ge tot\\times \\frac{w_i}{q_i}$。\n\n在总工作质量 `tot` 固定的情况下，支付的金额取决于权重 $\\frac{w_i}{q_i}$ 的最大值。\n\n我们可以从小到大枚举权重 $\\frac{w_i}{q_i}$ 作为工资组的最大值，此时工资组其他人员只需要在权重小于等于这个值的集合中，选取工作质量最小的 $k-1$ 名工人来组成工资组即可。因此，可以用优先队列（最大堆）维护工作质量最小的 $k-1$ 名工人。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是工人数。\n\n相似题目：[1383. 最大的团队表现值](/solution/1300-1399/1383.Maximum%20Performance%20of%20a%20Team/README.md)\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 名工人。 给定两个数组 quality 和 wage ，其中，quality[i] 表示第 i 名工人的工作质量，其最低期望工资为 wage[i] 。\n现在我们想雇佣 k 名工人组成一个工资组。在雇佣 一组 k 名工人时，我们必须按照下述规则向他们支付工资：\n\n对工资组中的每名工人，应当按其工作质量与同组其他工人的工作质量的比例来支付工资。\n工资组中的每名工人至少应当得到他们的最低期望工资。\n\n给定整数 k ，返回 组成满足上述条件的付费群体所需的最小金额 。在实际答案的 10-5 以内的答案将被接受。。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入： quality = [10,20,5], wage = [70,50,30], k = 2\n输出： 105.00000\n解释： 我们向 0 号工人支付 70，向 2 号工人支付 35。\n示例 2：\n\n输入： quality = [3,1,10,10,1], wage = [4,8,2,2,7], k = 3\n输出： 30.66667\n解释： 我们向 0 号工人支付 4，向 2 号和 3 号分别支付 13.33333。\n \n提示：\n\nn == quality.length == wage.length\n1 <= k <= n <= 104\n1 <= quality[i], wage[i] <= 104"
}
] | 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 n 名工人。 给定两个数组 quality 和 wage ，其中，quality[i] 表示第 i 名工人的工作质量，其最低期望工资为 wage[i] 。\n现在我们想雇佣 k 名工人组成一个工资组。在雇佣 一组 k 名工人时，我们必须按照下述规则向他们支付工资：\n\n对工资组中的每名工人，应当按其工作质量与同组其他工人的工作质量的比例来支付工资。\n工资组中的每名工人至少应当得到他们的最低期望工资。\n\n给定整数 k ，返回 组成满足上述条件的付费群体所需的最小金额 。在实际答案的 10-5 以内的答案将被接受。。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入： quality = [10,20,5], wage = [70,50,30], k = 2\n输出： 105.00000\n解释： 我们向 0 号工人支付 70，向 2 号工人支付 35。\n示例 2：\n\n输入： quality = [3,1,10,10,1], wage = [4,8,2,2,7], k = 3\n输出： 30.66667\n解释： 我们向 0 号工人支付 4，向 2 号和 3 号分别支付 13.33333。\n \n提示：\n\nn == quality.length == wage.length\n1 <= k <= n <= 104\n1 <= quality[i], wage[i] <= 104\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用贪心 + 优先队列（大根堆）。\n这里提供一个参考思路，我们假设选取了某一个工资组，总工作质量为 `tot`，总支付金额为 `c`。每个工人的工作质量为 $q_i$，工资为 $w_i$。那么，对于此工资组的每个工人，均满足 $c\\times \\frac{q_i}{tot} \\ge w_i$。即 $c\\ge tot\\times \\frac{w_i}{q_i}$。\n\n在总工作质量 `tot` 固定的情况下，支付的金额取决于权重 $\\frac{w_i}{q_i}$ 的最大值。\n\n我们可以从小到大枚举权重 $\\frac{w_i}{q_i}$ 作为工资组的最大值，此时工资组其他人员只需要在权重小于等于这个值的集合中，选取工作质量最小的 $k-1$ 名工人来组成工资组即可。因此，可以用优先队列（最大堆）维护工作质量最小的 $k-1$ 名工人。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是工人数。\n\n相似题目：[1383. 最大的团队表现值](/solution/1300-1399/1383.Maximum%20Performance%20of%20a%20Team/README.md)"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc mincostToHireWorkers(quality []int, wage []int, k int) float64 {\\n\\tt := []pair{}\\n\\tfor i, q := range quality {\\n\\t\\tt = append(t, pair{float64(wage[i]) / float64(q), q})\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(t, func(i, j int) bool { return t[i].x < t[j].x })\\n\\ttot := 0\\n\\tvar ans float64 = 1e9\\n\\tpq := hp{}\\n\\tfor _, e := range t {\\n\\t\\ttot += e.q\\n\\t\\theap.Push(&pq, e.q)\\n\\t\\tif pq.Len() == k {\\n\\t\\t\\tans = min(ans, float64(tot)*e.x)\\n\\t\\t\\ttot -= heap.Pop(&pq).(int)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc min(a, b float64) float64 {\\n\\tif a < b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n\\ntype pair struct {\\n\\tx float64\\n\\tq int\\n}\\n\\ntype hp struct{ sort.IntSlice }\\n\\nfunc (h *hp) Push(v interface{}) { h.IntSlice = append(h.IntSlice, v.(int)) }\\nfunc (h *hp) Pop() interface{} {\\n\\ta := h.IntSlice\\n\\tv := a[len(a)-1]\\n\\th.IntSlice = a[:len(a)-1]\\n\\treturn v\\n}\\nfunc (h *hp) Less(i, j int) bool { return h.IntSlice[i] > h.IntSlice[j] }\\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['```python\\nclass Solution:\\n def transpose(self, matrix: List[List[int]]) -> List[List[int]]:\\n return list(zip(*matrix))\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个二维整数数组 matrix， 返回 matrix 的 转置矩阵 。\n矩阵的 转置 是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。\n\n \n示例 1：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]\n输出：[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]\n\n示例 2：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6]]\n输出：[[1,4],[2,5],[3,6]]\n\n \n提示：\n\nm == matrix.length\nn == matrix[i].length\n1 <= m, n <= 1000\n1 <= m * n <= 105\n-109 <= matrix[i][j] <= 109"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能是什么，以及它是如何实现的。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int[][] transpose(int[][] matrix) {\\n int m = matrix.length, n = matrix[0].length;\\n int[][] ans = new int[n][m];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < m; ++j) {\\n ans[i][j] = matrix[j][i];\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个二维整数数组 matrix， 返回 matrix 的 转置矩阵 。\n矩阵的 转置 是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。\n\n \n示例 1：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]\n输出：[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]\n\n示例 2：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6]]\n输出：[[1,4],[2,5],[3,6]]\n\n \n提示：\n\nm == matrix.length\nn == matrix[i].length\n1 <= m, n <= 1000\n1 <= m * n <= 105\n-109 <= matrix[i][j] <= 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？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<vector<int>> transpose(vector<vector<int>>& matrix) {\\n int m = matrix.size(), n = matrix[0].size();\\n vector<vector<int>> ans(n, vector<int>(m));\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n for (int j = 0; j < m; ++j)\\n ans[i][j] = matrix[j][i];\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个二维整数数组 matrix， 返回 matrix 的 转置矩阵 。\n矩阵的 转置 是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。\n\n \n示例 1：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]\n输出：[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]\n\n示例 2：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6]]\n输出：[[1,4],[2,5],[3,6]]\n\n \n提示：\n\nm == matrix.length\nn == matrix[i].length\n1 <= m, n <= 1000\n1 <= m * n <= 105\n-109 <= matrix[i][j] <= 109"
}
] | 详细分析输入的代码，说明使用的编程语言以及函数实现的功能。请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc transpose(matrix [][]int) [][]int {\\n\\tm, n := len(matrix), len(matrix[0])\\n\\tans := make([][]int, n)\\n\\tfor i := range ans {\\n\\t\\tans[i] = make([]int, m)\\n\\t\\tfor j := range ans[i] {\\n\\t\\t\\tans[i][j] = matrix[j][i]\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个二维整数数组 matrix， 返回 matrix 的 转置矩阵 。\n矩阵的 转置 是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。\n\n \n示例 1：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]\n输出：[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]\n\n示例 2：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6]]\n输出：[[1,4],[2,5],[3,6]]\n\n \n提示：\n\nm == matrix.length\nn == matrix[i].length\n1 <= m, n <= 1000\n1 <= m * n <= 105\n-109 <= matrix[i][j] <= 109"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能是什么，以及它是如何实现的。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个二维整数数组 matrix， 返回 matrix 的 转置矩阵 。\n矩阵的 转置 是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。\n\n \n示例 1：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]\n输出：[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]\n\n示例 2：\n\n输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6]]\n输出：[[1,4],[2,5],[3,6]]\n\n \n提示：\n\nm == matrix.length\nn == matrix[i].length\n1 <= m, n <= 1000\n1 <= m * n <= 105\n-109 <= matrix[i][j] <= 109请使用 JavaScript 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```js\\n/**\\n * @param {number[][]} matrix\\n * @return {number[][]}\\n */\\nvar transpose = function (matrix) {\\n const m = matrix.length;\\n const n = matrix[0].length;\\n const ans = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(m).fill(0));\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n for (let j = 0; j < m; ++j) {\\n ans[i][j] = matrix[j][i];\\n }\\n }\\n return ans;\\n};\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个二叉树（具有根结点 root）， 一个目标结点 target ，和一个整数值 k 。\n返回到目标结点 target 距离为 k 的所有结点的值的列表。 答案可以以 任何顺序 返回。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], target = 5, k = 2\n输出：[7,4,1]\n解释：所求结点为与目标结点（值为 5）距离为 2 的结点，值分别为 7，4，以及 1\n\n示例 2:\n\n输入: root = [1], target = 1, k = 3\n输出: []\n\n \n提示:\n\n节点数在 [1, 500] 范围内\n0 <= Node.val <= 500\nNode.val 中所有值 不同\n目标结点 target 是树上的结点。\n0 <= k <= 1000\n\n \n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用DFS + 哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们先用 DFS 遍历整棵树，记录每个结点的父结点，然后从目标结点开始，向上、向下分别搜索距离为 $k$ 的结点，添加到答案数组中。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的结点数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, x):\\n# self.val = x\\n# self.left = None\\n# self.right = None\\n\\n\\nclass Solution:\\n def distanceK(self, root: TreeNode, target: TreeNode, k: int) -> List[int]:\\n def parents(root, prev):\\n nonlocal p\\n if root is None:\\n return\\n p[root] = prev\\n parents(root.left, root)\\n parents(root.right, root)\\n\\n def dfs(root, k):\\n nonlocal ans, vis\\n if root is None or root.val in vis:\\n return\\n vis.add(root.val)\\n if k == 0:\\n ans.append(root.val)\\n return\\n dfs(root.left, k - 1)\\n dfs(root.right, k - 1)\\n dfs(p[root], k - 1)\\n\\n p = {}\\n parents(root, None)\\n ans = []\\n vis = set()\\n dfs(target, k)\\n return ans\\n```', '```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, x):\\n# self.val = x\\n# self.left = None\\n# self.right = None\\n\\nclass Solution:\\n def distanceK(self, root: TreeNode, target: TreeNode, k: int) -> List[int]:\\n def dfs1(root, fa):\\n if root is None:\\n return\\n p[root] = fa\\n dfs1(root.left, root)\\n dfs1(root.right, root)\\n\\n def dfs2(root, fa, k):\\n if root is None:\\n return\\n if k == 0:\\n ans.append(root.val)\\n return\\n for nxt in (root.left, root.right, p[root]):\\n if nxt != fa:\\n dfs2(nxt, root, k - 1)\\n\\n p = {}\\n dfs1(root, None)\\n ans = []\\n dfs2(target, None, k)\\n return ans\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个二叉树（具有根结点 root）， 一个目标结点 target ，和一个整数值 k 。\n返回到目标结点 target 距离为 k 的所有结点的值的列表。 答案可以以 任何顺序 返回。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], target = 5, k = 2\n输出：[7,4,1]\n解释：所求结点为与目标结点（值为 5）距离为 2 的结点，值分别为 7，4，以及 1\n\n示例 2:\n\n输入: root = [1], target = 1, k = 3\n输出: []\n\n \n提示:\n\n节点数在 [1, 500] 范围内\n0 <= Node.val <= 500\nNode.val 中所有值 不同\n目标结点 target 是树上的结点。\n0 <= k <= 1000\n\n \n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用DFS + 哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们先用 DFS 遍历整棵树，记录每个结点的父结点，然后从目标结点开始，向上、向下分别搜索距离为 $k$ 的结点，添加到答案数组中。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的结点数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * public class TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode left;\\n * TreeNode right;\\n * TreeNode(int x) { val = x; }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n private Map<TreeNode, TreeNode> p;\\n private Set<Integer> vis;\\n private List<Integer> ans;\\n\\n public List<Integer> distanceK(TreeNode root, TreeNode target, int k) {\\n p = new HashMap<>();\\n vis = new HashSet<>();\\n ans = new ArrayList<>();\\n parents(root, null);\\n dfs(target, k);\\n return ans;\\n }\\n\\n private void parents(TreeNode root, TreeNode prev) {\\n if (root == null) {\\n return;\\n }\\n p.put(root, prev);\\n parents(root.left, root);\\n parents(root.right, root);\\n }\\n\\n private void dfs(TreeNode root, int k) {\\n if (root == null || vis.contains(root.val)) {\\n return;\\n }\\n vis.add(root.val);\\n if (k == 0) {\\n ans.add(root.val);\\n return;\\n }\\n dfs(root.left, k - 1);\\n dfs(root.right, k - 1);\\n dfs(p.get(root), k - 1);\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode *left;\\n * TreeNode *right;\\n * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n unordered_map<TreeNode*, TreeNode*> p;\\n unordered_set<int> vis;\\n vector<int> ans;\\n\\n vector<int> distanceK(TreeNode* root, TreeNode* target, int k) {\\n parents(root, nullptr);\\n dfs(target, k);\\n return ans;\\n }\\n\\n void parents(TreeNode* root, TreeNode* prev) {\\n if (!root) return;\\n p[root] = prev;\\n parents(root->left, root);\\n parents(root->right, root);\\n }\\n\\n void dfs(TreeNode* root, int k) {\\n if (!root || vis.count(root->val)) return;\\n vis.insert(root->val);\\n if (k == 0) {\\n ans.push_back(root->val);\\n return;\\n }\\n dfs(root->left, k - 1);\\n dfs(root->right, k - 1);\\n dfs(p[root], k - 1);\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了DFS + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先用 DFS 遍历整棵树，记录每个结点的父结点，然后从目标结点开始，向上、向下分别搜索距离为 $k$ 的结点，添加到答案数组中。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的结点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个二叉树（具有根结点 root）， 一个目标结点 target ，和一个整数值 k 。\n返回到目标结点 target 距离为 k 的所有结点的值的列表。 答案可以以 任何顺序 返回。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], target = 5, k = 2\n输出：[7,4,1]\n解释：所求结点为与目标结点（值为 5）距离为 2 的结点，值分别为 7，4，以及 1\n\n示例 2:\n\n输入: root = [1], target = 1, k = 3\n输出: []\n\n \n提示:\n\n节点数在 [1, 500] 范围内\n0 <= Node.val <= 500\nNode.val 中所有值 不同\n目标结点 target 是树上的结点。\n0 <= k <= 1000\n\n "
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个二叉树（具有根结点 root）， 一个目标结点 target ，和一个整数值 k 。\n返回到目标结点 target 距离为 k 的所有结点的值的列表。 答案可以以 任何顺序 返回。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], target = 5, k = 2\n输出：[7,4,1]\n解释：所求结点为与目标结点（值为 5）距离为 2 的结点，值分别为 7，4，以及 1\n\n示例 2:\n\n输入: root = [1], target = 1, k = 3\n输出: []\n\n \n提示:\n\n节点数在 [1, 500] 范围内\n0 <= Node.val <= 500\nNode.val 中所有值 不同\n目标结点 target 是树上的结点。\n0 <= k <= 1000\n\n \n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用DFS + 哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们先用 DFS 遍历整棵树，记录每个结点的父结点，然后从目标结点开始，向上、向下分别搜索距离为 $k$ 的结点，添加到答案数组中。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉树的结点数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * type TreeNode struct {\\n * Val int\\n * Left *TreeNode\\n * Right *TreeNode\\n * }\\n */\\nfunc distanceK(root *TreeNode, target *TreeNode, k int) []int {\\n\\tp := make(map[*TreeNode]*TreeNode)\\n\\tvis := make(map[int]bool)\\n\\tvar ans []int\\n\\tvar parents func(root, prev *TreeNode)\\n\\tparents = func(root, prev *TreeNode) {\\n\\t\\tif root == nil {\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tp[root] = prev\\n\\t\\tparents(root.Left, root)\\n\\t\\tparents(root.Right, root)\\n\\t}\\n\\tparents(root, nil)\\n\\tvar dfs func(root *TreeNode, k int)\\n\\tdfs = func(root *TreeNode, k int) {\\n\\t\\tif root == nil || vis[root.Val] {\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tvis[root.Val] = true\\n\\t\\tif k == 0 {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, root.Val)\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tdfs(root.Left, k-1)\\n\\t\\tdfs(root.Right, k-1)\\n\\t\\tdfs(p[root], k-1)\\n\\t}\\n\\tdfs(target, k)\\n\\treturn ans\\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 pushDominoes(self, dominoes: str) -> str:\\n n = len(dominoes)\\n q = deque()\\n time = [-1] * n\\n force = defaultdict(list)\\n for i, f in enumerate(dominoes):\\n if f != '.':\\n q.append(i)\\n time[i] = 0\\n force[i].append(f)\\n ans = ['.'] * n\\n while q:\\n i = q.popleft()\\n if len(force[i]) == 1:\\n ans[i] = f = force[i][0]\\n j = i - 1 if f == 'L' else i + 1\\n if 0 <= j < n:\\n t = time[i]\\n if time[j] == -1:\\n q.append(j)\\n time[j] = t + 1\\n force[j].append(f)\\n elif time[j] == t + 1:\\n force[j].append(f)\\n return ''.join(ans)\\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，初始时，将所有受力点 i (`dominoes[i] != '.'`)入队，并设置 `time[i] = 0`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：n 张多米诺骨牌排成一行，将每张多米诺骨牌垂直竖立。在开始时，同时把一些多米诺骨牌向左或向右推。\n每过一秒，倒向左边的多米诺骨牌会推动其左侧相邻的多米诺骨牌。同样地，倒向右边的多米诺骨牌也会推动竖立在其右侧的相邻多米诺骨牌。\n如果一张垂直竖立的多米诺骨牌的两侧同时有多米诺骨牌倒下时，由于受力平衡， 该骨牌仍然保持不变。\n就这个问题而言，我们会认为一张正在倒下的多米诺骨牌不会对其它正在倒下或已经倒下的多米诺骨牌施加额外的力。\n给你一个字符串 dominoes 表示这一行多米诺骨牌的初始状态，其中：\n\ndominoes[i] = 'L'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向左侧，\ndominoes[i] = 'R'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向右侧，\ndominoes[i] = '.'，表示没有推动第 i 张多米诺骨牌。\n\n返回表示最终状态的字符串。\n \n\n示例 1：\n\n输入：dominoes = \"RR.L\"\n输出：\"RR.L\"\n解释：第一张多米诺骨牌没有给第二张施加额外的力。\n\n示例 2：\n\n\n输入：dominoes = \".L.R...LR..L..\"\n输出：\"LL.RR.LLRRLL..\"\n\n \n提示：\n\nn == dominoes.length\n1 <= n <= 105\ndominoes[i] 为 'L'、'R' 或 '.'"
}
] | 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": "n 张多米诺骨牌排成一行，将每张多米诺骨牌垂直竖立。在开始时，同时把一些多米诺骨牌向左或向右推。\n每过一秒，倒向左边的多米诺骨牌会推动其左侧相邻的多米诺骨牌。同样地，倒向右边的多米诺骨牌也会推动竖立在其右侧的相邻多米诺骨牌。\n如果一张垂直竖立的多米诺骨牌的两侧同时有多米诺骨牌倒下时，由于受力平衡， 该骨牌仍然保持不变。\n就这个问题而言，我们会认为一张正在倒下的多米诺骨牌不会对其它正在倒下或已经倒下的多米诺骨牌施加额外的力。\n给你一个字符串 dominoes 表示这一行多米诺骨牌的初始状态，其中：\n\ndominoes[i] = 'L'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向左侧，\ndominoes[i] = 'R'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向右侧，\ndominoes[i] = '.'，表示没有推动第 i 张多米诺骨牌。\n\n返回表示最终状态的字符串。\n \n\n示例 1：\n\n输入：dominoes = \"RR.L\"\n输出：\"RR.L\"\n解释：第一张多米诺骨牌没有给第二张施加额外的力。\n\n示例 2：\n\n\n输入：dominoes = \".L.R...LR..L..\"\n输出：\"LL.RR.LLRRLL..\"\n\n \n提示：\n\nn == dominoes.length\n1 <= n <= 105\ndominoes[i] 为 'L'、'R' 或 '.'\n请使用 Java 语言。\n\n这里提供一个参考思路，初始时，将所有受力点 i (`dominoes[i] != '.'`)入队，并设置 `time[i] = 0`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```java\\nclass Solution {\\n public String pushDominoes(String dominoes) {\\n int n = dominoes.length();\\n Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();\\n int[] time = new int[n];\\n Arrays.fill(time, -1);\\n List<Character>[] force = new List[n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n force[i] = new ArrayList<>();\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n char f = dominoes.charAt(i);\\n if (f != '.') {\\n q.offer(i);\\n time[i] = 0;\\n force[i].add(f);\\n }\\n }\\n char[] ans = new char[n];\\n Arrays.fill(ans, '.');\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int i = q.poll();\\n if (force[i].size() == 1) {\\n ans[i] = force[i].get(0);\\n char f = ans[i];\\n int j = f == 'L' ? i - 1 : i + 1;\\n if (j >= 0 && j < n) {\\n int t = time[i];\\n if (time[j] == -1) {\\n q.offer(j);\\n time[j] = t + 1;\\n force[j].add(f);\\n } else if (time[j] == t + 1) {\\n force[j].add(f);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return new String(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": "n 张多米诺骨牌排成一行，将每张多米诺骨牌垂直竖立。在开始时，同时把一些多米诺骨牌向左或向右推。\n每过一秒，倒向左边的多米诺骨牌会推动其左侧相邻的多米诺骨牌。同样地，倒向右边的多米诺骨牌也会推动竖立在其右侧的相邻多米诺骨牌。\n如果一张垂直竖立的多米诺骨牌的两侧同时有多米诺骨牌倒下时，由于受力平衡， 该骨牌仍然保持不变。\n就这个问题而言，我们会认为一张正在倒下的多米诺骨牌不会对其它正在倒下或已经倒下的多米诺骨牌施加额外的力。\n给你一个字符串 dominoes 表示这一行多米诺骨牌的初始状态，其中：\n\ndominoes[i] = 'L'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向左侧，\ndominoes[i] = 'R'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向右侧，\ndominoes[i] = '.'，表示没有推动第 i 张多米诺骨牌。\n\n返回表示最终状态的字符串。\n \n\n示例 1：\n\n输入：dominoes = \"RR.L\"\n输出：\"RR.L\"\n解释：第一张多米诺骨牌没有给第二张施加额外的力。\n\n示例 2：\n\n\n输入：dominoes = \".L.R...LR..L..\"\n输出：\"LL.RR.LLRRLL..\"\n\n \n提示：\n\nn == dominoes.length\n1 <= n <= 105\ndominoes[i] 为 'L'、'R' 或 '.'\n请使用 TypeScript 语言。\n\n这里提供一个参考思路，初始时，将所有受力点 i (`dominoes[i] != '.'`)入队，并设置 `time[i] = 0`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```ts\\nfunction pushDominoes(dominoes: string): string {\\n const n = dominoes.length;\\n const map = {\\n L: -1,\\n R: 1,\\n '.': 0,\\n };\\n let ans = new Array(n).fill(0);\\n let visited = new Array(n).fill(0);\\n let queue = [];\\n let depth = 1;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n let cur = map[dominoes.charAt(i)];\\n if (cur) {\\n queue.push(i);\\n visited[i] = depth;\\n ans[i] = cur;\\n }\\n }\\n while (queue.length) {\\n depth++;\\n let nextLevel = [];\\n for (let i of queue) {\\n const dx = ans[i];\\n let x = i + dx;\\n if (x >= 0 && x < n && [0, depth].includes(visited[x])) {\\n ans[x] += dx;\\n visited[x] = depth;\\n nextLevel.push(x);\\n }\\n }\\n queue = nextLevel;\\n }\\n return ans\\n .map(d => {\\n if (!d) return '.';\\n else if (d < 0) return 'L';\\n else return 'R';\\n })\\n .join('');\\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": "n 张多米诺骨牌排成一行，将每张多米诺骨牌垂直竖立。在开始时，同时把一些多米诺骨牌向左或向右推。\n每过一秒，倒向左边的多米诺骨牌会推动其左侧相邻的多米诺骨牌。同样地，倒向右边的多米诺骨牌也会推动竖立在其右侧的相邻多米诺骨牌。\n如果一张垂直竖立的多米诺骨牌的两侧同时有多米诺骨牌倒下时，由于受力平衡， 该骨牌仍然保持不变。\n就这个问题而言，我们会认为一张正在倒下的多米诺骨牌不会对其它正在倒下或已经倒下的多米诺骨牌施加额外的力。\n给你一个字符串 dominoes 表示这一行多米诺骨牌的初始状态，其中：\n\ndominoes[i] = 'L'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向左侧，\ndominoes[i] = 'R'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向右侧，\ndominoes[i] = '.'，表示没有推动第 i 张多米诺骨牌。\n\n返回表示最终状态的字符串。\n \n\n示例 1：\n\n输入：dominoes = \"RR.L\"\n输出：\"RR.L\"\n解释：第一张多米诺骨牌没有给第二张施加额外的力。\n\n示例 2：\n\n\n输入：dominoes = \".L.R...LR..L..\"\n输出：\"LL.RR.LLRRLL..\"\n\n \n提示：\n\nn == dominoes.length\n1 <= n <= 105\ndominoes[i] 为 'L'、'R' 或 '.'\n请使用 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考思路，初始时，将所有受力点 i (`dominoes[i] != '.'`)入队，并设置 `time[i] = 0`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string pushDominoes(string dominoes) {\\n int n = dominoes.size();\\n queue<int> q;\\n vector<int> time(n, -1);\\n vector<string> force(n);\\n for (int i = 0; i < n; i++) {\\n if (dominoes[i] == '.') continue;\\n q.emplace(i);\\n time[i] = 0;\\n force[i].push_back(dominoes[i]);\\n }\\n\\n string ans(n, '.');\\n while (!q.empty()) {\\n int i = q.front();\\n q.pop();\\n if (force[i].size() == 1) {\\n char f = force[i][0];\\n ans[i] = f;\\n int j = (f == 'L') ? (i - 1) : (i + 1);\\n if (j >= 0 && j < n) {\\n int t = time[i];\\n if (time[j] == -1) {\\n q.emplace(j);\\n time[j] = t + 1;\\n force[j].push_back(f);\\n } else if (time[j] == t + 1)\\n force[j].push_back(f);\\n }\\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": "n 张多米诺骨牌排成一行，将每张多米诺骨牌垂直竖立。在开始时，同时把一些多米诺骨牌向左或向右推。\n每过一秒，倒向左边的多米诺骨牌会推动其左侧相邻的多米诺骨牌。同样地，倒向右边的多米诺骨牌也会推动竖立在其右侧的相邻多米诺骨牌。\n如果一张垂直竖立的多米诺骨牌的两侧同时有多米诺骨牌倒下时，由于受力平衡， 该骨牌仍然保持不变。\n就这个问题而言，我们会认为一张正在倒下的多米诺骨牌不会对其它正在倒下或已经倒下的多米诺骨牌施加额外的力。\n给你一个字符串 dominoes 表示这一行多米诺骨牌的初始状态，其中：\n\ndominoes[i] = 'L'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向左侧，\ndominoes[i] = 'R'，表示第 i 张多米诺骨牌被推向右侧，\ndominoes[i] = '.'，表示没有推动第 i 张多米诺骨牌。\n\n返回表示最终状态的字符串。\n \n\n示例 1：\n\n输入：dominoes = \"RR.L\"\n输出：\"RR.L\"\n解释：第一张多米诺骨牌没有给第二张施加额外的力。\n\n示例 2：\n\n\n输入：dominoes = \".L.R...LR..L..\"\n输出：\"LL.RR.LLRRLL..\"\n\n \n提示：\n\nn == dominoes.length\n1 <= n <= 105\ndominoes[i] 为 'L'、'R' 或 '.'\n请使用 Go 语言。\n\n这里提供一个参考思路，初始时，将所有受力点 i (`dominoes[i] != '.'`)入队，并设置 `time[i] = 0`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```go\\nfunc pushDominoes(dominoes string) string {\\n\\tn := len(dominoes)\\n\\tq := []int{}\\n\\ttime := make([]int, n)\\n\\tfor i := range time {\\n\\t\\ttime[i] = -1\\n\\t}\\n\\tforce := make([][]byte, n)\\n\\tfor i, c := range dominoes {\\n\\t\\tif c != '.' {\\n\\t\\t\\tq = append(q, i)\\n\\t\\t\\ttime[i] = 0\\n\\t\\t\\tforce[i] = append(force[i], byte(c))\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\tans := bytes.Repeat([]byte{'.'}, n)\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\ti := q[0]\\n\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\tif len(force[i]) > 1 {\\n\\t\\t\\tcontinue\\n\\t\\t}\\n\\t\\tf := force[i][0]\\n\\t\\tans[i] = f\\n\\t\\tj := i - 1\\n\\t\\tif f == 'R' {\\n\\t\\t\\tj = i + 1\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif 0 <= j && j < n {\\n\\t\\t\\tt := time[i]\\n\\t\\t\\tif time[j] == -1 {\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, j)\\n\\t\\t\\t\\ttime[j] = t + 1\\n\\t\\t\\t\\tforce[j] = append(force[j], f)\\n\\t\\t\\t} else if time[j] == t+1 {\\n\\t\\t\\t\\tforce[j] = append(force[j], f)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn string(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": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def isMonotonic(self, nums: List[int]) -> bool:\\n isIncr = isDecr = False\\n for i, v in enumerate(nums[1:]):\\n if v < nums[i]:\\n isIncr = True\\n elif v > nums[i]:\\n isDecr = True\\n if isIncr and isDecr:\\n return False\\n return True\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def isMonotonic(self, nums: List[int]) -> bool:\\n incr = all(a <= b for a, b in pairwise(nums))\\n decr = all(a >= b for a, b in pairwise(nums))\\n return incr or decr\\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一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，遍历数组，如果出现递增或递减的情况，记录下来。判断是否出现过递增和递减的情况，如果都出现过，说明不是单调数组，返回 `false`。\n\n否则遍历结束，说明是单调数组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果数组是单调递增或单调递减的，那么它是 单调 的。\n如果对于所有 i <= j，nums[i] <= nums[j]，那么数组 nums 是单调递增的。 如果对于所有 i <= j，nums[i]> = nums[j]，那么数组 nums 是单调递减的。\n当给定的数组 nums 是单调数组时返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,2,3]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [6,5,4,4]\n输出：true\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105"
}
] | 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": "如果数组是单调递增或单调递减的，那么它是 单调 的。\n如果对于所有 i <= j，nums[i] <= nums[j]，那么数组 nums 是单调递增的。 如果对于所有 i <= j，nums[i]> = nums[j]，那么数组 nums 是单调递减的。\n当给定的数组 nums 是单调数组时返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,2,3]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [6,5,4,4]\n输出：true\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用一次遍历。\n这里提供一个参考思路，遍历数组，如果出现递增或递减的情况，记录下来。判断是否出现过递增和递减的情况，如果都出现过，说明不是单调数组，返回 `false`。\n\n否则遍历结束，说明是单调数组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public boolean isMonotonic(int[] nums) {\\n boolean isIncr = false, isDecr = false;\\n for (int i = 1; i < nums.length; ++i) {\\n if (nums[i] < nums[i - 1]) {\\n isIncr = true;\\n } else if (nums[i] > nums[i - 1]) {\\n isDecr = true;\\n }\\n if (isIncr && isDecr) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\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": "如果数组是单调递增或单调递减的，那么它是 单调 的。\n如果对于所有 i <= j，nums[i] <= nums[j]，那么数组 nums 是单调递增的。 如果对于所有 i <= j，nums[i]> = nums[j]，那么数组 nums 是单调递减的。\n当给定的数组 nums 是单调数组时返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,2,3]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [6,5,4,4]\n输出：true\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用一次遍历。\n这里提供一个参考思路，遍历数组，如果出现递增或递减的情况，记录下来。判断是否出现过递增和递减的情况，如果都出现过，说明不是单调数组，返回 `false`。\n\n否则遍历结束，说明是单调数组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool isMonotonic(vector<int>& nums) {\\n bool isIncr = false;\\n bool isDecr = false;\\n for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {\\n if (nums[i] < nums[i - 1]) isIncr = true;\\n if (nums[i] > nums[i - 1]) isDecr = true;\\n if (isIncr && isDecr) return false;\\n }\\n return true;\\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": "如果数组是单调递增或单调递减的，那么它是 单调 的。\n如果对于所有 i <= j，nums[i] <= nums[j]，那么数组 nums 是单调递增的。 如果对于所有 i <= j，nums[i]> = nums[j]，那么数组 nums 是单调递减的。\n当给定的数组 nums 是单调数组时返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,2,3]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [6,5,4,4]\n输出：true\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用一次遍历。\n这里提供一个参考思路，遍历数组，如果出现递增或递减的情况，记录下来。判断是否出现过递增和递减的情况，如果都出现过，说明不是单调数组，返回 `false`。\n\n否则遍历结束，说明是单调数组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc isMonotonic(nums []int) bool {\\n\\tisIncr, isDecr := false, false\\n\\tfor i, v := range nums[1:] {\\n\\t\\tif v < nums[i] {\\n\\t\\t\\tisIncr = true\\n\\t\\t} else if v > nums[i] {\\n\\t\\t\\tisDecr = true\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif isIncr && isDecr {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\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['```js\\n/**\\n * @param {number[]} nums\\n * @return {boolean}\\n */\\nvar isMonotonic = function (nums) {\\n let isIncr = false;\\n let isDecr = false;\\n for (let i = 1; i < nums.length; ++i) {\\n if (nums[i] < nums[i - 1]) {\\n isIncr = true;\\n }\\n if (nums[i] > nums[i - 1]) {\\n isDecr = true;\\n }\\n if (isIncr && isDecr) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 JavaScript 语言。\n实现的时候主要使用了一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，遍历数组，如果出现递增或递减的情况，记录下来。判断是否出现过递增和递减的情况，如果都出现过，说明不是单调数组，返回 `false`。\n\n否则遍历结束，说明是单调数组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果数组是单调递增或单调递减的，那么它是 单调 的。\n如果对于所有 i <= j，nums[i] <= nums[j]，那么数组 nums 是单调递增的。 如果对于所有 i <= j，nums[i]> = nums[j]，那么数组 nums 是单调递减的。\n当给定的数组 nums 是单调数组时返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,2,3]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [6,5,4,4]\n输出：true\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105"
}
] | 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['```ts\\nfunction isMonotonic(nums: number[]): boolean {\\n const n = nums.length;\\n let isOrder = false;\\n let isDecs = false;\\n for (let i = 1; i < n; i++) {\\n const pre = nums[i - 1];\\n const cur = nums[i];\\n if (pre < cur) {\\n isOrder = true;\\n } else if (pre > cur) {\\n isDecs = true;\\n }\\n if (isOrder && isDecs) {\\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一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，遍历数组，如果出现递增或递减的情况，记录下来。判断是否出现过递增和递减的情况，如果都出现过，说明不是单调数组，返回 `false`。\n\n否则遍历结束，说明是单调数组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果数组是单调递增或单调递减的，那么它是 单调 的。\n如果对于所有 i <= j，nums[i] <= nums[j]，那么数组 nums 是单调递增的。 如果对于所有 i <= j，nums[i]> = nums[j]，那么数组 nums 是单调递减的。\n当给定的数组 nums 是单调数组时返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,2,3]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [6,5,4,4]\n输出：true\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn is_monotonic(nums: Vec<i32>) -> bool {\\n let n = nums.len();\\n let mut is_order = false;\\n let mut is_decs = false;\\n for i in 1..n {\\n let pre = nums[i - 1];\\n let cur = nums[i];\\n if pre < cur {\\n is_order = true;\\n } else if pre > cur {\\n is_decs = true;\\n }\\n if is_order && is_decs {\\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一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，遍历数组，如果出现递增或递减的情况，记录下来。判断是否出现过递增和递减的情况，如果都出现过，说明不是单调数组，返回 `false`。\n\n否则遍历结束，说明是单调数组，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果数组是单调递增或单调递减的，那么它是 单调 的。\n如果对于所有 i <= j，nums[i] <= nums[j]，那么数组 nums 是单调递增的。 如果对于所有 i <= j，nums[i]> = nums[j]，那么数组 nums 是单调递减的。\n当给定的数组 nums 是单调数组时返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：nums = [1,2,2,3]\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [6,5,4,4]\n输出：true\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,3,2]\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n-105 <= nums[i] <= 105"
}
] | 请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\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 increasingBST(self, root: TreeNode) -> TreeNode:\\n def dfs(root):\\n if root is None:\\n return\\n nonlocal prev\\n dfs(root.left)\\n prev.right = root\\n root.left = None\\n prev = root\\n dfs(root.right)\\n\\n dummy = TreeNode(val=0, right=root)\\n prev = dummy\\n dfs(root)\\n return dummy.right\\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中序遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，中序遍历过程中改变指针指向。\n\n时间复杂度 $O(n)$。\n\n同[面试题 17.12. BiNode](/lcci/17.12.BiNode/README.md)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一棵二叉搜索树的 root ，请你 按中序遍历 将其重新排列为一棵递增顺序搜索树，使树中最左边的节点成为树的根节点，并且每个节点没有左子节点，只有一个右子节点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [5,3,6,2,4,null,8,1,null,null,null,7,9]\n输出：[1,null,2,null,3,null,4,null,5,null,6,null,7,null,8,null,9]\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,1,7]\n输出：[1,null,5,null,7]\n\n \n提示：\n\n树中节点数的取值范围是 [1, 100]\n0 <= Node.val <= 1000"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一棵二叉搜索树的 root ，请你 按中序遍历 将其重新排列为一棵递增顺序搜索树，使树中最左边的节点成为树的根节点，并且每个节点没有左子节点，只有一个右子节点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [5,3,6,2,4,null,8,1,null,null,null,7,9]\n输出：[1,null,2,null,3,null,4,null,5,null,6,null,7,null,8,null,9]\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,1,7]\n输出：[1,null,5,null,7]\n\n \n提示：\n\n树中节点数的取值范围是 [1, 100]\n0 <= Node.val <= 1000\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用中序遍历。\n这里提供一个参考思路，中序遍历过程中改变指针指向。\n\n时间复杂度 $O(n)$。\n\n同[面试题 17.12. BiNode](/lcci/17.12.BiNode/README.md)。"
},
{
"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 private TreeNode prev;\\n public TreeNode increasingBST(TreeNode root) {\\n TreeNode dummy = new TreeNode(0, null, root);\\n prev = dummy;\\n dfs(root);\\n return dummy.right;\\n }\\n\\n private void dfs(TreeNode root) {\\n if (root == null) {\\n return;\\n }\\n dfs(root.left);\\n prev.right = root;\\n root.left = null;\\n prev = root;\\n dfs(root.right);\\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": "给你一棵二叉搜索树的 root ，请你 按中序遍历 将其重新排列为一棵递增顺序搜索树，使树中最左边的节点成为树的根节点，并且每个节点没有左子节点，只有一个右子节点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [5,3,6,2,4,null,8,1,null,null,null,7,9]\n输出：[1,null,2,null,3,null,4,null,5,null,6,null,7,null,8,null,9]\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,1,7]\n输出：[1,null,5,null,7]\n\n \n提示：\n\n树中节点数的取值范围是 [1, 100]\n0 <= Node.val <= 1000\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用中序遍历。\n这里提供一个参考思路，中序遍历过程中改变指针指向。\n\n时间复杂度 $O(n)$。\n\n同[面试题 17.12. BiNode](/lcci/17.12.BiNode/README.md)。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct TreeNode {\\n * int val;\\n * TreeNode *left;\\n * TreeNode *right;\\n * TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n TreeNode* prev;\\n\\n TreeNode* increasingBST(TreeNode* root) {\\n TreeNode* dummy = new TreeNode(0, nullptr, root);\\n prev = dummy;\\n dfs(root);\\n return dummy->right;\\n }\\n\\n void dfs(TreeNode* root) {\\n if (!root) return;\\n dfs(root->left);\\n prev->right = root;\\n root->left = nullptr;\\n prev = root;\\n dfs(root->right);\\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": "给你一棵二叉搜索树的 root ，请你 按中序遍历 将其重新排列为一棵递增顺序搜索树，使树中最左边的节点成为树的根节点，并且每个节点没有左子节点，只有一个右子节点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：root = [5,3,6,2,4,null,8,1,null,null,null,7,9]\n输出：[1,null,2,null,3,null,4,null,5,null,6,null,7,null,8,null,9]\n\n示例 2：\n\n\n输入：root = [5,1,7]\n输出：[1,null,5,null,7]\n\n \n提示：\n\n树中节点数的取值范围是 [1, 100]\n0 <= Node.val <= 1000\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用中序遍历。\n这里提供一个参考思路，中序遍历过程中改变指针指向。\n\n时间复杂度 $O(n)$。\n\n同[面试题 17.12. BiNode](/lcci/17.12.BiNode/README.md)。"
},
{
"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 increasingBST(root *TreeNode) *TreeNode {\\n\\tdummy := &TreeNode{Val: 0, Right: root}\\n\\tprev := dummy\\n\\tvar dfs func(root *TreeNode)\\n\\tdfs = func(root *TreeNode) {\\n\\t\\tif root == nil {\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tdfs(root.Left)\\n\\t\\tprev.Right = root\\n\\t\\troot.Left = nil\\n\\t\\tprev = root\\n\\t\\tdfs(root.Right)\\n\\t}\\n\\tdfs(root)\\n\\treturn dummy.Right\\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": "有 A 和 B 两种类型 的汤。一开始每种类型的汤有 n 毫升。有四种分配操作：\n\n提供 100ml 的 汤A 和 0ml 的 汤B 。\n提供 75ml 的 汤A 和 25ml 的 汤B 。\n提供 50ml 的 汤A 和 50ml 的 汤B 。\n提供 25ml 的 汤A 和 75ml 的 汤B 。\n\n当我们把汤分配给某人之后，汤就没有了。每个回合，我们将从四种概率同为 0.25 的操作中进行分配选择。如果汤的剩余量不足以完成某次操作，我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完时，停止操作。\n注意 不存在先分配 100 ml 汤B 的操作。\n需要返回的值： 汤A 先分配完的概率 + 汤A和汤B 同时分配完的概率 / 2。返回值在正确答案 10-5 的范围内将被认为是正确的。\n \n示例 1:\n\n输入: n = 50\n输出: 0.62500\n解释:如果我们选择前两个操作，A 首先将变为空。\n对于第三个操作，A 和 B 会同时变为空。\n对于第四个操作，B 首先将变为空。\n所以 A 变为空的总概率加上 A 和 B 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625。\n\n示例 2:\n\n输入: n = 100\n输出: 0.71875\n\n \n提示:\n\n0 <= n <= 109\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用记忆化搜索。\n这里提供一个参考思路，在这道题中，由于每次操作都是 $25$ 的倍数，因此，我们可以将每 $25ml$ 的汤视为一份。这样就能将数据规模缩小到 $\\left \\lceil \\frac{n}{25} \\right \\rceil$。\n\n我们设计一个函数 $dfs(i, j)$，表示当前剩余 $i$ 份汤 $A$ 和 $j$ 份汤 $B$ 的结果概率。\n\n当 $i \\leq 0$ 并且 $j \\leq 0$ 时，表示两种汤都分配完了，此时应该返回 $0.5$；当 $i \\leq 0$ 时，表示汤 $A$ 先分配完了，此时应该返回 $1$；当 $j \\leq 0$ 时，表示汤 $B$ 先分配完了，此时应该返回 $0$。\n\n接下来，对于每一次操作，我们都有四种选择，即：\n\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $4$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $0$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $3$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $1$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $2$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $2$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $1$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $3$ 份；\n\n每一种选择的概率都是 $0.25$，因此，我们可以得到：\n\n$$\ndfs(i, j) = 0.25 \\times (dfs(i - 4, j) + dfs(i - 3, j - 1) + dfs(i - 2, j - 2) + dfs(i - 1, j - 3))\n$$\n\n记忆化搜索即可。\n\n另外，我们发现在 $n=4800$ 时，结果为 $0.999994994426$，而题目要求的精度为 $10^{-5}$，并且随着 $n$ 的增大，结果越来越接近 $1$，因此，当 $n \\gt 4800$ 时，直接返回 $1$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(C^2)$，空间复杂度 $O(C^2)$。本题中 $C=200$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def soupServings(self, n: int) -> float:\\n @cache\\n def dfs(i, j):\\n if i <= 0 and j <= 0:\\n return 0.5\\n if i <= 0:\\n return 1\\n if j <= 0:\\n return 0\\n return 0.25 * (\\n dfs(i - 4, j)\\n + dfs(i - 3, j - 1)\\n + dfs(i - 2, j - 2)\\n + dfs(i - 1, j - 3)\\n )\\n\\n return 1 if n > 4800 else dfs((n + 24) // 25, (n + 24) // 25)\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n private double[][] f = new double[200][200];\\n\\n public double soupServings(int n) {\\n return n > 4800 ? 1 : dfs((n + 24) / 25, (n + 24) / 25);\\n }\\n\\n private double dfs(int i, int j) {\\n if (i <= 0 && j <= 0) {\\n return 0.5;\\n }\\n if (i <= 0) {\\n return 1.0;\\n }\\n if (j <= 0) {\\n return 0;\\n }\\n if (f[i][j] > 0) {\\n return f[i][j];\\n }\\n double ans\\n = 0.25 * (dfs(i - 4, j) + dfs(i - 3, j - 1) + dfs(i - 2, j - 2) + dfs(i - 1, j - 3));\\n f[i][j] = ans;\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了记忆化搜索的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，在这道题中，由于每次操作都是 $25$ 的倍数，因此，我们可以将每 $25ml$ 的汤视为一份。这样就能将数据规模缩小到 $\\left \\lceil \\frac{n}{25} \\right \\rceil$。\n\n我们设计一个函数 $dfs(i, j)$，表示当前剩余 $i$ 份汤 $A$ 和 $j$ 份汤 $B$ 的结果概率。\n\n当 $i \\leq 0$ 并且 $j \\leq 0$ 时，表示两种汤都分配完了，此时应该返回 $0.5$；当 $i \\leq 0$ 时，表示汤 $A$ 先分配完了，此时应该返回 $1$；当 $j \\leq 0$ 时，表示汤 $B$ 先分配完了，此时应该返回 $0$。\n\n接下来，对于每一次操作，我们都有四种选择，即：\n\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $4$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $0$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $3$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $1$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $2$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $2$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $1$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $3$ 份；\n\n每一种选择的概率都是 $0.25$，因此，我们可以得到：\n\n$$\ndfs(i, j) = 0.25 \\times (dfs(i - 4, j) + dfs(i - 3, j - 1) + dfs(i - 2, j - 2) + dfs(i - 1, j - 3))\n$$\n\n记忆化搜索即可。\n\n另外，我们发现在 $n=4800$ 时，结果为 $0.999994994426$，而题目要求的精度为 $10^{-5}$，并且随着 $n$ 的增大，结果越来越接近 $1$，因此，当 $n \\gt 4800$ 时，直接返回 $1$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(C^2)$，空间复杂度 $O(C^2)$。本题中 $C=200$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 A 和 B 两种类型 的汤。一开始每种类型的汤有 n 毫升。有四种分配操作：\n\n提供 100ml 的 汤A 和 0ml 的 汤B 。\n提供 75ml 的 汤A 和 25ml 的 汤B 。\n提供 50ml 的 汤A 和 50ml 的 汤B 。\n提供 25ml 的 汤A 和 75ml 的 汤B 。\n\n当我们把汤分配给某人之后，汤就没有了。每个回合，我们将从四种概率同为 0.25 的操作中进行分配选择。如果汤的剩余量不足以完成某次操作，我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完时，停止操作。\n注意 不存在先分配 100 ml 汤B 的操作。\n需要返回的值： 汤A 先分配完的概率 + 汤A和汤B 同时分配完的概率 / 2。返回值在正确答案 10-5 的范围内将被认为是正确的。\n \n示例 1:\n\n输入: n = 50\n输出: 0.62500\n解释:如果我们选择前两个操作，A 首先将变为空。\n对于第三个操作，A 和 B 会同时变为空。\n对于第四个操作，B 首先将变为空。\n所以 A 变为空的总概率加上 A 和 B 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625。\n\n示例 2:\n\n输入: n = 100\n输出: 0.71875\n\n \n提示:\n\n0 <= n <= 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": "有 A 和 B 两种类型 的汤。一开始每种类型的汤有 n 毫升。有四种分配操作：\n\n提供 100ml 的 汤A 和 0ml 的 汤B 。\n提供 75ml 的 汤A 和 25ml 的 汤B 。\n提供 50ml 的 汤A 和 50ml 的 汤B 。\n提供 25ml 的 汤A 和 75ml 的 汤B 。\n\n当我们把汤分配给某人之后，汤就没有了。每个回合，我们将从四种概率同为 0.25 的操作中进行分配选择。如果汤的剩余量不足以完成某次操作，我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完时，停止操作。\n注意 不存在先分配 100 ml 汤B 的操作。\n需要返回的值： 汤A 先分配完的概率 + 汤A和汤B 同时分配完的概率 / 2。返回值在正确答案 10-5 的范围内将被认为是正确的。\n \n示例 1:\n\n输入: n = 50\n输出: 0.62500\n解释:如果我们选择前两个操作，A 首先将变为空。\n对于第三个操作，A 和 B 会同时变为空。\n对于第四个操作，B 首先将变为空。\n所以 A 变为空的总概率加上 A 和 B 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625。\n\n示例 2:\n\n输入: n = 100\n输出: 0.71875\n\n \n提示:\n\n0 <= n <= 109\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用记忆化搜索。\n这里提供一个参考思路，在这道题中，由于每次操作都是 $25$ 的倍数，因此，我们可以将每 $25ml$ 的汤视为一份。这样就能将数据规模缩小到 $\\left \\lceil \\frac{n}{25} \\right \\rceil$。\n\n我们设计一个函数 $dfs(i, j)$，表示当前剩余 $i$ 份汤 $A$ 和 $j$ 份汤 $B$ 的结果概率。\n\n当 $i \\leq 0$ 并且 $j \\leq 0$ 时，表示两种汤都分配完了，此时应该返回 $0.5$；当 $i \\leq 0$ 时，表示汤 $A$ 先分配完了，此时应该返回 $1$；当 $j \\leq 0$ 时，表示汤 $B$ 先分配完了，此时应该返回 $0$。\n\n接下来，对于每一次操作，我们都有四种选择，即：\n\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $4$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $0$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $3$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $1$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $2$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $2$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $1$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $3$ 份；\n\n每一种选择的概率都是 $0.25$，因此，我们可以得到：\n\n$$\ndfs(i, j) = 0.25 \\times (dfs(i - 4, j) + dfs(i - 3, j - 1) + dfs(i - 2, j - 2) + dfs(i - 1, j - 3))\n$$\n\n记忆化搜索即可。\n\n另外，我们发现在 $n=4800$ 时，结果为 $0.999994994426$，而题目要求的精度为 $10^{-5}$，并且随着 $n$ 的增大，结果越来越接近 $1$，因此，当 $n \\gt 4800$ 时，直接返回 $1$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(C^2)$，空间复杂度 $O(C^2)$。本题中 $C=200$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n double soupServings(int n) {\\n double f[200][200] = {0.0};\\n function<double(int, int)> dfs = [&](int i, int j) -> double {\\n if (i <= 0 && j <= 0) return 0.5;\\n if (i <= 0) return 1;\\n if (j <= 0) return 0;\\n if (f[i][j] > 0) return f[i][j];\\n double ans = 0.25 * (dfs(i - 4, j) + dfs(i - 3, j - 1) + dfs(i - 2, j - 2) + dfs(i - 1, j - 3));\\n f[i][j] = ans;\\n return ans;\\n };\\n return n > 4800 ? 1 : dfs((n + 24) / 25, (n + 24) / 25);\\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": "有 A 和 B 两种类型 的汤。一开始每种类型的汤有 n 毫升。有四种分配操作：\n\n提供 100ml 的 汤A 和 0ml 的 汤B 。\n提供 75ml 的 汤A 和 25ml 的 汤B 。\n提供 50ml 的 汤A 和 50ml 的 汤B 。\n提供 25ml 的 汤A 和 75ml 的 汤B 。\n\n当我们把汤分配给某人之后，汤就没有了。每个回合，我们将从四种概率同为 0.25 的操作中进行分配选择。如果汤的剩余量不足以完成某次操作，我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完时，停止操作。\n注意 不存在先分配 100 ml 汤B 的操作。\n需要返回的值： 汤A 先分配完的概率 + 汤A和汤B 同时分配完的概率 / 2。返回值在正确答案 10-5 的范围内将被认为是正确的。\n \n示例 1:\n\n输入: n = 50\n输出: 0.62500\n解释:如果我们选择前两个操作，A 首先将变为空。\n对于第三个操作，A 和 B 会同时变为空。\n对于第四个操作，B 首先将变为空。\n所以 A 变为空的总概率加上 A 和 B 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625。\n\n示例 2:\n\n输入: n = 100\n输出: 0.71875\n\n \n提示:\n\n0 <= n <= 109\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用记忆化搜索。\n这里提供一个参考思路，在这道题中，由于每次操作都是 $25$ 的倍数，因此，我们可以将每 $25ml$ 的汤视为一份。这样就能将数据规模缩小到 $\\left \\lceil \\frac{n}{25} \\right \\rceil$。\n\n我们设计一个函数 $dfs(i, j)$，表示当前剩余 $i$ 份汤 $A$ 和 $j$ 份汤 $B$ 的结果概率。\n\n当 $i \\leq 0$ 并且 $j \\leq 0$ 时，表示两种汤都分配完了，此时应该返回 $0.5$；当 $i \\leq 0$ 时，表示汤 $A$ 先分配完了，此时应该返回 $1$；当 $j \\leq 0$ 时，表示汤 $B$ 先分配完了，此时应该返回 $0$。\n\n接下来，对于每一次操作，我们都有四种选择，即：\n\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $4$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $0$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $3$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $1$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $2$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $2$ 份；\n- 从 $i$ 份汤 $A$ 中取出 $1$ 份，从 $j$ 份汤 $B$ 中取出 $3$ 份；\n\n每一种选择的概率都是 $0.25$，因此，我们可以得到：\n\n$$\ndfs(i, j) = 0.25 \\times (dfs(i - 4, j) + dfs(i - 3, j - 1) + dfs(i - 2, j - 2) + dfs(i - 1, j - 3))\n$$\n\n记忆化搜索即可。\n\n另外，我们发现在 $n=4800$ 时，结果为 $0.999994994426$，而题目要求的精度为 $10^{-5}$，并且随着 $n$ 的增大，结果越来越接近 $1$，因此，当 $n \\gt 4800$ 时，直接返回 $1$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(C^2)$，空间复杂度 $O(C^2)$。本题中 $C=200$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc soupServings(n int) float64 {\\n\\tif n > 4800 {\\n\\t\\treturn 1\\n\\t}\\n\\tf := [200][200]float64{}\\n\\tvar dfs func(i, j int) float64\\n\\tdfs = func(i, j int) float64 {\\n\\t\\tif i <= 0 && j <= 0 {\\n\\t\\t\\treturn 0.5\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif i <= 0 {\\n\\t\\t\\treturn 1.0\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif j <= 0 {\\n\\t\\t\\treturn 0\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif f[i][j] > 0 {\\n\\t\\t\\treturn f[i][j]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans := 0.25 * (dfs(i-4, j) + dfs(i-3, j-1) + dfs(i-2, j-2) + dfs(i-1, j-3))\\n\\t\\tf[i][j] = ans\\n\\t\\treturn ans\\n\\t}\\n\\treturn dfs((n+24)/25, (n+24)/25)\\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['```python\\nclass Solution:\\n def largestTriangleArea(self, points: List[List[int]]) -> float:\\n ans = 0\\n for x1, y1 in points:\\n for x2, y2 in points:\\n for x3, y3 in points:\\n u1, v1 = x2 - x1, y2 - y1\\n u2, v2 = x3 - x1, y3 - y1\\n t = abs(u1 * v2 - u2 * v1) / 2\\n ans = max(ans, t)\\n return ans\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个由 X-Y 平面上的点组成的数组 points ，其中 points[i] = [xi, yi] 。从其中取任意三个不同的点组成三角形，返回能组成的最大三角形的面积。与真实值误差在 10-5 内的答案将会视为正确答案。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[0,0],[0,1],[1,0],[0,2],[2,0]]\n输出：2.00000\n解释：输入中的 5 个点如上图所示，红色的三角形面积最大。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[1,0],[0,0],[0,1]]\n输出：0.50000\n\n \n提示：\n\n3 <= points.length <= 50\n-50 <= xi, yi <= 50\n给出的所有点 互不相同"
}
] | 请详细分析输入的代码，并说明使用的具体编程语言以及函数实现的功能。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个由 X-Y 平面上的点组成的数组 points ，其中 points[i] = [xi, yi] 。从其中取任意三个不同的点组成三角形，返回能组成的最大三角形的面积。与真实值误差在 10-5 内的答案将会视为正确答案。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[0,0],[0,1],[1,0],[0,2],[2,0]]\n输出：2.00000\n解释：输入中的 5 个点如上图所示，红色的三角形面积最大。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[1,0],[0,0],[0,1]]\n输出：0.50000\n\n \n提示：\n\n3 <= points.length <= 50\n-50 <= xi, yi <= 50\n给出的所有点 互不相同请使用 Java 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public double largestTriangleArea(int[][] points) {\\n double ans = 0;\\n for (int[] p1 : points) {\\n int x1 = p1[0], y1 = p1[1];\\n for (int[] p2 : points) {\\n int x2 = p2[0], y2 = p2[1];\\n for (int[] p3 : points) {\\n int x3 = p3[0], y3 = p3[1];\\n int u1 = x2 - x1, v1 = y2 - y1;\\n int u2 = x3 - x1, v2 = y3 - y1;\\n double t = Math.abs(u1 * v2 - u2 * v1) / 2.0;\\n ans = Math.max(ans, t);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个由 X-Y 平面上的点组成的数组 points ，其中 points[i] = [xi, yi] 。从其中取任意三个不同的点组成三角形，返回能组成的最大三角形的面积。与真实值误差在 10-5 内的答案将会视为正确答案。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[0,0],[0,1],[1,0],[0,2],[2,0]]\n输出：2.00000\n解释：输入中的 5 个点如上图所示，红色的三角形面积最大。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[1,0],[0,0],[0,1]]\n输出：0.50000\n\n \n提示：\n\n3 <= points.length <= 50\n-50 <= xi, yi <= 50\n给出的所有点 互不相同请使用 C++ 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n double largestTriangleArea(vector<vector<int>>& points) {\\n double ans = 0;\\n for (auto& p1 : points) {\\n int x1 = p1[0], y1 = p1[1];\\n for (auto& p2 : points) {\\n int x2 = p2[0], y2 = p2[1];\\n for (auto& p3 : points) {\\n int x3 = p3[0], y3 = p3[1];\\n int u1 = x2 - x1, v1 = y2 - y1;\\n int u2 = x3 - x1, v2 = y3 - y1;\\n double t = abs(u1 * v2 - u2 * v1) / 2.0;\\n ans = max(ans, t);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc largestTriangleArea(points [][]int) float64 {\\n\\tans := 0.0\\n\\tfor _, p1 := range points {\\n\\t\\tx1, y1 := p1[0], p1[1]\\n\\t\\tfor _, p2 := range points {\\n\\t\\t\\tx2, y2 := p2[0], p2[1]\\n\\t\\t\\tfor _, p3 := range points {\\n\\t\\t\\t\\tx3, y3 := p3[0], p3[1]\\n\\t\\t\\t\\tu1, v1 := x2-x1, y2-y1\\n\\t\\t\\t\\tu2, v2 := x3-x1, y3-y1\\n\\t\\t\\t\\tt := float64(abs(u1*v2-u2*v1)) / 2.0\\n\\t\\t\\t\\tans = math.Max(ans, t)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc abs(x int) int {\\n\\tif x < 0 {\\n\\t\\treturn -x\\n\\t}\\n\\treturn x\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个由 X-Y 平面上的点组成的数组 points ，其中 points[i] = [xi, yi] 。从其中取任意三个不同的点组成三角形，返回能组成的最大三角形的面积。与真实值误差在 10-5 内的答案将会视为正确答案。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[0,0],[0,1],[1,0],[0,2],[2,0]]\n输出：2.00000\n解释：输入中的 5 个点如上图所示，红色的三角形面积最大。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[1,0],[0,0],[0,1]]\n输出：0.50000\n\n \n提示：\n\n3 <= points.length <= 50\n-50 <= xi, yi <= 50\n给出的所有点 互不相同"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？ |
[
{
"from": "human",
"value": "给定 s 和 t 两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后，如果两者相等，返回 true 。# 代表退格字符。\n注意：如果对空文本输入退格字符，文本继续为空。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab#c\", t = \"ad#c\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"ac\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab##\", t = \"c#d#\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"\"。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"a#c\", t = \"b\"\n输出：false\n解释：s 会变成 \"c\"，但 t 仍然是 \"b\"。\n \n提示：\n\n1 <= s.length, t.length <= 200\ns 和 t 只含有小写字母以及字符 '#'\n\n \n进阶：\n\n你可以用 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 的空间复杂度解决该问题吗？\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用双指针。\n这里提供一个参考思路，时间复杂度 O(len(s) + len(t))，空间复杂度 O(1)。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```python\\nclass Solution:\\n def backspaceCompare(self, s: str, t: str) -> bool:\\n i, j, skip1, skip2 = len(s) - 1, len(t) - 1, 0, 0\\n while i >= 0 or j >= 0:\\n while i >= 0:\\n if s[i] == '#':\\n skip1 += 1\\n i -= 1\\n elif skip1:\\n skip1 -= 1\\n i -= 1\\n else:\\n break\\n while j >= 0:\\n if t[j] == '#':\\n skip2 += 1\\n j -= 1\\n elif skip2:\\n skip2 -= 1\\n j -= 1\\n else:\\n break\\n if i >= 0 and j >= 0:\\n if s[i] != t[j]:\\n return False\\n elif i >= 0 or j >= 0:\\n return False\\n i, j = i - 1, j - 1\\n return True\\n```\"]"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```java\\nclass Solution {\\n public boolean backspaceCompare(String s, String t) {\\n int i = s.length() - 1, j = t.length() - 1;\\n int skip1 = 0, skip2 = 0;\\n for (; i >= 0 || j >= 0; --i, --j) {\\n while (i >= 0) {\\n if (s.charAt(i) == '#') {\\n ++skip1;\\n --i;\\n } else if (skip1 > 0) {\\n --skip1;\\n --i;\\n } else {\\n break;\\n }\\n }\\n while (j >= 0) {\\n if (t.charAt(j) == '#') {\\n ++skip2;\\n --j;\\n } else if (skip2 > 0) {\\n --skip2;\\n --j;\\n } else {\\n break;\\n }\\n }\\n if (i >= 0 && j >= 0) {\\n if (s.charAt(i) != t.charAt(j)) {\\n return false;\\n }\\n } else if (i >= 0 || j >= 0) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，时间复杂度 O(len(s) + len(t))，空间复杂度 O(1)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定 s 和 t 两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后，如果两者相等，返回 true 。# 代表退格字符。\n注意：如果对空文本输入退格字符，文本继续为空。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab#c\", t = \"ad#c\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"ac\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab##\", t = \"c#d#\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"\"。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"a#c\", t = \"b\"\n输出：false\n解释：s 会变成 \"c\"，但 t 仍然是 \"b\"。\n \n提示：\n\n1 <= s.length, t.length <= 200\ns 和 t 只含有小写字母以及字符 '#'\n\n \n进阶：\n\n你可以用 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 的空间复杂度解决该问题吗？"
}
] | 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 s 和 t 两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后，如果两者相等，返回 true 。# 代表退格字符。\n注意：如果对空文本输入退格字符，文本继续为空。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab#c\", t = \"ad#c\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"ac\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab##\", t = \"c#d#\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"\"。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"a#c\", t = \"b\"\n输出：false\n解释：s 会变成 \"c\"，但 t 仍然是 \"b\"。\n \n提示：\n\n1 <= s.length, t.length <= 200\ns 和 t 只含有小写字母以及字符 '#'\n\n \n进阶：\n\n你可以用 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 的空间复杂度解决该问题吗？\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用双指针。\n这里提供一个参考思路，时间复杂度 O(len(s) + len(t))，空间复杂度 O(1)。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool backspaceCompare(string s, string t) {\\n int i = s.size() - 1, j = t.size() - 1;\\n int skip1 = 0, skip2 = 0;\\n for (; i >= 0 || j >= 0; --i, --j) {\\n while (i >= 0) {\\n if (s[i] == '#') {\\n ++skip1;\\n --i;\\n } else if (skip1) {\\n --skip1;\\n --i;\\n } else\\n break;\\n }\\n while (j >= 0) {\\n if (t[j] == '#') {\\n ++skip2;\\n --j;\\n } else if (skip2) {\\n --skip2;\\n --j;\\n } else\\n break;\\n }\\n if (i >= 0 && j >= 0) {\\n if (s[i] != t[j]) return false;\\n } else if (i >= 0 || j >= 0)\\n return false;\\n }\\n return true;\\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[\"```go\\nfunc backspaceCompare(s string, t string) bool {\\n\\ti, j := len(s)-1, len(t)-1\\n\\tskip1, skip2 := 0, 0\\n\\tfor ; i >= 0 || j >= 0; i, j = i-1, j-1 {\\n\\t\\tfor i >= 0 {\\n\\t\\t\\tif s[i] == '#' {\\n\\t\\t\\t\\tskip1++\\n\\t\\t\\t\\ti--\\n\\t\\t\\t} else if skip1 > 0 {\\n\\t\\t\\t\\tskip1--\\n\\t\\t\\t\\ti--\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tbreak\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor j >= 0 {\\n\\t\\t\\tif t[j] == '#' {\\n\\t\\t\\t\\tskip2++\\n\\t\\t\\t\\tj--\\n\\t\\t\\t} else if skip2 > 0 {\\n\\t\\t\\t\\tskip2--\\n\\t\\t\\t\\tj--\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tbreak\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif i >= 0 && j >= 0 {\\n\\t\\t\\tif s[i] != t[j] {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t} else if i >= 0 || j >= 0 {\\n\\t\\t\\treturn false\\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双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，时间复杂度 O(len(s) + len(t))，空间复杂度 O(1)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定 s 和 t 两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后，如果两者相等，返回 true 。# 代表退格字符。\n注意：如果对空文本输入退格字符，文本继续为空。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab#c\", t = \"ad#c\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"ac\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab##\", t = \"c#d#\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"\"。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"a#c\", t = \"b\"\n输出：false\n解释：s 会变成 \"c\"，但 t 仍然是 \"b\"。\n \n提示：\n\n1 <= s.length, t.length <= 200\ns 和 t 只含有小写字母以及字符 '#'\n\n \n进阶：\n\n你可以用 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 的空间复杂度解决该问题吗？"
}
] | 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 backspaceCompare(s: string, t: string): boolean {\\n let i = s.length - 1;\\n let j = t.length - 1;\\n while (i >= 0 || j >= 0) {\\n let skip = 0;\\n while (i >= 0) {\\n if (s[i] === '#') {\\n skip++;\\n } else if (skip !== 0) {\\n skip--;\\n } else {\\n break;\\n }\\n i--;\\n }\\n skip = 0;\\n while (j >= 0) {\\n if (t[j] === '#') {\\n skip++;\\n } else if (skip !== 0) {\\n skip--;\\n } else {\\n break;\\n }\\n j--;\\n }\\n if (s[i] !== t[j]) {\\n return false;\\n }\\n i--;\\n j--;\\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双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，时间复杂度 O(len(s) + len(t))，空间复杂度 O(1)。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定 s 和 t 两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后，如果两者相等，返回 true 。# 代表退格字符。\n注意：如果对空文本输入退格字符，文本继续为空。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab#c\", t = \"ad#c\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"ac\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab##\", t = \"c#d#\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"\"。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"a#c\", t = \"b\"\n输出：false\n解释：s 会变成 \"c\"，但 t 仍然是 \"b\"。\n \n提示：\n\n1 <= s.length, t.length <= 200\ns 和 t 只含有小写字母以及字符 '#'\n\n \n进阶：\n\n你可以用 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 的空间复杂度解决该问题吗？"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定 s 和 t 两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后，如果两者相等，返回 true 。# 代表退格字符。\n注意：如果对空文本输入退格字符，文本继续为空。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"ab#c\", t = \"ad#c\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"ac\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"ab##\", t = \"c#d#\"\n输出：true\n解释：s 和 t 都会变成 \"\"。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"a#c\", t = \"b\"\n输出：false\n解释：s 会变成 \"c\"，但 t 仍然是 \"b\"。\n \n提示：\n\n1 <= s.length, t.length <= 200\ns 和 t 只含有小写字母以及字符 '#'\n\n \n进阶：\n\n你可以用 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 的空间复杂度解决该问题吗？\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用双指针。\n这里提供一个参考思路，时间复杂度 O(len(s) + len(t))，空间复杂度 O(1)。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn backspace_compare(s: String, t: String) -> bool {\\n let (s, t) = (s.as_bytes(), t.as_bytes());\\n let (mut i, mut j) = (s.len(), t.len());\\n while i != 0 || j != 0 {\\n let mut skip = 0;\\n while i != 0 {\\n if s[i - 1] == b'#' {\\n skip += 1;\\n } else if skip != 0 {\\n skip -= 1;\\n } else {\\n break;\\n }\\n i -= 1\\n }\\n skip = 0;\\n while j != 0 {\\n if t[j - 1] == b'#' {\\n skip += 1;\\n } else if skip != 0 {\\n skip -= 1;\\n } else {\\n break;\\n }\\n j -= 1\\n }\\n if i == 0 && j == 0 {\\n break;\\n }\\n if i == 0 || j == 0 {\\n return false;\\n }\\n if s[i - 1] != t[j - 1] {\\n return false;\\n }\\n i -= 1;\\n j -= 1;\\n }\\n 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": "符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\n\narr.length >= 3\n存在 i（0 < i < arr.length - 1）使得：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i] \narr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你由整数组成的山脉数组 arr ，返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0,1,0]\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [0,2,1,0]\n输出：1\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [0,10,5,2]\n输出：1\n\n示例 4：\n\n输入：arr = [3,4,5,1]\n输出：2\n\n示例 5：\n\n输入：arr = [24,69,100,99,79,78,67,36,26,19]\n输出：2\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 106\n题目数据保证 arr 是一个山脉数组\n\n \n进阶：很容易想到时间复杂度 O(n) 的解决方案，你可以设计一个 O(log(n)) 的解决方案吗？\n请使用 Python3 语言。\n\n这里提供一个参考思路，二分查找。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def peakIndexInMountainArray(self, arr: List[int]) -> int:\\n left, right = 1, len(arr) - 2\\n while left < right:\\n mid = (left + right) >> 1\\n if arr[mid] > arr[mid + 1]:\\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": "符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\n\narr.length >= 3\n存在 i（0 < i < arr.length - 1）使得：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i] \narr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你由整数组成的山脉数组 arr ，返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0,1,0]\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [0,2,1,0]\n输出：1\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [0,10,5,2]\n输出：1\n\n示例 4：\n\n输入：arr = [3,4,5,1]\n输出：2\n\n示例 5：\n\n输入：arr = [24,69,100,99,79,78,67,36,26,19]\n输出：2\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 106\n题目数据保证 arr 是一个山脉数组\n\n \n进阶：很容易想到时间复杂度 O(n) 的解决方案，你可以设计一个 O(log(n)) 的解决方案吗？\n请使用 Java 语言。\n\n这里提供一个参考思路，二分查找。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int peakIndexInMountainArray(int[] arr) {\\n int left = 1, right = arr.length - 2;\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n if (arr[mid] > arr[mid + 1]) {\\n right = mid;\\n } else {\\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": "符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\n\narr.length >= 3\n存在 i（0 < i < arr.length - 1）使得：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i] \narr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你由整数组成的山脉数组 arr ，返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0,1,0]\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [0,2,1,0]\n输出：1\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [0,10,5,2]\n输出：1\n\n示例 4：\n\n输入：arr = [3,4,5,1]\n输出：2\n\n示例 5：\n\n输入：arr = [24,69,100,99,79,78,67,36,26,19]\n输出：2\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 106\n题目数据保证 arr 是一个山脉数组\n\n \n进阶：很容易想到时间复杂度 O(n) 的解决方案，你可以设计一个 O(log(n)) 的解决方案吗？\n请使用 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考思路，二分查找。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int peakIndexInMountainArray(vector<int>& arr) {\\n int left = 1, right = arr.size() - 2;\\n while (left < right) {\\n int mid = (left + right) >> 1;\\n if (arr[mid] > arr[mid + 1])\\n right = mid;\\n else\\n left = mid + 1;\\n }\\n return left;\\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": "符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\n\narr.length >= 3\n存在 i（0 < i < arr.length - 1）使得：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i] \narr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你由整数组成的山脉数组 arr ，返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0,1,0]\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [0,2,1,0]\n输出：1\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [0,10,5,2]\n输出：1\n\n示例 4：\n\n输入：arr = [3,4,5,1]\n输出：2\n\n示例 5：\n\n输入：arr = [24,69,100,99,79,78,67,36,26,19]\n输出：2\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 106\n题目数据保证 arr 是一个山脉数组\n\n \n进阶：很容易想到时间复杂度 O(n) 的解决方案，你可以设计一个 O(log(n)) 的解决方案吗？\n请使用 Go 语言。\n\n这里提供一个参考思路，二分查找。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc peakIndexInMountainArray(arr []int) int {\\n\\tleft, right := 1, len(arr)-2\\n\\tfor left < right {\\n\\t\\tmid := (left + right) >> 1\\n\\t\\tif arr[mid] > arr[mid+1] {\\n\\t\\t\\tright = mid\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tleft = mid + 1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn left\\n}\\n```']"
}
] | 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['```js\\n/**\\n * @param {number[]} arr\\n * @return {number}\\n */\\nvar peakIndexInMountainArray = function (arr) {\\n let left = 1;\\n let right = arr.length - 2;\\n while (left < right) {\\n const mid = (left + right) >> 1;\\n if (arr[mid] < arr[mid + 1]) {\\n left = mid + 1;\\n } else {\\n right = mid;\\n }\\n }\\n return left;\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 JavaScript 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，二分查找。\n整个函数的功能设计可以这样描述：符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\n\narr.length >= 3\n存在 i（0 < i < arr.length - 1）使得：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i] \narr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你由整数组成的山脉数组 arr ，返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0,1,0]\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [0,2,1,0]\n输出：1\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [0,10,5,2]\n输出：1\n\n示例 4：\n\n输入：arr = [3,4,5,1]\n输出：2\n\n示例 5：\n\n输入：arr = [24,69,100,99,79,78,67,36,26,19]\n输出：2\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 106\n题目数据保证 arr 是一个山脉数组\n\n \n进阶：很容易想到时间复杂度 O(n) 的解决方案，你可以设计一个 O(log(n)) 的解决方案吗？"
}
] | 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['```ts\\nfunction peakIndexInMountainArray(arr: number[]): number {\\n let left = 1,\\n right = arr.length - 2;\\n while (left < right) {\\n const mid = (left + right) >> 1;\\n if (arr[mid] > arr[mid + 1]) {\\n right = mid;\\n } else {\\n left = mid + 1;\\n }\\n }\\n return left;\\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，二分查找。\n整个函数的功能设计可以这样描述：符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\n\narr.length >= 3\n存在 i（0 < i < arr.length - 1）使得：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i] \narr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你由整数组成的山脉数组 arr ，返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0,1,0]\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [0,2,1,0]\n输出：1\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [0,10,5,2]\n输出：1\n\n示例 4：\n\n输入：arr = [3,4,5,1]\n输出：2\n\n示例 5：\n\n输入：arr = [24,69,100,99,79,78,67,36,26,19]\n输出：2\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 106\n题目数据保证 arr 是一个山脉数组\n\n \n进阶：很容易想到时间复杂度 O(n) 的解决方案，你可以设计一个 O(log(n)) 的解决方案吗？"
}
] | 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": "符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\n\narr.length >= 3\n存在 i（0 < i < arr.length - 1）使得：\n\t\narr[0] < arr[1] < ... arr[i-1] < arr[i] \narr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给你由整数组成的山脉数组 arr ，返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0,1,0]\n输出：1\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [0,2,1,0]\n输出：1\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [0,10,5,2]\n输出：1\n\n示例 4：\n\n输入：arr = [3,4,5,1]\n输出：2\n\n示例 5：\n\n输入：arr = [24,69,100,99,79,78,67,36,26,19]\n输出：2\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 106\n题目数据保证 arr 是一个山脉数组\n\n \n进阶：很容易想到时间复杂度 O(n) 的解决方案，你可以设计一个 O(log(n)) 的解决方案吗？\n请使用 Rust 语言。\n\n这里提供一个参考思路，二分查找。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn peak_index_in_mountain_array(arr: Vec<i32>) -> i32 {\\n let mut left = 1;\\n let mut right = arr.len() - 2;\\n while left < right {\\n let mid = left + (right - left) / 2;\\n if arr[mid] > arr[mid + 1] {\\n right = mid;\\n } else {\\n left = left + 1;\\n }\\n }\\n left as i32\\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\\nclass Solution:\\n def expressiveWords(self, s: str, words: List[str]) -> int:\\n def check(s, t):\\n m, n = len(s), len(t)\\n if n > m:\\n return False\\n i = j = 0\\n while i < m and j < n:\\n if s[i] != t[j]:\\n return False\\n k = i\\n while k < m and s[k] == s[i]:\\n k += 1\\n c1 = k - i\\n i, k = k, j\\n while k < n and t[k] == t[j]:\\n k += 1\\n c2 = k - j\\n j = k\\n if c1 < c2 or (c1 < 3 and c1 != c2):\\n return False\\n return i == m and j == n\\n\\n return sum(check(s, t) for t 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遍历计数 + 双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以遍历数组 `words`，对于数组中的每个单词 $t$，判断 $t$ 是否可以通过扩张得到 $s$，如果可以，那么答案加一。\n\n因此，问题的关键在于判断单词 $t$ 是否可以通过扩张得到 $s$。这里我们通过一个 $check(s, t)$ 函数来判断。函数的具体实现逻辑如下：\n\n首先判断 $s$ 和 $t$ 的长度关系，如果 $t$ 的长度大于 $s$，直接返回 `false`；否则，我们用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向 $s$ 和 $t$，初始时 $i$ 和 $j$ 的值均为 $0$。\n\n如果 $i$ 和 $j$ 指向的字符不同，那么 $t$ 无法通过扩张得到 $s$，直接返回 `false`；否则，我们需要判断 $i$ 指向的字符的连续出现次数 $c_1$ 和 $j$ 指向的字符的连续出现次数 $c_2$ 的关系。如果 $c_1 \\lt c_2$ 或者 $c_1 \\lt 3$ 并且 $c_1 \\neq c_2$，那么 $t$ 无法通过扩张得到 $s$，直接返回 `false`；否则，将 $i$ 和 $j$ 分别右移 $c_1$ 和 $c_2$ 次。继续判断。\n\n如果 $i$ 和 $j$ 都到达了字符串的末尾，那么 $t$ 可以通过扩张得到 $s$，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times m + \\sum_{i=0}^{m-1} w_i)$，其中 $n$ 和 $m$ 分别为字符串 $s$ 和数组 $words$ 的长度，而 $w_i$ 为数组 $words$ 中第 $i$ 个单词的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有时候人们会用重复写一些字母来表示额外的感受，比如 \"hello\" -> \"heeellooo\", \"hi\" -> \"hiii\"。我们将相邻字母都相同的一串字符定义为相同字母组，例如：\"h\", \"eee\", \"ll\", \"ooo\"。\n对于一个给定的字符串 S ，如果另一个单词能够通过将一些字母组扩张从而使其和 S 相同，我们将这个单词定义为可扩张的（stretchy）。扩张操作定义如下：选择一个字母组（包含字母 c ），然后往其中添加相同的字母 c 使其长度达到 3 或以上。\n例如，以 \"hello\" 为例，我们可以对字母组 \"o\" 扩张得到 \"hellooo\"，但是无法以同样的方法得到 \"helloo\" 因为字母组 \"oo\" 长度小于 3。此外，我们可以进行另一种扩张 \"ll\" -> \"lllll\" 以获得 \"helllllooo\"。如果 s = \"helllllooo\"，那么查询词 \"hello\" 是可扩张的，因为可以对它执行这两种扩张操作使得 query = \"hello\" -> \"hellooo\" -> \"helllllooo\" = s。\n输入一组查询单词，输出其中可扩张的单词数量。\n \n示例：\n\n输入： \ns = \"heeellooo\"\nwords = [\"hello\", \"hi\", \"helo\"]\n输出：1\n解释：\n我们能通过扩张 \"hello\" 的 \"e\" 和 \"o\" 来得到 \"heeellooo\"。\n我们不能通过扩张 \"helo\" 来得到 \"heeellooo\" 因为 \"ll\" 的长度小于 3 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 100\ns 和所有在 words 中的单词都只由小写字母组成。"
}
] | 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": "有时候人们会用重复写一些字母来表示额外的感受，比如 \"hello\" -> \"heeellooo\", \"hi\" -> \"hiii\"。我们将相邻字母都相同的一串字符定义为相同字母组，例如：\"h\", \"eee\", \"ll\", \"ooo\"。\n对于一个给定的字符串 S ，如果另一个单词能够通过将一些字母组扩张从而使其和 S 相同，我们将这个单词定义为可扩张的（stretchy）。扩张操作定义如下：选择一个字母组（包含字母 c ），然后往其中添加相同的字母 c 使其长度达到 3 或以上。\n例如，以 \"hello\" 为例，我们可以对字母组 \"o\" 扩张得到 \"hellooo\"，但是无法以同样的方法得到 \"helloo\" 因为字母组 \"oo\" 长度小于 3。此外，我们可以进行另一种扩张 \"ll\" -> \"lllll\" 以获得 \"helllllooo\"。如果 s = \"helllllooo\"，那么查询词 \"hello\" 是可扩张的，因为可以对它执行这两种扩张操作使得 query = \"hello\" -> \"hellooo\" -> \"helllllooo\" = s。\n输入一组查询单词，输出其中可扩张的单词数量。\n \n示例：\n\n输入： \ns = \"heeellooo\"\nwords = [\"hello\", \"hi\", \"helo\"]\n输出：1\n解释：\n我们能通过扩张 \"hello\" 的 \"e\" 和 \"o\" 来得到 \"heeellooo\"。\n我们不能通过扩张 \"helo\" 来得到 \"heeellooo\" 因为 \"ll\" 的长度小于 3 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 100\ns 和所有在 words 中的单词都只由小写字母组成。\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用遍历计数 + 双指针。\n这里提供一个参考思路，我们可以遍历数组 `words`，对于数组中的每个单词 $t$，判断 $t$ 是否可以通过扩张得到 $s$，如果可以，那么答案加一。\n\n因此，问题的关键在于判断单词 $t$ 是否可以通过扩张得到 $s$。这里我们通过一个 $check(s, t)$ 函数来判断。函数的具体实现逻辑如下：\n\n首先判断 $s$ 和 $t$ 的长度关系，如果 $t$ 的长度大于 $s$，直接返回 `false`；否则，我们用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向 $s$ 和 $t$，初始时 $i$ 和 $j$ 的值均为 $0$。\n\n如果 $i$ 和 $j$ 指向的字符不同，那么 $t$ 无法通过扩张得到 $s$，直接返回 `false`；否则，我们需要判断 $i$ 指向的字符的连续出现次数 $c_1$ 和 $j$ 指向的字符的连续出现次数 $c_2$ 的关系。如果 $c_1 \\lt c_2$ 或者 $c_1 \\lt 3$ 并且 $c_1 \\neq c_2$，那么 $t$ 无法通过扩张得到 $s$，直接返回 `false`；否则，将 $i$ 和 $j$ 分别右移 $c_1$ 和 $c_2$ 次。继续判断。\n\n如果 $i$ 和 $j$ 都到达了字符串的末尾，那么 $t$ 可以通过扩张得到 $s$，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times m + \\sum_{i=0}^{m-1} w_i)$，其中 $n$ 和 $m$ 分别为字符串 $s$ 和数组 $words$ 的长度，而 $w_i$ 为数组 $words$ 中第 $i$ 个单词的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int expressiveWords(String s, String[] words) {\\n int ans = 0;\\n for (String t : words) {\\n if (check(s, t)) {\\n ++ans;\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private boolean check(String s, String t) {\\n int m = s.length(), n = t.length();\\n if (n > m) {\\n return false;\\n }\\n int i = 0, j = 0;\\n while (i < m && j < n) {\\n if (s.charAt(i) != t.charAt(j)) {\\n return false;\\n }\\n int k = i;\\n while (k < m && s.charAt(k) == s.charAt(i)) {\\n ++k;\\n }\\n int c1 = k - i;\\n i = k;\\n k = j;\\n while (k < n && t.charAt(k) == t.charAt(j)) {\\n ++k;\\n }\\n int c2 = k - j;\\n j = k;\\n if (c1 < c2 || (c1 < 3 && c1 != c2)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return i == m && j == n;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int expressiveWords(string s, vector<string>& words) {\\n auto check = [](string&s, string& t) -> int {\\n int m = s.size(), n = t.size();\\n if (n > m) return 0;\\n int i = 0, j = 0;\\n while (i < m && j < n) {\\n if (s[i] != t[j]) return 0;\\n int k = i;\\n while (k < m && s[k] == s[i]) ++k;\\n int c1 = k - i;\\n i = k, k = j;\\n while (k < n && t[k] == t[j]) ++k;\\n int c2 = k - j;\\n j = k;\\n if (c1 < c2 || (c1 < 3 && c1 != c2)) return 0;\\n }\\n return i == m && j == n;\\n };\\n\\n int ans = 0;\\n for (string& t : words) ans += check(s, t);\\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遍历计数 + 双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以遍历数组 `words`，对于数组中的每个单词 $t$，判断 $t$ 是否可以通过扩张得到 $s$，如果可以，那么答案加一。\n\n因此，问题的关键在于判断单词 $t$ 是否可以通过扩张得到 $s$。这里我们通过一个 $check(s, t)$ 函数来判断。函数的具体实现逻辑如下：\n\n首先判断 $s$ 和 $t$ 的长度关系，如果 $t$ 的长度大于 $s$，直接返回 `false`；否则，我们用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向 $s$ 和 $t$，初始时 $i$ 和 $j$ 的值均为 $0$。\n\n如果 $i$ 和 $j$ 指向的字符不同，那么 $t$ 无法通过扩张得到 $s$，直接返回 `false`；否则，我们需要判断 $i$ 指向的字符的连续出现次数 $c_1$ 和 $j$ 指向的字符的连续出现次数 $c_2$ 的关系。如果 $c_1 \\lt c_2$ 或者 $c_1 \\lt 3$ 并且 $c_1 \\neq c_2$，那么 $t$ 无法通过扩张得到 $s$，直接返回 `false`；否则，将 $i$ 和 $j$ 分别右移 $c_1$ 和 $c_2$ 次。继续判断。\n\n如果 $i$ 和 $j$ 都到达了字符串的末尾，那么 $t$ 可以通过扩张得到 $s$，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times m + \\sum_{i=0}^{m-1} w_i)$，其中 $n$ 和 $m$ 分别为字符串 $s$ 和数组 $words$ 的长度，而 $w_i$ 为数组 $words$ 中第 $i$ 个单词的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有时候人们会用重复写一些字母来表示额外的感受，比如 \"hello\" -> \"heeellooo\", \"hi\" -> \"hiii\"。我们将相邻字母都相同的一串字符定义为相同字母组，例如：\"h\", \"eee\", \"ll\", \"ooo\"。\n对于一个给定的字符串 S ，如果另一个单词能够通过将一些字母组扩张从而使其和 S 相同，我们将这个单词定义为可扩张的（stretchy）。扩张操作定义如下：选择一个字母组（包含字母 c ），然后往其中添加相同的字母 c 使其长度达到 3 或以上。\n例如，以 \"hello\" 为例，我们可以对字母组 \"o\" 扩张得到 \"hellooo\"，但是无法以同样的方法得到 \"helloo\" 因为字母组 \"oo\" 长度小于 3。此外，我们可以进行另一种扩张 \"ll\" -> \"lllll\" 以获得 \"helllllooo\"。如果 s = \"helllllooo\"，那么查询词 \"hello\" 是可扩张的，因为可以对它执行这两种扩张操作使得 query = \"hello\" -> \"hellooo\" -> \"helllllooo\" = s。\n输入一组查询单词，输出其中可扩张的单词数量。\n \n示例：\n\n输入： \ns = \"heeellooo\"\nwords = [\"hello\", \"hi\", \"helo\"]\n输出：1\n解释：\n我们能通过扩张 \"hello\" 的 \"e\" 和 \"o\" 来得到 \"heeellooo\"。\n我们不能通过扩张 \"helo\" 来得到 \"heeellooo\" 因为 \"ll\" 的长度小于 3 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 100\ns 和所有在 words 中的单词都只由小写字母组成。"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "有时候人们会用重复写一些字母来表示额外的感受，比如 \"hello\" -> \"heeellooo\", \"hi\" -> \"hiii\"。我们将相邻字母都相同的一串字符定义为相同字母组，例如：\"h\", \"eee\", \"ll\", \"ooo\"。\n对于一个给定的字符串 S ，如果另一个单词能够通过将一些字母组扩张从而使其和 S 相同，我们将这个单词定义为可扩张的（stretchy）。扩张操作定义如下：选择一个字母组（包含字母 c ），然后往其中添加相同的字母 c 使其长度达到 3 或以上。\n例如，以 \"hello\" 为例，我们可以对字母组 \"o\" 扩张得到 \"hellooo\"，但是无法以同样的方法得到 \"helloo\" 因为字母组 \"oo\" 长度小于 3。此外，我们可以进行另一种扩张 \"ll\" -> \"lllll\" 以获得 \"helllllooo\"。如果 s = \"helllllooo\"，那么查询词 \"hello\" 是可扩张的，因为可以对它执行这两种扩张操作使得 query = \"hello\" -> \"hellooo\" -> \"helllllooo\" = s。\n输入一组查询单词，输出其中可扩张的单词数量。\n \n示例：\n\n输入： \ns = \"heeellooo\"\nwords = [\"hello\", \"hi\", \"helo\"]\n输出：1\n解释：\n我们能通过扩张 \"hello\" 的 \"e\" 和 \"o\" 来得到 \"heeellooo\"。\n我们不能通过扩张 \"helo\" 来得到 \"heeellooo\" 因为 \"ll\" 的长度小于 3 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length, words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 100\ns 和所有在 words 中的单词都只由小写字母组成。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用遍历计数 + 双指针。\n这里提供一个参考思路，我们可以遍历数组 `words`，对于数组中的每个单词 $t$，判断 $t$ 是否可以通过扩张得到 $s$，如果可以，那么答案加一。\n\n因此，问题的关键在于判断单词 $t$ 是否可以通过扩张得到 $s$。这里我们通过一个 $check(s, t)$ 函数来判断。函数的具体实现逻辑如下：\n\n首先判断 $s$ 和 $t$ 的长度关系，如果 $t$ 的长度大于 $s$，直接返回 `false`；否则，我们用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向 $s$ 和 $t$，初始时 $i$ 和 $j$ 的值均为 $0$。\n\n如果 $i$ 和 $j$ 指向的字符不同，那么 $t$ 无法通过扩张得到 $s$，直接返回 `false`；否则，我们需要判断 $i$ 指向的字符的连续出现次数 $c_1$ 和 $j$ 指向的字符的连续出现次数 $c_2$ 的关系。如果 $c_1 \\lt c_2$ 或者 $c_1 \\lt 3$ 并且 $c_1 \\neq c_2$，那么 $t$ 无法通过扩张得到 $s$，直接返回 `false`；否则，将 $i$ 和 $j$ 分别右移 $c_1$ 和 $c_2$ 次。继续判断。\n\n如果 $i$ 和 $j$ 都到达了字符串的末尾，那么 $t$ 可以通过扩张得到 $s$，返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times m + \\sum_{i=0}^{m-1} w_i)$，其中 $n$ 和 $m$ 分别为字符串 $s$ 和数组 $words$ 的长度，而 $w_i$ 为数组 $words$ 中第 $i$ 个单词的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc expressiveWords(s string, words []string) (ans int) {\\n\\tcheck := func(s, t string) bool {\\n\\t\\tm, n := len(s), len(t)\\n\\t\\tif n > m {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t\\ti, j := 0, 0\\n\\t\\tfor i < m && j < n {\\n\\t\\t\\tif s[i] != t[j] {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tk := i\\n\\t\\t\\tfor k < m && s[k] == s[i] {\\n\\t\\t\\t\\tk++\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tc1 := k - i\\n\\t\\t\\ti, k = k, j\\n\\t\\t\\tfor k < n && t[k] == t[j] {\\n\\t\\t\\t\\tk++\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tc2 := k - j\\n\\t\\t\\tj = k\\n\\t\\t\\tif c1 < c2 || (c1 != c2 && c1 < 3) {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn i == m && j == n\\n\\t}\\n\\tfor _, t := range words {\\n\\t\\tif check(s, t) {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn 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": "给你一个字符串数组 words。\n一步操作中，你可以交换字符串 words[i] 的任意两个偶数下标对应的字符或任意两个奇数下标对应的字符。\n对两个字符串 words[i] 和 words[j] 而言，如果经过任意次数的操作，words[i] == words[j] ，那么这两个字符串是 特殊等价 的。\n\n例如，words[i] = \"zzxy\" 和 words[j] = \"xyzz\" 是一对 特殊等价 字符串，因为可以按 \"zzxy\" -> \"xzzy\" -> \"xyzz\" 的操作路径使 words[i] == words[j] 。\n\n现在规定，words 的 一组特殊等价字符串 就是 words 的一个同时满足下述条件的非空子集：\n\n该组中的每一对字符串都是 特殊等价 的\n该组字符串已经涵盖了该类别中的所有特殊等价字符串，容量达到理论上的最大值（也就是说，如果一个字符串不在该组中，那么这个字符串就 不会 与该组内任何字符串特殊等价）\n\n返回 words 中 特殊等价字符串组 的数量。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：words = [\"abcd\",\"cdab\",\"cbad\",\"xyzz\",\"zzxy\",\"zzyx\"]\n输出：3\n解释：\n其中一组为 [\"abcd\", \"cdab\", \"cbad\"]，因为它们是成对的特殊等价字符串，且没有其他字符串与这些字符串特殊等价。\n另外两组分别是 [\"xyzz\", \"zzxy\"] 和 [\"zzyx\"]。特别需要注意的是，\"zzxy\" 不与 \"zzyx\" 特殊等价。\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"abc\",\"acb\",\"bac\",\"bca\",\"cab\",\"cba\"]\n输出：3\n解释：3 组 [\"abc\",\"cba\"]，[\"acb\",\"bca\"]，[\"bac\",\"cab\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 1000\n1 <= words[i].length <= 20\n所有 words[i] 都只由小写字母组成。\n所有 words[i] 都具有相同的长度。请使用 Python3 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```python\\nclass Solution:\\n def numSpecialEquivGroups(self, words: List[str]) -> int:\\n s = {''.join(sorted(word[::2]) + sorted(word[1::2])) for word in words}\\n return len(s)\\n```\"]"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串数组 words。\n一步操作中，你可以交换字符串 words[i] 的任意两个偶数下标对应的字符或任意两个奇数下标对应的字符。\n对两个字符串 words[i] 和 words[j] 而言，如果经过任意次数的操作，words[i] == words[j] ，那么这两个字符串是 特殊等价 的。\n\n例如，words[i] = \"zzxy\" 和 words[j] = \"xyzz\" 是一对 特殊等价 字符串，因为可以按 \"zzxy\" -> \"xzzy\" -> \"xyzz\" 的操作路径使 words[i] == words[j] 。\n\n现在规定，words 的 一组特殊等价字符串 就是 words 的一个同时满足下述条件的非空子集：\n\n该组中的每一对字符串都是 特殊等价 的\n该组字符串已经涵盖了该类别中的所有特殊等价字符串，容量达到理论上的最大值（也就是说，如果一个字符串不在该组中，那么这个字符串就 不会 与该组内任何字符串特殊等价）\n\n返回 words 中 特殊等价字符串组 的数量。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：words = [\"abcd\",\"cdab\",\"cbad\",\"xyzz\",\"zzxy\",\"zzyx\"]\n输出：3\n解释：\n其中一组为 [\"abcd\", \"cdab\", \"cbad\"]，因为它们是成对的特殊等价字符串，且没有其他字符串与这些字符串特殊等价。\n另外两组分别是 [\"xyzz\", \"zzxy\"] 和 [\"zzyx\"]。特别需要注意的是，\"zzxy\" 不与 \"zzyx\" 特殊等价。\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"abc\",\"acb\",\"bac\",\"bca\",\"cab\",\"cba\"]\n输出：3\n解释：3 组 [\"abc\",\"cba\"]，[\"acb\",\"bca\"]，[\"bac\",\"cab\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 1000\n1 <= words[i].length <= 20\n所有 words[i] 都只由小写字母组成。\n所有 words[i] 都具有相同的长度。请使用 Java 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int numSpecialEquivGroups(String[] words) {\\n Set<String> s = new HashSet<>();\\n for (String word : words) {\\n s.add(convert(word));\\n }\\n return s.size();\\n }\\n\\n private String convert(String word) {\\n List<Character> a = new ArrayList<>();\\n List<Character> b = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < word.length(); ++i) {\\n char ch = word.charAt(i);\\n if (i % 2 == 0) {\\n a.add(ch);\\n } else {\\n b.add(ch);\\n }\\n }\\n Collections.sort(a);\\n Collections.sort(b);\\n StringBuilder sb = new StringBuilder();\\n for (char c : a) {\\n sb.append(c);\\n }\\n for (char c : b) {\\n sb.append(c);\\n }\\n return sb.toString();\\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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int numSpecialEquivGroups(vector<string>& words) {\\n unordered_set<string> s;\\n for (auto& word : words) {\\n string a = \"\", b = \"\";\\n for (int i = 0; i < word.size(); ++i) {\\n if (i & 1)\\n a += word[i];\\n else\\n b += word[i];\\n }\\n sort(a.begin(), a.end());\\n sort(b.begin(), b.end());\\n s.insert(a + b);\\n }\\n return s.size();\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串数组 words。\n一步操作中，你可以交换字符串 words[i] 的任意两个偶数下标对应的字符或任意两个奇数下标对应的字符。\n对两个字符串 words[i] 和 words[j] 而言，如果经过任意次数的操作，words[i] == words[j] ，那么这两个字符串是 特殊等价 的。\n\n例如，words[i] = \"zzxy\" 和 words[j] = \"xyzz\" 是一对 特殊等价 字符串，因为可以按 \"zzxy\" -> \"xzzy\" -> \"xyzz\" 的操作路径使 words[i] == words[j] 。\n\n现在规定，words 的 一组特殊等价字符串 就是 words 的一个同时满足下述条件的非空子集：\n\n该组中的每一对字符串都是 特殊等价 的\n该组字符串已经涵盖了该类别中的所有特殊等价字符串，容量达到理论上的最大值（也就是说，如果一个字符串不在该组中，那么这个字符串就 不会 与该组内任何字符串特殊等价）\n\n返回 words 中 特殊等价字符串组 的数量。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：words = [\"abcd\",\"cdab\",\"cbad\",\"xyzz\",\"zzxy\",\"zzyx\"]\n输出：3\n解释：\n其中一组为 [\"abcd\", \"cdab\", \"cbad\"]，因为它们是成对的特殊等价字符串，且没有其他字符串与这些字符串特殊等价。\n另外两组分别是 [\"xyzz\", \"zzxy\"] 和 [\"zzyx\"]。特别需要注意的是，\"zzxy\" 不与 \"zzyx\" 特殊等价。\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"abc\",\"acb\",\"bac\",\"bca\",\"cab\",\"cba\"]\n输出：3\n解释：3 组 [\"abc\",\"cba\"]，[\"acb\",\"bca\"]，[\"bac\",\"cab\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 1000\n1 <= words[i].length <= 20\n所有 words[i] 都只由小写字母组成。\n所有 words[i] 都具有相同的长度。"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc numSpecialEquivGroups(words []string) int {\\n\\ts := map[string]bool{}\\n\\tfor _, word := range words {\\n\\t\\ta, b := []rune{}, []rune{}\\n\\t\\tfor i, c := range word {\\n\\t\\t\\tif i&1 == 1 {\\n\\t\\t\\t\\ta = append(a, c)\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tb = append(b, c)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tsort.Slice(a, func(i, j int) bool {\\n\\t\\t\\treturn a[i] < a[j]\\n\\t\\t})\\n\\t\\tsort.Slice(b, func(i, j int) bool {\\n\\t\\t\\treturn b[i] < b[j]\\n\\t\\t})\\n\\t\\ts[string(a)+string(b)] = true\\n\\t}\\n\\treturn len(s)\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串数组 words。\n一步操作中，你可以交换字符串 words[i] 的任意两个偶数下标对应的字符或任意两个奇数下标对应的字符。\n对两个字符串 words[i] 和 words[j] 而言，如果经过任意次数的操作，words[i] == words[j] ，那么这两个字符串是 特殊等价 的。\n\n例如，words[i] = \"zzxy\" 和 words[j] = \"xyzz\" 是一对 特殊等价 字符串，因为可以按 \"zzxy\" -> \"xzzy\" -> \"xyzz\" 的操作路径使 words[i] == words[j] 。\n\n现在规定，words 的 一组特殊等价字符串 就是 words 的一个同时满足下述条件的非空子集：\n\n该组中的每一对字符串都是 特殊等价 的\n该组字符串已经涵盖了该类别中的所有特殊等价字符串，容量达到理论上的最大值（也就是说，如果一个字符串不在该组中，那么这个字符串就 不会 与该组内任何字符串特殊等价）\n\n返回 words 中 特殊等价字符串组 的数量。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：words = [\"abcd\",\"cdab\",\"cbad\",\"xyzz\",\"zzxy\",\"zzyx\"]\n输出：3\n解释：\n其中一组为 [\"abcd\", \"cdab\", \"cbad\"]，因为它们是成对的特殊等价字符串，且没有其他字符串与这些字符串特殊等价。\n另外两组分别是 [\"xyzz\", \"zzxy\"] 和 [\"zzyx\"]。特别需要注意的是，\"zzxy\" 不与 \"zzyx\" 特殊等价。\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"abc\",\"acb\",\"bac\",\"bca\",\"cab\",\"cba\"]\n输出：3\n解释：3 组 [\"abc\",\"cba\"]，[\"acb\",\"bca\"]，[\"bac\",\"cab\"]\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 1000\n1 <= words[i].length <= 20\n所有 words[i] 都只由小写字母组成。\n所有 words[i] 都具有相同的长度。"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是怎么实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def reachableNodes(self, edges: List[List[int]], maxMoves: int, n: int) -> int:\\n g = defaultdict(list)\\n for u, v, cnt in edges:\\n g[u].append((v, cnt + 1))\\n g[v].append((u, cnt + 1))\\n q = [(0, 0)]\\n dist = [0] + [inf] * n\\n while q:\\n d, u = heappop(q)\\n for v, cnt in g[u]:\\n if (t := d + cnt) < dist[v]:\\n dist[v] = t\\n q.append((t, v))\\n ans = sum(d <= maxMoves for d in dist)\\n for u, v, cnt in edges:\\n a = min(cnt, max(0, maxMoves - dist[u]))\\n b = min(cnt, max(0, maxMoves - dist[v]))\\n ans += min(cnt, a + b)\\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Dijkstra 算法的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，这道题本质是求从节点 $0$ 出发，最多经过 $maxMoves$ 步，可以到达多少个节点。单源最短路，且边权非负，我们可以考虑使用 Dijkstra 算法。\n\n根据题目描述，节点 $u_i$ 到节点 $v_i$ 之间存在 $cnt_i$ 个新节点，那么节点 $u_i$ 到节点 $v_i$ 的距离为 $cnt_i + 1$。\n\n我们举个简单的例子，以下节点 $1$ 和节点 $2$ 之间存在 $3$ 个新节点，那么节点 $1$ 到节点 $2$ 之间有 $4$ 条边，也即距离为 $4$。\n\n```\n1 -- o -- o -- o -- 2\n```\n\n因此，我们可以将原图中两点之间新节点的个数 $cnt_i$ 加 $1$，得到两点之间的距离。然后构建一个邻接表 $g$，用于存储每个节点的邻接节点以及到达邻接节点的距离。\n\n接下来，我们使用 Dijkstra 算法求出从节点 $0$ 到原始图其余所有节点的最短距离，存储在数组 $dist$ 中。\n\n然后，我们遍历数组 $dist$，统计其中小于等于 $maxMoves$ 的节点个数，也就是我们可以到达的节点数。不过，这并不是最终答案，我们还需要加上新节点中符合条件的节点个数。\n\n我们可以发现，如果我们能在 $dist[u]$ 步到达节点 $u$（其中 $dist[u] \\leq maxMoves$），并且节点 $u$ 到节点 $v$ 之间有 $cnt$ 个新节点，那么我们能通过节点 $u$ 到达的新节点个数 $a=\\min(cnt, maxMoves - dist[u])$。同理，我们能通过节点 $v$ 到达的新节点个数 $b=\\min(cnt, maxMoves - dist[v])$。那么，我们能到达节点 $u$ 和节点 $v$ 之间的新节点个数为 $\\min(cnt, a + b)$。\n\n因此，我们再遍历所有的边，统计其中能到达的新节点个数，累加到答案中即可。\n\n时间复杂度 $O(n + m \\times \\log n)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别为边数和节点数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个无向图（原始图），图中有 n 个节点，编号从 0 到 n - 1 。你决定将图中的每条边 细分 为一条节点链，每条边之间的新节点数各不相同。\n图用由边组成的二维数组 edges 表示，其中 edges[i] = [ui, vi, cnti] 表示原始图中节点 ui 和 vi 之间存在一条边，cnti 是将边 细分 后的新节点总数。注意，cnti == 0 表示边不可细分。\n要 细分 边 [ui, vi] ，需要将其替换为 (cnti + 1) 条新边，和 cnti 个新节点。新节点为 x1, x2, ..., xcnti ，新边为 [ui, x1], [x1, x2], [x2, x3], ..., [xcnti-1, xcnti], [xcnti, vi] 。\n现在得到一个 新的细分图 ，请你计算从节点 0 出发，可以到达多少个节点？如果节点间距离是 maxMoves 或更少，则视为 可以到达 。\n给你原始图和 maxMoves ，返回 新的细分图中从节点 0 出发 可到达的节点数 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：edges = [[0,1,10],[0,2,1],[1,2,2]], maxMoves = 6, n = 3\n输出：13\n解释：边的细分情况如上图所示。\n可以到达的节点已经用黄色标注出来。\n\n示例 2：\n\n输入：edges = [[0,1,4],[1,2,6],[0,2,8],[1,3,1]], maxMoves = 10, n = 4\n输出：23\n\n示例 3：\n\n输入：edges = [[1,2,4],[1,4,5],[1,3,1],[2,3,4],[3,4,5]], maxMoves = 17, n = 5\n输出：1\n解释：节点 0 与图的其余部分没有连通，所以只有节点 0 可以到达。\n\n \n提示：\n\n0 <= edges.length <= min(n * (n - 1) / 2, 104)\nedges[i].length == 3\n0 <= ui < vi < n\n图中 不存在平行边\n0 <= cnti <= 104\n0 <= maxMoves <= 109\n1 <= n <= 3000"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个无向图（原始图），图中有 n 个节点，编号从 0 到 n - 1 。你决定将图中的每条边 细分 为一条节点链，每条边之间的新节点数各不相同。\n图用由边组成的二维数组 edges 表示，其中 edges[i] = [ui, vi, cnti] 表示原始图中节点 ui 和 vi 之间存在一条边，cnti 是将边 细分 后的新节点总数。注意，cnti == 0 表示边不可细分。\n要 细分 边 [ui, vi] ，需要将其替换为 (cnti + 1) 条新边，和 cnti 个新节点。新节点为 x1, x2, ..., xcnti ，新边为 [ui, x1], [x1, x2], [x2, x3], ..., [xcnti-1, xcnti], [xcnti, vi] 。\n现在得到一个 新的细分图 ，请你计算从节点 0 出发，可以到达多少个节点？如果节点间距离是 maxMoves 或更少，则视为 可以到达 。\n给你原始图和 maxMoves ，返回 新的细分图中从节点 0 出发 可到达的节点数 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：edges = [[0,1,10],[0,2,1],[1,2,2]], maxMoves = 6, n = 3\n输出：13\n解释：边的细分情况如上图所示。\n可以到达的节点已经用黄色标注出来。\n\n示例 2：\n\n输入：edges = [[0,1,4],[1,2,6],[0,2,8],[1,3,1]], maxMoves = 10, n = 4\n输出：23\n\n示例 3：\n\n输入：edges = [[1,2,4],[1,4,5],[1,3,1],[2,3,4],[3,4,5]], maxMoves = 17, n = 5\n输出：1\n解释：节点 0 与图的其余部分没有连通，所以只有节点 0 可以到达。\n\n \n提示：\n\n0 <= edges.length <= min(n * (n - 1) / 2, 104)\nedges[i].length == 3\n0 <= ui < vi < n\n图中 不存在平行边\n0 <= cnti <= 104\n0 <= maxMoves <= 109\n1 <= n <= 3000\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用Dijkstra 算法。\n这里提供一个参考思路，这道题本质是求从节点 $0$ 出发，最多经过 $maxMoves$ 步，可以到达多少个节点。单源最短路，且边权非负，我们可以考虑使用 Dijkstra 算法。\n\n根据题目描述，节点 $u_i$ 到节点 $v_i$ 之间存在 $cnt_i$ 个新节点，那么节点 $u_i$ 到节点 $v_i$ 的距离为 $cnt_i + 1$。\n\n我们举个简单的例子，以下节点 $1$ 和节点 $2$ 之间存在 $3$ 个新节点，那么节点 $1$ 到节点 $2$ 之间有 $4$ 条边，也即距离为 $4$。\n\n```\n1 -- o -- o -- o -- 2\n```\n\n因此，我们可以将原图中两点之间新节点的个数 $cnt_i$ 加 $1$，得到两点之间的距离。然后构建一个邻接表 $g$，用于存储每个节点的邻接节点以及到达邻接节点的距离。\n\n接下来，我们使用 Dijkstra 算法求出从节点 $0$ 到原始图其余所有节点的最短距离，存储在数组 $dist$ 中。\n\n然后，我们遍历数组 $dist$，统计其中小于等于 $maxMoves$ 的节点个数，也就是我们可以到达的节点数。不过，这并不是最终答案，我们还需要加上新节点中符合条件的节点个数。\n\n我们可以发现，如果我们能在 $dist[u]$ 步到达节点 $u$（其中 $dist[u] \\leq maxMoves$），并且节点 $u$ 到节点 $v$ 之间有 $cnt$ 个新节点，那么我们能通过节点 $u$ 到达的新节点个数 $a=\\min(cnt, maxMoves - dist[u])$。同理，我们能通过节点 $v$ 到达的新节点个数 $b=\\min(cnt, maxMoves - dist[v])$。那么，我们能到达节点 $u$ 和节点 $v$ 之间的新节点个数为 $\\min(cnt, a + b)$。\n\n因此，我们再遍历所有的边，统计其中能到达的新节点个数，累加到答案中即可。\n\n时间复杂度 $O(n + m \\times \\log n)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别为边数和节点数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int reachableNodes(int[][] edges, int maxMoves, int n) {\\n List<int[]>[] g = new List[n];\\n Arrays.setAll(g, e -> new ArrayList<>());\\n for (var e : edges) {\\n int u = e[0], v = e[1], cnt = e[2] + 1;\\n g[u].add(new int[] {v, cnt});\\n g[v].add(new int[] {u, cnt});\\n }\\n int[] dist = new int[n];\\n Arrays.fill(dist, 1 << 30);\\n PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);\\n q.offer(new int[] {0, 0});\\n dist[0] = 0;\\n while (!q.isEmpty()) {\\n var p = q.poll();\\n int d = p[0], u = p[1];\\n for (var nxt : g[u]) {\\n int v = nxt[0], cnt = nxt[1];\\n if (d + cnt < dist[v]) {\\n dist[v] = d + cnt;\\n q.offer(new int[] {dist[v], v});\\n }\\n }\\n }\\n int ans = 0;\\n for (int d : dist) {\\n if (d <= maxMoves) {\\n ++ans;\\n }\\n }\\n for (var e : edges) {\\n int u = e[0], v = e[1], cnt = e[2];\\n int a = Math.min(cnt, Math.max(0, maxMoves - dist[u]));\\n int b = Math.min(cnt, Math.max(0, maxMoves - dist[v]));\\n ans += Math.min(cnt, a + b);\\n }\\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": "给你一个无向图（原始图），图中有 n 个节点，编号从 0 到 n - 1 。你决定将图中的每条边 细分 为一条节点链，每条边之间的新节点数各不相同。\n图用由边组成的二维数组 edges 表示，其中 edges[i] = [ui, vi, cnti] 表示原始图中节点 ui 和 vi 之间存在一条边，cnti 是将边 细分 后的新节点总数。注意，cnti == 0 表示边不可细分。\n要 细分 边 [ui, vi] ，需要将其替换为 (cnti + 1) 条新边，和 cnti 个新节点。新节点为 x1, x2, ..., xcnti ，新边为 [ui, x1], [x1, x2], [x2, x3], ..., [xcnti-1, xcnti], [xcnti, vi] 。\n现在得到一个 新的细分图 ，请你计算从节点 0 出发，可以到达多少个节点？如果节点间距离是 maxMoves 或更少，则视为 可以到达 。\n给你原始图和 maxMoves ，返回 新的细分图中从节点 0 出发 可到达的节点数 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：edges = [[0,1,10],[0,2,1],[1,2,2]], maxMoves = 6, n = 3\n输出：13\n解释：边的细分情况如上图所示。\n可以到达的节点已经用黄色标注出来。\n\n示例 2：\n\n输入：edges = [[0,1,4],[1,2,6],[0,2,8],[1,3,1]], maxMoves = 10, n = 4\n输出：23\n\n示例 3：\n\n输入：edges = [[1,2,4],[1,4,5],[1,3,1],[2,3,4],[3,4,5]], maxMoves = 17, n = 5\n输出：1\n解释：节点 0 与图的其余部分没有连通，所以只有节点 0 可以到达。\n\n \n提示：\n\n0 <= edges.length <= min(n * (n - 1) / 2, 104)\nedges[i].length == 3\n0 <= ui < vi < n\n图中 不存在平行边\n0 <= cnti <= 104\n0 <= maxMoves <= 109\n1 <= n <= 3000\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用Dijkstra 算法。\n这里提供一个参考思路，这道题本质是求从节点 $0$ 出发，最多经过 $maxMoves$ 步，可以到达多少个节点。单源最短路，且边权非负，我们可以考虑使用 Dijkstra 算法。\n\n根据题目描述，节点 $u_i$ 到节点 $v_i$ 之间存在 $cnt_i$ 个新节点，那么节点 $u_i$ 到节点 $v_i$ 的距离为 $cnt_i + 1$。\n\n我们举个简单的例子，以下节点 $1$ 和节点 $2$ 之间存在 $3$ 个新节点，那么节点 $1$ 到节点 $2$ 之间有 $4$ 条边，也即距离为 $4$。\n\n```\n1 -- o -- o -- o -- 2\n```\n\n因此，我们可以将原图中两点之间新节点的个数 $cnt_i$ 加 $1$，得到两点之间的距离。然后构建一个邻接表 $g$，用于存储每个节点的邻接节点以及到达邻接节点的距离。\n\n接下来，我们使用 Dijkstra 算法求出从节点 $0$ 到原始图其余所有节点的最短距离，存储在数组 $dist$ 中。\n\n然后，我们遍历数组 $dist$，统计其中小于等于 $maxMoves$ 的节点个数，也就是我们可以到达的节点数。不过，这并不是最终答案，我们还需要加上新节点中符合条件的节点个数。\n\n我们可以发现，如果我们能在 $dist[u]$ 步到达节点 $u$（其中 $dist[u] \\leq maxMoves$），并且节点 $u$ 到节点 $v$ 之间有 $cnt$ 个新节点，那么我们能通过节点 $u$ 到达的新节点个数 $a=\\min(cnt, maxMoves - dist[u])$。同理，我们能通过节点 $v$ 到达的新节点个数 $b=\\min(cnt, maxMoves - dist[v])$。那么，我们能到达节点 $u$ 和节点 $v$ 之间的新节点个数为 $\\min(cnt, a + b)$。\n\n因此，我们再遍历所有的边，统计其中能到达的新节点个数，累加到答案中即可。\n\n时间复杂度 $O(n + m \\times \\log n)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别为边数和节点数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int reachableNodes(vector<vector<int>>& edges, int maxMoves, int n) {\\n using pii = pair<int, int>;\\n vector<vector<pii>> g(n);\\n for (auto& e : edges) {\\n int u = e[0], v = e[1], cnt = e[2] + 1;\\n g[u].emplace_back(v, cnt);\\n g[v].emplace_back(u, cnt);\\n }\\n priority_queue<pii, vector<pii>, greater<pii>> q;\\n q.emplace(0, 0);\\n int dist[n];\\n memset(dist, 0x3f, sizeof dist);\\n dist[0] = 0;\\n while (!q.empty()) {\\n auto [d, u] = q.top();\\n q.pop();\\n for (auto& [v, cnt] : g[u]) {\\n if (d + cnt < dist[v]) {\\n dist[v] = d + cnt;\\n q.emplace(dist[v], v);\\n }\\n }\\n }\\n int ans = 0;\\n for (int& d : dist) ans += d <= maxMoves;\\n for (auto& e : edges) {\\n int u = e[0], v = e[1], cnt = e[2];\\n int a = min(cnt, max(0, maxMoves - dist[u]));\\n int b = min(cnt, max(0, maxMoves - dist[v]));\\n ans += min(cnt, a + b);\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个无向图（原始图），图中有 n 个节点，编号从 0 到 n - 1 。你决定将图中的每条边 细分 为一条节点链，每条边之间的新节点数各不相同。\n图用由边组成的二维数组 edges 表示，其中 edges[i] = [ui, vi, cnti] 表示原始图中节点 ui 和 vi 之间存在一条边，cnti 是将边 细分 后的新节点总数。注意，cnti == 0 表示边不可细分。\n要 细分 边 [ui, vi] ，需要将其替换为 (cnti + 1) 条新边，和 cnti 个新节点。新节点为 x1, x2, ..., xcnti ，新边为 [ui, x1], [x1, x2], [x2, x3], ..., [xcnti-1, xcnti], [xcnti, vi] 。\n现在得到一个 新的细分图 ，请你计算从节点 0 出发，可以到达多少个节点？如果节点间距离是 maxMoves 或更少，则视为 可以到达 。\n给你原始图和 maxMoves ，返回 新的细分图中从节点 0 出发 可到达的节点数 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：edges = [[0,1,10],[0,2,1],[1,2,2]], maxMoves = 6, n = 3\n输出：13\n解释：边的细分情况如上图所示。\n可以到达的节点已经用黄色标注出来。\n\n示例 2：\n\n输入：edges = [[0,1,4],[1,2,6],[0,2,8],[1,3,1]], maxMoves = 10, n = 4\n输出：23\n\n示例 3：\n\n输入：edges = [[1,2,4],[1,4,5],[1,3,1],[2,3,4],[3,4,5]], maxMoves = 17, n = 5\n输出：1\n解释：节点 0 与图的其余部分没有连通，所以只有节点 0 可以到达。\n\n \n提示：\n\n0 <= edges.length <= min(n * (n - 1) / 2, 104)\nedges[i].length == 3\n0 <= ui < vi < n\n图中 不存在平行边\n0 <= cnti <= 104\n0 <= maxMoves <= 109\n1 <= n <= 3000\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用Dijkstra 算法。\n这里提供一个参考思路，这道题本质是求从节点 $0$ 出发，最多经过 $maxMoves$ 步，可以到达多少个节点。单源最短路，且边权非负，我们可以考虑使用 Dijkstra 算法。\n\n根据题目描述，节点 $u_i$ 到节点 $v_i$ 之间存在 $cnt_i$ 个新节点，那么节点 $u_i$ 到节点 $v_i$ 的距离为 $cnt_i + 1$。\n\n我们举个简单的例子，以下节点 $1$ 和节点 $2$ 之间存在 $3$ 个新节点，那么节点 $1$ 到节点 $2$ 之间有 $4$ 条边，也即距离为 $4$。\n\n```\n1 -- o -- o -- o -- 2\n```\n\n因此，我们可以将原图中两点之间新节点的个数 $cnt_i$ 加 $1$，得到两点之间的距离。然后构建一个邻接表 $g$，用于存储每个节点的邻接节点以及到达邻接节点的距离。\n\n接下来，我们使用 Dijkstra 算法求出从节点 $0$ 到原始图其余所有节点的最短距离，存储在数组 $dist$ 中。\n\n然后，我们遍历数组 $dist$，统计其中小于等于 $maxMoves$ 的节点个数，也就是我们可以到达的节点数。不过，这并不是最终答案，我们还需要加上新节点中符合条件的节点个数。\n\n我们可以发现，如果我们能在 $dist[u]$ 步到达节点 $u$（其中 $dist[u] \\leq maxMoves$），并且节点 $u$ 到节点 $v$ 之间有 $cnt$ 个新节点，那么我们能通过节点 $u$ 到达的新节点个数 $a=\\min(cnt, maxMoves - dist[u])$。同理，我们能通过节点 $v$ 到达的新节点个数 $b=\\min(cnt, maxMoves - dist[v])$。那么，我们能到达节点 $u$ 和节点 $v$ 之间的新节点个数为 $\\min(cnt, a + b)$。\n\n因此，我们再遍历所有的边，统计其中能到达的新节点个数，累加到答案中即可。\n\n时间复杂度 $O(n + m \\times \\log n)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别为边数和节点数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc reachableNodes(edges [][]int, maxMoves int, n int) (ans int) {\\n\\tg := make([][]pair, n)\\n\\tfor _, e := range edges {\\n\\t\\tu, v, cnt := e[0], e[1], e[2]+1\\n\\t\\tg[u] = append(g[u], pair{cnt, v})\\n\\t\\tg[v] = append(g[v], pair{cnt, u})\\n\\t}\\n\\tdist := make([]int, n)\\n\\tfor i := range dist {\\n\\t\\tdist[i] = 1 << 30\\n\\t}\\n\\tdist[0] = 0\\n\\tq := hp{{0, 0}}\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\tp := heap.Pop(&q).(pair)\\n\\t\\td, u := p.v, p.i\\n\\t\\tfor _, nxt := range g[u] {\\n\\t\\t\\tv, cnt := nxt.i, nxt.v\\n\\t\\t\\tif t := d + cnt; t < dist[v] {\\n\\t\\t\\t\\tdist[v] = t\\n\\t\\t\\t\\theap.Push(&q, pair{t, v})\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor _, d := range dist {\\n\\t\\tif d <= maxMoves {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor _, e := range edges {\\n\\t\\tu, v, cnt := e[0], e[1], e[2]\\n\\t\\ta := min(cnt, max(0, maxMoves-dist[u]))\\n\\t\\tb := min(cnt, max(0, maxMoves-dist[v]))\\n\\t\\tans += min(cnt, a+b)\\n\\t}\\n\\treturn\\n}\\n\\ntype pair struct{ v, i int }\\ntype hp []pair\\n\\nfunc (h hp) Len() int { return len(h) }\\nfunc (h hp) Less(i, j int) bool { return h[i].v < h[j].v }\\nfunc (h hp) Swap(i, j int) { h[i], h[j] = h[j], h[i] }\\nfunc (h *hp) Push(v interface{}) { *h = append(*h, v.(pair)) }\\nfunc (h *hp) Pop() interface{} { a := *h; v := a[len(a)-1]; *h = a[:len(a)-1]; return v }\\n\\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```']"
}
] | 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": "如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。\n例如，\"tars\" 和 \"rats\" 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)； \"rats\" 和 \"arts\" 也是相似的，但是 \"star\" 不与 \"tars\"，\"rats\"，或 \"arts\" 相似。\n总之，它们通过相似性形成了两个关联组：{\"tars\", \"rats\", \"arts\"} 和 {\"star\"}。注意，\"tars\" 和 \"arts\" 是在同一组中，即使它们并不相似。形式上，对每个组而言，要确定一个单词在组中，只需要这个词和该组中至少一个单词相似。\n给你一个字符串列表 strs。列表中的每个字符串都是 strs 中其它所有字符串的一个字母异位词。请问 strs 中有多少个相似字符串组？\n \n示例 1：\n\n输入：strs = [\"tars\",\"rats\",\"arts\",\"star\"]\n输出：2\n\n示例 2：\n\n输入：strs = [\"omv\",\"ovm\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= strs.length <= 300\n1 <= strs[i].length <= 300\nstrs[i] 只包含小写字母。\nstrs 中的所有单词都具有相同的长度，且是彼此的字母异位词。\n请使用 Python3 语言。\n\n这里提供一个参考思路，对于本题，先遍历所有字符串对，判断两字符串是否相似，若相似，则将两字符串合并到同一个集合中，从而形成并查集。最后统计集合的数量即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def numSimilarGroups(self, strs: List[str]) -> int:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n n, l = len(strs), len(strs[0])\\n p = list(range(n))\\n for i in range(n):\\n for j in range(i + 1, n):\\n if sum(strs[i][k] != strs[j][k] for k in range(l)) <= 2:\\n p[find(i)] = find(j)\\n return sum(i == find(i) for i in range(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": "如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。\n例如，\"tars\" 和 \"rats\" 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)； \"rats\" 和 \"arts\" 也是相似的，但是 \"star\" 不与 \"tars\"，\"rats\"，或 \"arts\" 相似。\n总之，它们通过相似性形成了两个关联组：{\"tars\", \"rats\", \"arts\"} 和 {\"star\"}。注意，\"tars\" 和 \"arts\" 是在同一组中，即使它们并不相似。形式上，对每个组而言，要确定一个单词在组中，只需要这个词和该组中至少一个单词相似。\n给你一个字符串列表 strs。列表中的每个字符串都是 strs 中其它所有字符串的一个字母异位词。请问 strs 中有多少个相似字符串组？\n \n示例 1：\n\n输入：strs = [\"tars\",\"rats\",\"arts\",\"star\"]\n输出：2\n\n示例 2：\n\n输入：strs = [\"omv\",\"ovm\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= strs.length <= 300\n1 <= strs[i].length <= 300\nstrs[i] 只包含小写字母。\nstrs 中的所有单词都具有相同的长度，且是彼此的字母异位词。\n请使用 Java 语言。\n\n这里提供一个参考思路，对于本题，先遍历所有字符串对，判断两字符串是否相似，若相似，则将两字符串合并到同一个集合中，从而形成并查集。最后统计集合的数量即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private int[] p;\\n\\n public int numSimilarGroups(String[] strs) {\\n int n = strs.length;\\n p = new int[n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n p[i] = i;\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j) {\\n if (check(strs[i], strs[j])) {\\n p[find(i)] = find(j);\\n }\\n }\\n }\\n int res = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (i == find(i)) {\\n ++res;\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\n\\n private boolean check(String a, String b) {\\n int cnt = 0;\\n int n = a.length();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (a.charAt(i) != b.charAt(i)) {\\n ++cnt;\\n }\\n }\\n return cnt <= 2;\\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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> p;\\n\\n int numSimilarGroups(vector<string>& strs) {\\n int n = strs.size();\\n p.resize(n);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) p[i] = i;\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n for (int j = i + 1; j < n; ++j)\\n if (check(strs[i], strs[j]))\\n p[find(i)] = find(j);\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n if (i == find(i))\\n ++ans;\\n return ans;\\n }\\n\\n bool check(string a, string b) {\\n int cnt = 0;\\n for (int i = 0; i < a.size(); ++i)\\n if (a[i] != b[i])\\n ++cnt;\\n return cnt <= 2;\\n }\\n\\n int find(int x) {\\n if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);\\n return p[x];\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，对于本题，先遍历所有字符串对，判断两字符串是否相似，若相似，则将两字符串合并到同一个集合中，从而形成并查集。最后统计集合的数量即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。\n例如，\"tars\" 和 \"rats\" 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)； \"rats\" 和 \"arts\" 也是相似的，但是 \"star\" 不与 \"tars\"，\"rats\"，或 \"arts\" 相似。\n总之，它们通过相似性形成了两个关联组：{\"tars\", \"rats\", \"arts\"} 和 {\"star\"}。注意，\"tars\" 和 \"arts\" 是在同一组中，即使它们并不相似。形式上，对每个组而言，要确定一个单词在组中，只需要这个词和该组中至少一个单词相似。\n给你一个字符串列表 strs。列表中的每个字符串都是 strs 中其它所有字符串的一个字母异位词。请问 strs 中有多少个相似字符串组？\n \n示例 1：\n\n输入：strs = [\"tars\",\"rats\",\"arts\",\"star\"]\n输出：2\n\n示例 2：\n\n输入：strs = [\"omv\",\"ovm\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= strs.length <= 300\n1 <= strs[i].length <= 300\nstrs[i] 只包含小写字母。\nstrs 中的所有单词都具有相同的长度，且是彼此的字母异位词。"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc numSimilarGroups(strs []string) int {\\n\\tn := len(strs)\\n\\tp := make([]int, n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t}\\n\\tcheck := func(a, b string) bool {\\n\\t\\tcnt := 0\\n\\t\\tfor i := range a {\\n\\t\\t\\tif a[i] != b[i] {\\n\\t\\t\\t\\tcnt++\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn cnt <= 2\\n\\t}\\n\\tvar find func(x int) int\\n\\tfind = func(x int) int {\\n\\t\\tif p[x] != x {\\n\\t\\t\\tp[x] = find(p[x])\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn p[x]\\n\\t}\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tfor j := i + 1; j < n; j++ {\\n\\t\\t\\tif check(strs[i], strs[j]) {\\n\\t\\t\\t\\tp[find(i)] = find(j)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tif i == find(i) {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\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，对于本题，先遍历所有字符串对，判断两字符串是否相似，若相似，则将两字符串合并到同一个集合中，从而形成并查集。最后统计集合的数量即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。\n例如，\"tars\" 和 \"rats\" 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)； \"rats\" 和 \"arts\" 也是相似的，但是 \"star\" 不与 \"tars\"，\"rats\"，或 \"arts\" 相似。\n总之，它们通过相似性形成了两个关联组：{\"tars\", \"rats\", \"arts\"} 和 {\"star\"}。注意，\"tars\" 和 \"arts\" 是在同一组中，即使它们并不相似。形式上，对每个组而言，要确定一个单词在组中，只需要这个词和该组中至少一个单词相似。\n给你一个字符串列表 strs。列表中的每个字符串都是 strs 中其它所有字符串的一个字母异位词。请问 strs 中有多少个相似字符串组？\n \n示例 1：\n\n输入：strs = [\"tars\",\"rats\",\"arts\",\"star\"]\n输出：2\n\n示例 2：\n\n输入：strs = [\"omv\",\"ovm\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= strs.length <= 300\n1 <= strs[i].length <= 300\nstrs[i] 只包含小写字母。\nstrs 中的所有单词都具有相同的长度，且是彼此的字母异位词。"
}
] | 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 maxDistToClosest(self, seats: List[int]) -> int:\\n first = last = None\\n d = 0\\n for i, c in enumerate(seats):\\n if c:\\n if last is not None:\\n d = max(d, i - last)\\n if first is None:\\n first = i\\n last = i\\n return max(first, len(seats) - last - 1, d // 2)\\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一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义两个变量 `first` 和 `last` 分别表示第一个人和最后一个人的位置，用变量 `d` 表示两个人之间的最大距离。\n\n然后遍历数组 `seats`，如果当前位置有人，如果此前 `last` 更新过，说明此前有人，此时更新 $d = \\max(d, i - last)$；如果此前 `first` 没有更新过，说明此前没有人，此时更新 `first = i`，然后更新 `last = i`。\n\n最后返回 $\\max(first, n - last - 1, d / 2)$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `seats` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个数组 seats 表示一排座位，其中 seats[i] = 1 代表有人坐在第 i 个座位上，seats[i] = 0 代表座位 i 上是空的（下标从 0 开始）。\n至少有一个空座位，且至少有一人已经坐在座位上。\n亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。\n返回他到离他最近的人的最大距离。\n \n示例 1：\n\n\n输入：seats = [1,0,0,0,1,0,1]\n输出：2\n解释：\n如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。\n如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。\n因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。 \n\n示例 2：\n\n输入：seats = [1,0,0,0]\n输出：3\n解释：\n如果亚历克斯坐在最后一个座位上，他离最近的人有 3 个座位远。\n这是可能的最大距离，所以答案是 3 。\n\n示例 3：\n\n输入：seats = [0,1]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n2 <= seats.length <= 2 * 104\nseats[i] 为 0 或 1\n至少有一个 空座位\n至少有一个 座位上有人"
}
] | 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['```java\\nclass Solution {\\n public int maxDistToClosest(int[] seats) {\\n int first = -1, last = -1;\\n int d = 0, n = seats.length;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (seats[i] == 1) {\\n if (last != -1) {\\n d = Math.max(d, i - last);\\n }\\n if (first == -1) {\\n first = i;\\n }\\n last = i;\\n }\\n }\\n return Math.max(d / 2, Math.max(first, n - last - 1));\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义两个变量 `first` 和 `last` 分别表示第一个人和最后一个人的位置，用变量 `d` 表示两个人之间的最大距离。\n\n然后遍历数组 `seats`，如果当前位置有人，如果此前 `last` 更新过，说明此前有人，此时更新 $d = \\max(d, i - last)$；如果此前 `first` 没有更新过，说明此前没有人，此时更新 `first = i`，然后更新 `last = i`。\n\n最后返回 $\\max(first, n - last - 1, d / 2)$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `seats` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个数组 seats 表示一排座位，其中 seats[i] = 1 代表有人坐在第 i 个座位上，seats[i] = 0 代表座位 i 上是空的（下标从 0 开始）。\n至少有一个空座位，且至少有一人已经坐在座位上。\n亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。\n返回他到离他最近的人的最大距离。\n \n示例 1：\n\n\n输入：seats = [1,0,0,0,1,0,1]\n输出：2\n解释：\n如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。\n如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。\n因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。 \n\n示例 2：\n\n输入：seats = [1,0,0,0]\n输出：3\n解释：\n如果亚历克斯坐在最后一个座位上，他离最近的人有 3 个座位远。\n这是可能的最大距离，所以答案是 3 。\n\n示例 3：\n\n输入：seats = [0,1]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n2 <= seats.length <= 2 * 104\nseats[i] 为 0 或 1\n至少有一个 空座位\n至少有一个 座位上有人"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个数组 seats 表示一排座位，其中 seats[i] = 1 代表有人坐在第 i 个座位上，seats[i] = 0 代表座位 i 上是空的（下标从 0 开始）。\n至少有一个空座位，且至少有一人已经坐在座位上。\n亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。\n返回他到离他最近的人的最大距离。\n \n示例 1：\n\n\n输入：seats = [1,0,0,0,1,0,1]\n输出：2\n解释：\n如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。\n如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。\n因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。 \n\n示例 2：\n\n输入：seats = [1,0,0,0]\n输出：3\n解释：\n如果亚历克斯坐在最后一个座位上，他离最近的人有 3 个座位远。\n这是可能的最大距离，所以答案是 3 。\n\n示例 3：\n\n输入：seats = [0,1]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n2 <= seats.length <= 2 * 104\nseats[i] 为 0 或 1\n至少有一个 空座位\n至少有一个 座位上有人\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用一次遍历。\n这里提供一个参考思路，我们定义两个变量 `first` 和 `last` 分别表示第一个人和最后一个人的位置，用变量 `d` 表示两个人之间的最大距离。\n\n然后遍历数组 `seats`，如果当前位置有人，如果此前 `last` 更新过，说明此前有人，此时更新 $d = \\max(d, i - last)$；如果此前 `first` 没有更新过，说明此前没有人，此时更新 `first = i`，然后更新 `last = i`。\n\n最后返回 $\\max(first, n - last - 1, d / 2)$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `seats` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxDistToClosest(vector<int>& seats) {\\n int first = -1, last = -1;\\n int d = 0, n = seats.size();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (seats[i] == 1) {\\n if (last != -1) {\\n d = max(d, i - last);\\n }\\n if (first == -1) {\\n first = i;\\n }\\n last = i;\\n }\\n }\\n return max({d / 2, max(first, n - last - 1)});\\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 maxDistToClosest(seats []int) int {\\n\\tfirst, last := -1, -1\\n\\td := 0\\n\\tfor i, c := range seats {\\n\\t\\tif c == 1 {\\n\\t\\t\\tif last != -1 {\\n\\t\\t\\t\\td = max(d, i-last)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif first == -1 {\\n\\t\\t\\t\\tfirst = i\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tlast = i\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn max(d/2, max(first, len(seats)-last-1))\\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实现的时候主要使用了一次遍历的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义两个变量 `first` 和 `last` 分别表示第一个人和最后一个人的位置，用变量 `d` 表示两个人之间的最大距离。\n\n然后遍历数组 `seats`，如果当前位置有人，如果此前 `last` 更新过，说明此前有人，此时更新 $d = \\max(d, i - last)$；如果此前 `first` 没有更新过，说明此前没有人，此时更新 `first = i`，然后更新 `last = i`。\n\n最后返回 $\\max(first, n - last - 1, d / 2)$ 即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `seats` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个数组 seats 表示一排座位，其中 seats[i] = 1 代表有人坐在第 i 个座位上，seats[i] = 0 代表座位 i 上是空的（下标从 0 开始）。\n至少有一个空座位，且至少有一人已经坐在座位上。\n亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。\n返回他到离他最近的人的最大距离。\n \n示例 1：\n\n\n输入：seats = [1,0,0,0,1,0,1]\n输出：2\n解释：\n如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。\n如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。\n因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。 \n\n示例 2：\n\n输入：seats = [1,0,0,0]\n输出：3\n解释：\n如果亚历克斯坐在最后一个座位上，他离最近的人有 3 个座位远。\n这是可能的最大距离，所以答案是 3 。\n\n示例 3：\n\n输入：seats = [0,1]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n2 <= seats.length <= 2 * 104\nseats[i] 为 0 或 1\n至少有一个 空座位\n至少有一个 座位上有人"
}
] | 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": "我们有一个非负整数数组 arr 。\n对于每个（连续的）子数组 sub = [arr[i], arr[i + 1], ..., arr[j]] （ i <= j），我们对 sub 中的每个元素进行按位或操作，获得结果 arr[i] | arr[i + 1] | ... | arr[j] 。\n返回可能结果的数量。 多次出现的结果在最终答案中仅计算一次。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0]\n输出：1\n解释：\n只有一个可能的结果 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [1,1,2]\n输出：3\n解释：\n可能的子数组为 [1]，[1]，[2]，[1, 1]，[1, 2]，[1, 1, 2]。\n产生的结果为 1，1，2，1，3，3 。\n有三个唯一值，所以答案是 3 。\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [1,2,4]\n输出：6\n解释：\n可能的结果是 1，2，3，4，6，以及 7 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 5 * 104\n0 <= nums[i] <= 109请使用 Python3 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def subarrayBitwiseORs(self, arr: List[int]) -> int:\\n s = set()\\n prev = 0\\n for i, v in enumerate(arr):\\n prev |= v\\n curr = 0\\n for j in range(i, -1, -1):\\n curr |= arr[j]\\n s.add(curr)\\n if curr == prev:\\n break\\n return len(s)\\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 int subarrayBitwiseORs(int[] arr) {\\n Set<Integer> s = new HashSet<>();\\n int prev = 0;\\n for (int i = 0; i < arr.length; ++i) {\\n prev |= arr[i];\\n int curr = 0;\\n for (int j = i; j >= 0; --j) {\\n curr |= arr[j];\\n s.add(curr);\\n if (curr == prev) {\\n break;\\n }\\n }\\n }\\n return s.size();\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们有一个非负整数数组 arr 。\n对于每个（连续的）子数组 sub = [arr[i], arr[i + 1], ..., arr[j]] （ i <= j），我们对 sub 中的每个元素进行按位或操作，获得结果 arr[i] | arr[i + 1] | ... | arr[j] 。\n返回可能结果的数量。 多次出现的结果在最终答案中仅计算一次。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0]\n输出：1\n解释：\n只有一个可能的结果 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [1,1,2]\n输出：3\n解释：\n可能的子数组为 [1]，[1]，[2]，[1, 1]，[1, 2]，[1, 1, 2]。\n产生的结果为 1，1，2，1，3，3 。\n有三个唯一值，所以答案是 3 。\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [1,2,4]\n输出：6\n解释：\n可能的结果是 1，2，3，4，6，以及 7 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 5 * 104\n0 <= nums[i] <= 109"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是怎么实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int subarrayBitwiseORs(vector<int>& arr) {\\n unordered_set<int> s;\\n int prev = 0;\\n for (int i = 0; i < arr.size(); ++i) {\\n prev |= arr[i];\\n int curr = 0;\\n for (int j = i; ~j; --j) {\\n curr |= arr[j];\\n s.insert(curr);\\n if (curr == prev) break;\\n }\\n }\\n return s.size();\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们有一个非负整数数组 arr 。\n对于每个（连续的）子数组 sub = [arr[i], arr[i + 1], ..., arr[j]] （ i <= j），我们对 sub 中的每个元素进行按位或操作，获得结果 arr[i] | arr[i + 1] | ... | arr[j] 。\n返回可能结果的数量。 多次出现的结果在最终答案中仅计算一次。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0]\n输出：1\n解释：\n只有一个可能的结果 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [1,1,2]\n输出：3\n解释：\n可能的子数组为 [1]，[1]，[2]，[1, 1]，[1, 2]，[1, 1, 2]。\n产生的结果为 1，1，2，1，3，3 。\n有三个唯一值，所以答案是 3 。\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [1,2,4]\n输出：6\n解释：\n可能的结果是 1，2，3，4，6，以及 7 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 5 * 104\n0 <= nums[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": "我们有一个非负整数数组 arr 。\n对于每个（连续的）子数组 sub = [arr[i], arr[i + 1], ..., arr[j]] （ i <= j），我们对 sub 中的每个元素进行按位或操作，获得结果 arr[i] | arr[i + 1] | ... | arr[j] 。\n返回可能结果的数量。 多次出现的结果在最终答案中仅计算一次。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [0]\n输出：1\n解释：\n只有一个可能的结果 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [1,1,2]\n输出：3\n解释：\n可能的子数组为 [1]，[1]，[2]，[1, 1]，[1, 2]，[1, 1, 2]。\n产生的结果为 1，1，2，1，3，3 。\n有三个唯一值，所以答案是 3 。\n\n示例 3：\n\n输入：arr = [1,2,4]\n输出：6\n解释：\n可能的结果是 1，2，3，4，6，以及 7 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 5 * 104\n0 <= nums[i] <= 109请使用 Go 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc subarrayBitwiseORs(arr []int) int {\\n\\ts := map[int]bool{}\\n\\tprev := 0\\n\\tfor i, v := range arr {\\n\\t\\tprev |= v\\n\\t\\tcurr := 0\\n\\t\\tfor j := i; j >= 0; j-- {\\n\\t\\t\\tcurr |= arr[j]\\n\\t\\t\\ts[curr] = true\\n\\t\\t\\tif curr == prev {\\n\\t\\t\\t\\tbreak\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn len(s)\\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 xorGame(self, nums: List[int]) -> bool:\\n return len(nums) % 2 == 0 or reduce(xor, nums) == 0\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了位运算的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据游戏规则，轮到某个玩家时，如果当前黑板上所有数字按位异或运算结果为 $0$，这个玩家获胜。由于 Alice 先手，因此当 `nums` 中所有数字的异或结果为 $0$ 时，Alice 可以获胜。\n\n当 `nums` 中所有数字的异或结果不为 $0$ 时，我们不妨考虑从数组 `nums` 的长度奇偶性来分析 Alice 的获胜情况。\n\n当 `nums` 的长度为偶数时，如果 Alice 必败，那么只有一种情况，就是 Alice 无论擦掉哪个数字，剩余所有数字的异或结果都等于 $0$。我们来分析一下是否存在这种情况。\n\n假设数组 `nums` 长度为 $n$，并且 $n$ 是偶数，记所有数字异或结尾为 $S$，则有：\n\n$$\nS = nums[0] \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus nums[n-1] \\neq 0\n$$\n\n我们记 $S_i$ 为数组 `nums` 擦掉第 $i$ 个数字后的异或结果，那么有：\n\n$$\nS_i \\oplus nums[i] = S\n$$\n\n等式两边同时异或 $nums[i]$，得到：\n\n$$\nS_i = S \\oplus nums[i]\n$$\n\n如果无论 Alice 擦掉哪个数字，剩余所有数字的异或结果都等于 $0$，那么对所有 $i$，都有 $S_i = 0$，即：\n\n$$\nS_0 \\oplus S_1 \\oplus \\cdots \\oplus S_{n-1} = 0\n$$\n\n我们将 $S_i = S \\oplus nums[i]$ 代入上式，得到：\n\n$$\nS \\oplus nums[0] \\oplus S \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus S \\oplus nums[n-1] = 0\n$$\n\n上式共有 $n$（偶数）个 $S$，而 $nums[0] \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus nums[n-1]$ 也等于 $S$，因此上式等价于 $0 \\oplus S = 0$。这与 $S \\neq 0$ 矛盾，因此不存在这种情况。因此当 `nums` 的长度为偶数时，Alice 必胜。\n\n如果长度为奇数，那么 Alice 擦掉一个数字后，剩余数字个数为偶数，也就是将偶数长度的情况留给 Bob，那么 Bob 必胜，也即 Alice 必败。\n\n综上，当 `nums` 的长度为偶数，或者 `nums` 中所有数字的异或结果为 $0$ 时，Alice 可以获胜。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：黑板上写着一个非负整数数组 nums[i] 。\nAlice 和 Bob 轮流从黑板上擦掉一个数字，Alice 先手。如果擦除一个数字后，剩余的所有数字按位异或运算得出的结果等于 0 的话，当前玩家游戏失败。 另外，如果只剩一个数字，按位异或运算得到它本身；如果无数字剩余，按位异或运算结果为 0。\n并且，轮到某个玩家时，如果当前黑板上所有数字按位异或运算结果等于 0 ，这个玩家获胜。\n假设两个玩家每步都使用最优解，当且仅当 Alice 获胜时返回 true。\n \n示例 1：\n\n输入: nums = [1,1,2]\n输出: false\n解释: \nAlice 有两个选择: 擦掉数字 1 或 2。\n如果擦掉 1, 数组变成 [1, 2]。剩余数字按位异或得到 1 XOR 2 = 3。那么 Bob 可以擦掉任意数字，因为 Alice 会成为擦掉最后一个数字的人，她总是会输。\n如果 Alice 擦掉 2，那么数组变成[1, 1]。剩余数字按位异或得到 1 XOR 1 = 0。Alice 仍然会输掉游戏。\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [0,1]\n输出: true\n\n示例 3:\n\n输入: nums = [1,2,3]\n输出: true\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 1000\n0 <= nums[i] < 216"
}
] | 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": "黑板上写着一个非负整数数组 nums[i] 。\nAlice 和 Bob 轮流从黑板上擦掉一个数字，Alice 先手。如果擦除一个数字后，剩余的所有数字按位异或运算得出的结果等于 0 的话，当前玩家游戏失败。 另外，如果只剩一个数字，按位异或运算得到它本身；如果无数字剩余，按位异或运算结果为 0。\n并且，轮到某个玩家时，如果当前黑板上所有数字按位异或运算结果等于 0 ，这个玩家获胜。\n假设两个玩家每步都使用最优解，当且仅当 Alice 获胜时返回 true。\n \n示例 1：\n\n输入: nums = [1,1,2]\n输出: false\n解释: \nAlice 有两个选择: 擦掉数字 1 或 2。\n如果擦掉 1, 数组变成 [1, 2]。剩余数字按位异或得到 1 XOR 2 = 3。那么 Bob 可以擦掉任意数字，因为 Alice 会成为擦掉最后一个数字的人，她总是会输。\n如果 Alice 擦掉 2，那么数组变成[1, 1]。剩余数字按位异或得到 1 XOR 1 = 0。Alice 仍然会输掉游戏。\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [0,1]\n输出: true\n\n示例 3:\n\n输入: nums = [1,2,3]\n输出: true\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 1000\n0 <= nums[i] < 216\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用位运算。\n这里提供一个参考思路，根据游戏规则，轮到某个玩家时，如果当前黑板上所有数字按位异或运算结果为 $0$，这个玩家获胜。由于 Alice 先手，因此当 `nums` 中所有数字的异或结果为 $0$ 时，Alice 可以获胜。\n\n当 `nums` 中所有数字的异或结果不为 $0$ 时，我们不妨考虑从数组 `nums` 的长度奇偶性来分析 Alice 的获胜情况。\n\n当 `nums` 的长度为偶数时，如果 Alice 必败，那么只有一种情况，就是 Alice 无论擦掉哪个数字，剩余所有数字的异或结果都等于 $0$。我们来分析一下是否存在这种情况。\n\n假设数组 `nums` 长度为 $n$，并且 $n$ 是偶数，记所有数字异或结尾为 $S$，则有：\n\n$$\nS = nums[0] \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus nums[n-1] \\neq 0\n$$\n\n我们记 $S_i$ 为数组 `nums` 擦掉第 $i$ 个数字后的异或结果，那么有：\n\n$$\nS_i \\oplus nums[i] = S\n$$\n\n等式两边同时异或 $nums[i]$，得到：\n\n$$\nS_i = S \\oplus nums[i]\n$$\n\n如果无论 Alice 擦掉哪个数字，剩余所有数字的异或结果都等于 $0$，那么对所有 $i$，都有 $S_i = 0$，即：\n\n$$\nS_0 \\oplus S_1 \\oplus \\cdots \\oplus S_{n-1} = 0\n$$\n\n我们将 $S_i = S \\oplus nums[i]$ 代入上式，得到：\n\n$$\nS \\oplus nums[0] \\oplus S \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus S \\oplus nums[n-1] = 0\n$$\n\n上式共有 $n$（偶数）个 $S$，而 $nums[0] \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus nums[n-1]$ 也等于 $S$，因此上式等价于 $0 \\oplus S = 0$。这与 $S \\neq 0$ 矛盾，因此不存在这种情况。因此当 `nums` 的长度为偶数时，Alice 必胜。\n\n如果长度为奇数，那么 Alice 擦掉一个数字后，剩余数字个数为偶数，也就是将偶数长度的情况留给 Bob，那么 Bob 必胜，也即 Alice 必败。\n\n综上，当 `nums` 的长度为偶数，或者 `nums` 中所有数字的异或结果为 $0$ 时，Alice 可以获胜。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public boolean xorGame(int[] nums) {\\n return nums.length % 2 == 0 || Arrays.stream(nums).reduce(0, (a, b) -> a ^ b) == 0;\\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": "黑板上写着一个非负整数数组 nums[i] 。\nAlice 和 Bob 轮流从黑板上擦掉一个数字，Alice 先手。如果擦除一个数字后，剩余的所有数字按位异或运算得出的结果等于 0 的话，当前玩家游戏失败。 另外，如果只剩一个数字，按位异或运算得到它本身；如果无数字剩余，按位异或运算结果为 0。\n并且，轮到某个玩家时，如果当前黑板上所有数字按位异或运算结果等于 0 ，这个玩家获胜。\n假设两个玩家每步都使用最优解，当且仅当 Alice 获胜时返回 true。\n \n示例 1：\n\n输入: nums = [1,1,2]\n输出: false\n解释: \nAlice 有两个选择: 擦掉数字 1 或 2。\n如果擦掉 1, 数组变成 [1, 2]。剩余数字按位异或得到 1 XOR 2 = 3。那么 Bob 可以擦掉任意数字，因为 Alice 会成为擦掉最后一个数字的人，她总是会输。\n如果 Alice 擦掉 2，那么数组变成[1, 1]。剩余数字按位异或得到 1 XOR 1 = 0。Alice 仍然会输掉游戏。\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [0,1]\n输出: true\n\n示例 3:\n\n输入: nums = [1,2,3]\n输出: true\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 1000\n0 <= nums[i] < 216\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用位运算。\n这里提供一个参考思路，根据游戏规则，轮到某个玩家时，如果当前黑板上所有数字按位异或运算结果为 $0$，这个玩家获胜。由于 Alice 先手，因此当 `nums` 中所有数字的异或结果为 $0$ 时，Alice 可以获胜。\n\n当 `nums` 中所有数字的异或结果不为 $0$ 时，我们不妨考虑从数组 `nums` 的长度奇偶性来分析 Alice 的获胜情况。\n\n当 `nums` 的长度为偶数时，如果 Alice 必败，那么只有一种情况，就是 Alice 无论擦掉哪个数字，剩余所有数字的异或结果都等于 $0$。我们来分析一下是否存在这种情况。\n\n假设数组 `nums` 长度为 $n$，并且 $n$ 是偶数，记所有数字异或结尾为 $S$，则有：\n\n$$\nS = nums[0] \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus nums[n-1] \\neq 0\n$$\n\n我们记 $S_i$ 为数组 `nums` 擦掉第 $i$ 个数字后的异或结果，那么有：\n\n$$\nS_i \\oplus nums[i] = S\n$$\n\n等式两边同时异或 $nums[i]$，得到：\n\n$$\nS_i = S \\oplus nums[i]\n$$\n\n如果无论 Alice 擦掉哪个数字，剩余所有数字的异或结果都等于 $0$，那么对所有 $i$，都有 $S_i = 0$，即：\n\n$$\nS_0 \\oplus S_1 \\oplus \\cdots \\oplus S_{n-1} = 0\n$$\n\n我们将 $S_i = S \\oplus nums[i]$ 代入上式，得到：\n\n$$\nS \\oplus nums[0] \\oplus S \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus S \\oplus nums[n-1] = 0\n$$\n\n上式共有 $n$（偶数）个 $S$，而 $nums[0] \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus nums[n-1]$ 也等于 $S$，因此上式等价于 $0 \\oplus S = 0$。这与 $S \\neq 0$ 矛盾，因此不存在这种情况。因此当 `nums` 的长度为偶数时，Alice 必胜。\n\n如果长度为奇数，那么 Alice 擦掉一个数字后，剩余数字个数为偶数，也就是将偶数长度的情况留给 Bob，那么 Bob 必胜，也即 Alice 必败。\n\n综上，当 `nums` 的长度为偶数，或者 `nums` 中所有数字的异或结果为 $0$ 时，Alice 可以获胜。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool xorGame(vector<int>& nums) {\\n if (nums.size() % 2 == 0) return true;\\n int x = 0;\\n for (int& v : nums) x ^= v;\\n return x == 0;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc xorGame(nums []int) bool {\\n\\tif len(nums)%2 == 0 {\\n\\t\\treturn true\\n\\t}\\n\\tx := 0\\n\\tfor _, v := range nums {\\n\\t\\tx ^= v\\n\\t}\\n\\treturn x == 0\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了位运算的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据游戏规则，轮到某个玩家时，如果当前黑板上所有数字按位异或运算结果为 $0$，这个玩家获胜。由于 Alice 先手，因此当 `nums` 中所有数字的异或结果为 $0$ 时，Alice 可以获胜。\n\n当 `nums` 中所有数字的异或结果不为 $0$ 时，我们不妨考虑从数组 `nums` 的长度奇偶性来分析 Alice 的获胜情况。\n\n当 `nums` 的长度为偶数时，如果 Alice 必败，那么只有一种情况，就是 Alice 无论擦掉哪个数字，剩余所有数字的异或结果都等于 $0$。我们来分析一下是否存在这种情况。\n\n假设数组 `nums` 长度为 $n$，并且 $n$ 是偶数，记所有数字异或结尾为 $S$，则有：\n\n$$\nS = nums[0] \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus nums[n-1] \\neq 0\n$$\n\n我们记 $S_i$ 为数组 `nums` 擦掉第 $i$ 个数字后的异或结果，那么有：\n\n$$\nS_i \\oplus nums[i] = S\n$$\n\n等式两边同时异或 $nums[i]$，得到：\n\n$$\nS_i = S \\oplus nums[i]\n$$\n\n如果无论 Alice 擦掉哪个数字，剩余所有数字的异或结果都等于 $0$，那么对所有 $i$，都有 $S_i = 0$，即：\n\n$$\nS_0 \\oplus S_1 \\oplus \\cdots \\oplus S_{n-1} = 0\n$$\n\n我们将 $S_i = S \\oplus nums[i]$ 代入上式，得到：\n\n$$\nS \\oplus nums[0] \\oplus S \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus S \\oplus nums[n-1] = 0\n$$\n\n上式共有 $n$（偶数）个 $S$，而 $nums[0] \\oplus nums[1] \\oplus \\cdots \\oplus nums[n-1]$ 也等于 $S$，因此上式等价于 $0 \\oplus S = 0$。这与 $S \\neq 0$ 矛盾，因此不存在这种情况。因此当 `nums` 的长度为偶数时，Alice 必胜。\n\n如果长度为奇数，那么 Alice 擦掉一个数字后，剩余数字个数为偶数，也就是将偶数长度的情况留给 Bob，那么 Bob 必胜，也即 Alice 必败。\n\n综上，当 `nums` 的长度为偶数，或者 `nums` 中所有数字的异或结果为 $0$ 时，Alice 可以获胜。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：黑板上写着一个非负整数数组 nums[i] 。\nAlice 和 Bob 轮流从黑板上擦掉一个数字，Alice 先手。如果擦除一个数字后，剩余的所有数字按位异或运算得出的结果等于 0 的话，当前玩家游戏失败。 另外，如果只剩一个数字，按位异或运算得到它本身；如果无数字剩余，按位异或运算结果为 0。\n并且，轮到某个玩家时，如果当前黑板上所有数字按位异或运算结果等于 0 ，这个玩家获胜。\n假设两个玩家每步都使用最优解，当且仅当 Alice 获胜时返回 true。\n \n示例 1：\n\n输入: nums = [1,1,2]\n输出: false\n解释: \nAlice 有两个选择: 擦掉数字 1 或 2。\n如果擦掉 1, 数组变成 [1, 2]。剩余数字按位异或得到 1 XOR 2 = 3。那么 Bob 可以擦掉任意数字，因为 Alice 会成为擦掉最后一个数字的人，她总是会输。\n如果 Alice 擦掉 2，那么数组变成[1, 1]。剩余数字按位异或得到 1 XOR 1 = 0。Alice 仍然会输掉游戏。\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [0,1]\n输出: true\n\n示例 3:\n\n输入: nums = [1,2,3]\n输出: true\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 1000\n0 <= nums[i] < 216"
}
] | 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": "把符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\narr.length >= 3\n存在下标 i（0 < i < arr.length - 1），满足\n\t\narr[0] < arr[1] < ... < arr[i - 1] < arr[i]\narr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给出一个整数数组 arr，返回最长山脉子数组的长度。如果不存在山脉子数组，返回 0 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [2,1,4,7,3,2,5]\n输出：5\n解释：最长的山脉子数组是 [1,4,7,3,2]，长度为 5。\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [2,2,2]\n输出：0\n解释：不存在山脉子数组。\n\n \n提示：\n\n1 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 104\n\n \n进阶：\n\n你可以仅用一趟扫描解决此问题吗？\n你可以用 O(1) 空间解决此问题吗？请使用 Python3 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def longestMountain(self, arr: List[int]) -> int:\\n left, right = 0, 1\\n status = -1\\n ans = 0\\n while right < len(arr):\\n if status == -1 or status == 1:\\n if arr[right] == arr[right - 1]:\\n status = -1\\n if status == -1:\\n if arr[right] > arr[right - 1]:\\n status = 1\\n else:\\n left = right\\n if status == 1 and arr[right] < arr[right - 1]:\\n status = 2\\n else:\\n if arr[right] == arr[right - 1]:\\n status = -1\\n ans = max(ans, right - left)\\n left = right\\n elif arr[right] > arr[right - 1]:\\n status = 1\\n ans = max(ans, right - left)\\n left = right - 1\\n right += 1\\n if status == 2:\\n ans = max(right - left, ans)\\n return ans\\n```']"
}
] | 请根据需求，实现函数开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "把符合下列属性的数组 arr 称为 山脉数组 ：\n\narr.length >= 3\n存在下标 i（0 < i < arr.length - 1），满足\n\t\narr[0] < arr[1] < ... < arr[i - 1] < arr[i]\narr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1]\n\n\n\n给出一个整数数组 arr，返回最长山脉子数组的长度。如果不存在山脉子数组，返回 0 。\n \n示例 1：\n\n输入：arr = [2,1,4,7,3,2,5]\n输出：5\n解释：最长的山脉子数组是 [1,4,7,3,2]，长度为 5。\n\n示例 2：\n\n输入：arr = [2,2,2]\n输出：0\n解释：不存在山脉子数组。\n\n \n提示：\n\n1 <= arr.length <= 104\n0 <= arr[i] <= 104\n\n \n进阶：\n\n你可以仅用一趟扫描解决此问题吗？\n你可以用 O(1) 空间解决此问题吗？请使用 Java 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int longestMountain(int[] arr) {\\n int left = 0, right = 0;\\n int ans = 0;\\n int status = -1;\\n while (++right < arr.length) {\\n if (status == -1 || status == 1) {\\n if (arr[right] == arr[right - 1]) {\\n status = -1;\\n }\\n if (status == -1) {\\n if (arr[right] > arr[right - 1]) {\\n status = 1;\\n } else {\\n left = right;\\n }\\n }\\n if (status == 1 && arr[right] < arr[right - 1]) {\\n status = 2;\\n }\\n } else {\\n if (arr[right] > arr[right - 1]) {\\n status = 1;\\n ans = Math.max(right - left, ans);\\n left = right - 1;\\n } else if (arr[right] == arr[right - 1]) {\\n status = -1;\\n ans = Math.max(right - left, ans);\\n left = right;\\n }\\n }\\n }\\n if (status == 2) {\\n ans = Math.max(ans, right - left);\\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": "给定一个二维网格 grid ，其中：\n\n'.' 代表一个空房间\n'#' 代表一堵墙\n'@' 是起点\n小写字母代表钥匙\n大写字母代表锁\n\n我们从起点开始出发，一次移动是指向四个基本方向之一行走一个单位空间。我们不能在网格外面行走，也无法穿过一堵墙。如果途经一个钥匙，我们就把它捡起来。除非我们手里有对应的钥匙，否则无法通过锁。\n假设 k 为 钥匙/锁 的个数，且满足 1 <= k <= 6，字母表中的前 k 个字母在网格中都有自己对应的一个小写和一个大写字母。换言之，每个锁有唯一对应的钥匙，每个钥匙也有唯一对应的锁。另外，代表钥匙和锁的字母互为大小写并按字母顺序排列。\n返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。如果无法获取所有钥匙，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [\"@.a.#\",\"###.#\",\"b.A.B\"]\n输出：8\n解释：目标是获得所有钥匙，而不是打开所有锁。\n\n示例 2：\n\n\n输入：grid = [\"@..aA\",\"..B#.\",\"....b\"]\n输出：6\n\n示例 3:\n\n\n输入: grid = [\"@Aa\"]\n输出: -1\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 30\ngrid[i][j] 只含有 '.', '#', '@', 'a'-'f' 以及 'A'-'F'\n钥匙的数目范围是 [1, 6] \n每个钥匙都对应一个 不同 的字母\n每个钥匙正好打开一个对应的锁\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用状态压缩 + BFS。\n这里提供一个参考思路，根据题意，我们需要从起点出发，往上下左右四个方向走，获取所有钥匙，最后返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。若无法获取所有钥匙，返回 $-1$。\n\n首先，我们遍历二维网格，找到起点位置 $(si, sj)$，并统计钥匙的个数 $k$。\n\n然后，我们可以使用广度优先搜索 $BFS$ 来解决本题。由于钥匙的个数范围是 $[1, 6]$，我们可以用一个二进制数来表示钥匙的状态，其中第 $i$ 位为 $1$ 表示第 $i$ 把钥匙已经获取到了，为 $0$ 表示第 $i$ 把钥匙还没有获取到。\n\n比如，以下例子中，共有 $4$ 个二进制位为 $1$，也就表示有 `'b', 'c', 'd', 'f'` $4$ 把钥匙已经获取到了。\n\n```\n1 0 1 1 1 0\n^ ^ ^ ^\nf d c b\n```\n\n我们定义一个队列 $q$ 来存储当前位置以及当前拥有的钥匙的状态，即 $(i, j, state)$，其中 $(i, j)$ 表示当前位置，$state$ 表示当前拥有的钥匙的状态，即 $state$ 的第 $i$ 位为 $1$ 表示当前拥有第 $i$ 把钥匙，否则表示当前没有第 $i$ 把钥匙。\n\n另外，定义哈希表或数组 $vis$ 记录当前位置以及当前拥有的钥匙的状态是否已经被访问过，如果访问过，则不需要再次访问。$vis[i][j][state]$ 表示当前位置为 $(i, j)$，当前拥有的钥匙的状态为 $state$ 时，是否已经被访问过。\n\n我们从起点 $(si, sj)$ 出发，将其加入队列 $q$，并将 $vis[si][sj][0]$ 置为 $true$，表示起点位置以及拥有的钥匙的状态为 $0$ 时已经被访问过。\n\n在广度优先搜索的过程中，我们每次从队首取出一个位置 $(i, j, state)$，并判断当前位置是否为终点，即当前位置是否拥有所有的钥匙，即 $state$ 的二进制表示中的 $1$ 的个数是否为 $k$。如果是，将当前步数作为答案返回。\n\n否则，我们从当前位置出发，往上下左右四个方向走，如果可以走到下一个位置 $(x, y)$，则将 $(x, y, nxt)$ 加入队列 $q$，其中 $nxt$ 表示下一个位置的钥匙的状态。\n\n这里 $(x, y)$ 首先需要满足在网格范围内，即 $0 \\leq x < m$ 且 $0 \\leq y < n$。其次，如果 $(x, y)$ 位置是墙壁，即 `grid[x][y] == '#'`，或者 $(x, y)$ 位置是锁，但我们没有对应的钥匙，即 `grid[x][y] >= 'A' && grid[x][y] <= 'F' && (state >> (grid[x][y] - 'A') & 1) == 0)`，则不能走到位置 $(x, y)$。否则，我们可以走到位置 $(x, y)$。\n\n搜索结束，没能找到所有的钥匙，返回 $-1$。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n\\times 2^k)$，空间复杂度 $O(m\\times n\\times 2^k)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为网格的行数和列数，而 $k$ 为钥匙的个数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```python\\nclass Solution:\\n def shortestPathAllKeys(self, grid: List[str]) -> int:\\n m, n = len(grid), len(grid[0])\\n # 找起点 (si, sj)\\n si, sj = next((i, j) for i in range(m) for j in range(n) if grid[i][j] == '@')\\n # 统计钥匙数量\\n k = sum(v.islower() for row in grid for v in row)\\n dirs = (-1, 0, 1, 0, -1)\\n q = deque([(si, sj, 0)])\\n vis = {(si, sj, 0)}\\n ans = 0\\n while q:\\n for _ in range(len(q)):\\n i, j, state = q.popleft()\\n # 找到所有钥匙，返回当前步数\\n if state == (1 << k) - 1:\\n return ans\\n\\n # 往四个方向搜索\\n for a, b in pairwise(dirs):\\n x, y = i + a, j + b\\n nxt = state\\n # 在边界范围内\\n if 0 <= x < m and 0 <= y < n:\\n c = grid[x][y]\\n # 是墙，或者是锁，但此时没有对应的钥匙，无法通过\\n if c == '#' or c.isupper() and (state & (1 << (ord(c) - ord('A')))) == 0:\\n continue\\n # 是钥匙\\n if c.islower():\\n # 更新状态\\n nxt |= 1 << (ord(c) - ord('a'))\\n # 此状态未访问过，入队\\n if (x, y, nxt) not in vis:\\n vis.add((x, y, nxt))\\n q.append((x, y, nxt))\\n # 步数加一\\n ans += 1\\n return -1\\n```\"]"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |