messages
listlengths 2
10
| system
stringlengths 1
1.52k
⌀ |
|---|---|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n double largestSumOfAverages(vector<int>& nums, int k) {\\n int n = nums.size();\\n int s[n + 1];\\n double f[n][k + 1];\\n s[0] = 0;\\n memset(f, 0, sizeof f);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) s[i + 1] = s[i] + nums[i];\\n function<double(int, int)> dfs = [&](int i, int k) -> double {\\n if (i == n) return 0;\\n if (k == 1) return (s[n] - s[i]) * 1.0 / (n - i);\\n if (f[i][k]) return f[i][k];\\n double ans = 0;\\n for (int j = i; j < n; ++j) {\\n double t = (s[j + 1] - s[i]) * 1.0 / (j - i + 1) + dfs(j + 1, k - 1);\\n ans = max(ans, t);\\n }\\n return f[i][k] = ans;\\n };\\n return dfs(0, k);\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了前缀和 + 记忆化搜索的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以先预处理得到前缀和数组 $s$，方便快速得到子数组的和。\n\n然后设计一个函数 $dfs(i, k)$，表示从数组下标 $i$ 开始，最多分成 $k$ 组的最大平均值和。答案为 $dfs(0, k)$。函数 $dfs(i, k)$ 的执行逻辑如下：\n\n当 $i=n$ 时，表示已经遍历到数组末尾，此时返回 $0$。\n\n当 $k=1$ 时，表示只剩下一组，此时返回从下标 $i$ 开始到数组末尾的平均值。\n\n否则，我们在 $[i, ..n-1]$ 的范围内枚举分组的结束位置 $j$，计算从下标 $i$ 到下标 $j$ 的平均值，以及从下标 $j+1$ 开始，最多分成 $k-1$ 组的最大平均值和。取其中的最大值作为答案。\n\n为了避免重复计算，我们可以用数组 $f$ 记忆化函数 $dfs(i, k)$ 的返回值。\n\n时间复杂度 $O(n^2 \\times k)$，空间复杂度 $O(n \\times k)$。其中 $n$ 表示数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定数组 nums 和一个整数 k 。我们将给定的数组 nums 分成 最多 k 个相邻的非空子数组 。 分数 由每个子数组内的平均值的总和构成。\n注意我们必须使用 nums 数组中的每一个数进行分组，并且分数不一定需要是整数。\n返回我们所能得到的最大 分数 是多少。答案误差在 10-6 内被视为是正确的。\n \n示例 1:\n\n输入: nums = [9,1,2,3,9], k = 3\n输出: 20.00000\n解释: \nnums 的最优分组是[9], [1, 2, 3], [9]. 得到的分数是 9 + (1 + 2 + 3) / 3 + 9 = 20. \n我们也可以把 nums 分成[9, 1], [2], [3, 9]. \n这样的分组得到的分数为 5 + 2 + 6 = 13, 但不是最大值.\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 4\n输出: 20.50000\n\n \n提示:\n\n1 <= nums.length <= 100\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= k <= nums.length"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "给定数组 nums 和一个整数 k 。我们将给定的数组 nums 分成 最多 k 个相邻的非空子数组 。 分数 由每个子数组内的平均值的总和构成。\n注意我们必须使用 nums 数组中的每一个数进行分组，并且分数不一定需要是整数。\n返回我们所能得到的最大 分数 是多少。答案误差在 10-6 内被视为是正确的。\n \n示例 1:\n\n输入: nums = [9,1,2,3,9], k = 3\n输出: 20.00000\n解释: \nnums 的最优分组是[9], [1, 2, 3], [9]. 得到的分数是 9 + (1 + 2 + 3) / 3 + 9 = 20. \n我们也可以把 nums 分成[9, 1], [2], [3, 9]. \n这样的分组得到的分数为 5 + 2 + 6 = 13, 但不是最大值.\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 4\n输出: 20.50000\n\n \n提示:\n\n1 <= nums.length <= 100\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= k <= nums.length\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用前缀和 + 记忆化搜索。\n这里提供一个参考思路，我们可以先预处理得到前缀和数组 $s$，方便快速得到子数组的和。\n\n然后设计一个函数 $dfs(i, k)$，表示从数组下标 $i$ 开始，最多分成 $k$ 组的最大平均值和。答案为 $dfs(0, k)$。函数 $dfs(i, k)$ 的执行逻辑如下：\n\n当 $i=n$ 时，表示已经遍历到数组末尾，此时返回 $0$。\n\n当 $k=1$ 时，表示只剩下一组，此时返回从下标 $i$ 开始到数组末尾的平均值。\n\n否则，我们在 $[i, ..n-1]$ 的范围内枚举分组的结束位置 $j$，计算从下标 $i$ 到下标 $j$ 的平均值，以及从下标 $j+1$ 开始，最多分成 $k-1$ 组的最大平均值和。取其中的最大值作为答案。\n\n为了避免重复计算，我们可以用数组 $f$ 记忆化函数 $dfs(i, k)$ 的返回值。\n\n时间复杂度 $O(n^2 \\times k)$，空间复杂度 $O(n \\times k)$。其中 $n$ 表示数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc largestSumOfAverages(nums []int, k int) float64 {\\n\\tn := len(nums)\\n\\ts := make([]int, n+1)\\n\\tf := [110][110]float64{}\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\ts[i+1] = s[i] + v\\n\\t}\\n\\tvar dfs func(i, k int) float64\\n\\tdfs = func(i, k int) float64 {\\n\\t\\tif i == n {\\n\\t\\t\\treturn 0\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif k == 1 {\\n\\t\\t\\treturn float64(s[n]-s[i]) / float64(n-i)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif f[i][k] > 0 {\\n\\t\\t\\treturn f[i][k]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tvar ans float64\\n\\t\\tfor j := i; j < n; j++ {\\n\\t\\t\\tt := float64(s[j+1]-s[i])/float64(j-i+1) + dfs(j+1, k-1)\\n\\t\\t\\tans = math.Max(ans, t)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tf[i][k] = ans\\n\\t\\treturn ans\\n\\t}\\n\\treturn dfs(0, k)\\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 uniqueLetterString(self, s: str) -> int:\\n d = defaultdict(list)\\n for i, c in enumerate(s):\\n d[c].append(i)\\n ans = 0\\n for v in d.values():\\n v = [-1] + v + [len(s)]\\n for i in range(1, len(v) - 1):\\n ans += (v[i] - v[i - 1]) * (v[i + 1] - v[i])\\n return ans\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了计算每个字符的贡献的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于字符串 `s` 的每个字符 $c_i$，当它在某个子字符串中仅出现一次时，它会对这个子字符串统计唯一字符时有贡献。只需对每个字符 $c_i$，计算有多少子字符串仅包含该字符一次即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 `s` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们定义了一个函数 countUniqueChars(s) 来统计字符串 s 中的唯一字符，并返回唯一字符的个数。\n例如：s = \"LEETCODE\" ，则其中 \"L\", \"T\",\"C\",\"O\",\"D\" 都是唯一字符，因为它们只出现一次，所以 countUniqueChars(s) = 5 。\n本题将会给你一个字符串 s ，我们需要返回 countUniqueChars(t) 的总和，其中 t 是 s 的子字符串。输入用例保证返回值为 32 位整数。\n注意，某些子字符串可能是重复的，但你统计时也必须算上这些重复的子字符串（也就是说，你必须统计 s 的所有子字符串中的唯一字符）。\n \n示例 1：\n\n输入: s = \"ABC\"\n输出: 10\n解释: 所有可能的子串为：\"A\",\"B\",\"C\",\"AB\",\"BC\" 和 \"ABC\"。\n 其中，每一个子串都由独特字符构成。\n 所以其长度总和为：1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 3 = 10\n\n示例 2：\n\n输入: s = \"ABA\"\n输出: 8\n解释: 除了 countUniqueChars(\"ABA\") = 1 之外，其余与示例 1 相同。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"LEETCODE\"\n输出：92\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 10^5\ns 只包含大写英文字符"
}
] | 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": "我们定义了一个函数 countUniqueChars(s) 来统计字符串 s 中的唯一字符，并返回唯一字符的个数。\n例如：s = \"LEETCODE\" ，则其中 \"L\", \"T\",\"C\",\"O\",\"D\" 都是唯一字符，因为它们只出现一次，所以 countUniqueChars(s) = 5 。\n本题将会给你一个字符串 s ，我们需要返回 countUniqueChars(t) 的总和，其中 t 是 s 的子字符串。输入用例保证返回值为 32 位整数。\n注意，某些子字符串可能是重复的，但你统计时也必须算上这些重复的子字符串（也就是说，你必须统计 s 的所有子字符串中的唯一字符）。\n \n示例 1：\n\n输入: s = \"ABC\"\n输出: 10\n解释: 所有可能的子串为：\"A\",\"B\",\"C\",\"AB\",\"BC\" 和 \"ABC\"。\n 其中，每一个子串都由独特字符构成。\n 所以其长度总和为：1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 3 = 10\n\n示例 2：\n\n输入: s = \"ABA\"\n输出: 8\n解释: 除了 countUniqueChars(\"ABA\") = 1 之外，其余与示例 1 相同。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"LEETCODE\"\n输出：92\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 10^5\ns 只包含大写英文字符\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用计算每个字符的贡献。\n这里提供一个参考思路，对于字符串 `s` 的每个字符 $c_i$，当它在某个子字符串中仅出现一次时，它会对这个子字符串统计唯一字符时有贡献。只需对每个字符 $c_i$，计算有多少子字符串仅包含该字符一次即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 `s` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```java\\nclass Solution {\\n public int uniqueLetterString(String s) {\\n List<Integer>[] d = new List[26];\\n Arrays.setAll(d, k -> new ArrayList<>());\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n d[i].add(-1);\\n }\\n for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {\\n d[s.charAt(i) - 'A'].add(i);\\n }\\n int ans = 0;\\n for (var v : d) {\\n v.add(s.length());\\n for (int i = 1; i < v.size() - 1; ++i) {\\n ans += (v.get(i) - v.get(i - 1)) * (v.get(i + 1) - v.get(i));\\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": "我们定义了一个函数 countUniqueChars(s) 来统计字符串 s 中的唯一字符，并返回唯一字符的个数。\n例如：s = \"LEETCODE\" ，则其中 \"L\", \"T\",\"C\",\"O\",\"D\" 都是唯一字符，因为它们只出现一次，所以 countUniqueChars(s) = 5 。\n本题将会给你一个字符串 s ，我们需要返回 countUniqueChars(t) 的总和，其中 t 是 s 的子字符串。输入用例保证返回值为 32 位整数。\n注意，某些子字符串可能是重复的，但你统计时也必须算上这些重复的子字符串（也就是说，你必须统计 s 的所有子字符串中的唯一字符）。\n \n示例 1：\n\n输入: s = \"ABC\"\n输出: 10\n解释: 所有可能的子串为：\"A\",\"B\",\"C\",\"AB\",\"BC\" 和 \"ABC\"。\n 其中，每一个子串都由独特字符构成。\n 所以其长度总和为：1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 3 = 10\n\n示例 2：\n\n输入: s = \"ABA\"\n输出: 8\n解释: 除了 countUniqueChars(\"ABA\") = 1 之外，其余与示例 1 相同。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"LEETCODE\"\n输出：92\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 10^5\ns 只包含大写英文字符\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用计算每个字符的贡献。\n这里提供一个参考思路，对于字符串 `s` 的每个字符 $c_i$，当它在某个子字符串中仅出现一次时，它会对这个子字符串统计唯一字符时有贡献。只需对每个字符 $c_i$，计算有多少子字符串仅包含该字符一次即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 `s` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int uniqueLetterString(string s) {\\n vector<vector<int>> d(26, {-1});\\n for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {\\n d[s[i] - 'A'].push_back(i);\\n }\\n int ans = 0;\\n for (auto& v : d) {\\n v.push_back(s.size());\\n for (int i = 1; i < v.size() - 1; ++i) {\\n ans += (v[i] - v[i - 1]) * (v[i + 1] - v[i]);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```\"]"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "我们定义了一个函数 countUniqueChars(s) 来统计字符串 s 中的唯一字符，并返回唯一字符的个数。\n例如：s = \"LEETCODE\" ，则其中 \"L\", \"T\",\"C\",\"O\",\"D\" 都是唯一字符，因为它们只出现一次，所以 countUniqueChars(s) = 5 。\n本题将会给你一个字符串 s ，我们需要返回 countUniqueChars(t) 的总和，其中 t 是 s 的子字符串。输入用例保证返回值为 32 位整数。\n注意，某些子字符串可能是重复的，但你统计时也必须算上这些重复的子字符串（也就是说，你必须统计 s 的所有子字符串中的唯一字符）。\n \n示例 1：\n\n输入: s = \"ABC\"\n输出: 10\n解释: 所有可能的子串为：\"A\",\"B\",\"C\",\"AB\",\"BC\" 和 \"ABC\"。\n 其中，每一个子串都由独特字符构成。\n 所以其长度总和为：1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 3 = 10\n\n示例 2：\n\n输入: s = \"ABA\"\n输出: 8\n解释: 除了 countUniqueChars(\"ABA\") = 1 之外，其余与示例 1 相同。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"LEETCODE\"\n输出：92\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 10^5\ns 只包含大写英文字符\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用计算每个字符的贡献。\n这里提供一个参考思路，对于字符串 `s` 的每个字符 $c_i$，当它在某个子字符串中仅出现一次时，它会对这个子字符串统计唯一字符时有贡献。只需对每个字符 $c_i$，计算有多少子字符串仅包含该字符一次即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 `s` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```go\\nfunc uniqueLetterString(s string) int {\\n\\td := make([][]int, 26)\\n\\tfor i := range d {\\n\\t\\td[i] = []int{-1}\\n\\t}\\n\\tfor i, c := range s {\\n\\t\\td[c-'A'] = append(d[c-'A'], i)\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor _, v := range d {\\n\\t\\tv = append(v, len(s))\\n\\t\\tfor i := 1; i < len(v)-1; i++ {\\n\\t\\t\\tans += (v[i] - v[i-1]) * (v[i+1] - v[i])\\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": "Alice 手中有一把牌，她想要重新排列这些牌，分成若干组，使每一组的牌数都是 groupSize ，并且由 groupSize 张连续的牌组成。\n给你一个整数数组 hand 其中 hand[i] 是写在第 i 张牌，和一个整数 groupSize 。如果她可能重新排列这些牌，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3\n输出：true\n解释：Alice 手中的牌可以被重新排列为 [1,2,3]，[2,3,4]，[6,7,8]。\n示例 2：\n\n输入：hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4\n输出：false\n解释：Alice 手中的牌无法被重新排列成几个大小为 4 的组。\n \n提示：\n\n1 <= hand.length <= 104\n0 <= hand[i] <= 109\n1 <= groupSize <= hand.length\n\n \n注意：此题目与 1296 重复：https://leetcode.cn/problems/divide-array-in-sets-of-k-consecutive-numbers/\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 排序。\n这里提供一个参考思路，我们先用哈希表 `cnt` 统计数组 `hand` 中每个数字出现的次数，然后对数组 `hand` 进行排序。\n\n接下来，我们遍历数组 `hand`，对于数组中的每个数字 $v$，如果 $v$ 在哈希表 `cnt` 中出现的次数不为 $0$，则我们枚举 $v$ 到 $v+groupSize-1$ 的每个数字，如果这些数字在哈希表 `cnt` 中出现的次数都不为 $0$，则我们将这些数字的出现次数减 $1$，如果减 $1$ 后这些数字的出现次数为 $0$，则我们在哈希表 `cnt` 中删除这些数字。否则说明无法将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，返回 `false`。如果可以将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，则遍历结束后返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `hand` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def isNStraightHand(self, hand: List[int], groupSize: int) -> bool:\\n cnt = Counter(hand)\\n for v in sorted(hand):\\n if cnt[v]:\\n for x in range(v, v + groupSize):\\n if cnt[x] == 0:\\n return False\\n cnt[x] -= 1\\n if cnt[x] == 0:\\n cnt.pop(x)\\n return True\\n```', '```python\\nfrom sortedcontainers import SortedDict\\n\\n\\nclass Solution:\\n def isNStraightHand(self, hand: List[int], groupSize: int) -> bool:\\n if len(hand) % groupSize != 0:\\n return False\\n sd = SortedDict()\\n for h in hand:\\n if h in sd:\\n sd[h] += 1\\n else:\\n sd[h] = 1\\n while sd:\\n v = sd.peekitem(0)[0]\\n for i in range(v, v + groupSize):\\n if i not in sd:\\n return False\\n if sd[i] == 1:\\n sd.pop(i)\\n else:\\n sd[i] -= 1\\n return True\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public boolean isNStraightHand(int[] hand, int groupSize) {\\n Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n for (int v : hand) {\\n cnt.put(v, cnt.getOrDefault(v, 0) + 1);\\n }\\n Arrays.sort(hand);\\n for (int v : hand) {\\n if (cnt.containsKey(v)) {\\n for (int x = v; x < v + groupSize; ++x) {\\n if (!cnt.containsKey(x)) {\\n return false;\\n }\\n cnt.put(x, cnt.get(x) - 1);\\n if (cnt.get(x) == 0) {\\n cnt.remove(x);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public boolean isNStraightHand(int[] hand, int groupSize) {\\n if (hand.length % groupSize != 0) {\\n return false;\\n }\\n TreeMap<Integer, Integer> tm = new TreeMap<>();\\n for (int h : hand) {\\n tm.put(h, tm.getOrDefault(h, 0) + 1);\\n }\\n while (!tm.isEmpty()) {\\n int v = tm.firstKey();\\n for (int i = v; i < v + groupSize; ++i) {\\n if (!tm.containsKey(i)) {\\n return false;\\n }\\n if (tm.get(i) == 1) {\\n tm.remove(i);\\n } else {\\n tm.put(i, tm.get(i) - 1);\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先用哈希表 `cnt` 统计数组 `hand` 中每个数字出现的次数，然后对数组 `hand` 进行排序。\n\n接下来，我们遍历数组 `hand`，对于数组中的每个数字 $v$，如果 $v$ 在哈希表 `cnt` 中出现的次数不为 $0$，则我们枚举 $v$ 到 $v+groupSize-1$ 的每个数字，如果这些数字在哈希表 `cnt` 中出现的次数都不为 $0$，则我们将这些数字的出现次数减 $1$，如果减 $1$ 后这些数字的出现次数为 $0$，则我们在哈希表 `cnt` 中删除这些数字。否则说明无法将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，返回 `false`。如果可以将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，则遍历结束后返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `hand` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 手中有一把牌，她想要重新排列这些牌，分成若干组，使每一组的牌数都是 groupSize ，并且由 groupSize 张连续的牌组成。\n给你一个整数数组 hand 其中 hand[i] 是写在第 i 张牌，和一个整数 groupSize 。如果她可能重新排列这些牌，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3\n输出：true\n解释：Alice 手中的牌可以被重新排列为 [1,2,3]，[2,3,4]，[6,7,8]。\n示例 2：\n\n输入：hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4\n输出：false\n解释：Alice 手中的牌无法被重新排列成几个大小为 4 的组。\n \n提示：\n\n1 <= hand.length <= 104\n0 <= hand[i] <= 109\n1 <= groupSize <= hand.length\n\n \n注意：此题目与 1296 重复：https://leetcode.cn/problems/divide-array-in-sets-of-k-consecutive-numbers/"
}
] | 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": "Alice 手中有一把牌，她想要重新排列这些牌，分成若干组，使每一组的牌数都是 groupSize ，并且由 groupSize 张连续的牌组成。\n给你一个整数数组 hand 其中 hand[i] 是写在第 i 张牌，和一个整数 groupSize 。如果她可能重新排列这些牌，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3\n输出：true\n解释：Alice 手中的牌可以被重新排列为 [1,2,3]，[2,3,4]，[6,7,8]。\n示例 2：\n\n输入：hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4\n输出：false\n解释：Alice 手中的牌无法被重新排列成几个大小为 4 的组。\n \n提示：\n\n1 <= hand.length <= 104\n0 <= hand[i] <= 109\n1 <= groupSize <= hand.length\n\n \n注意：此题目与 1296 重复：https://leetcode.cn/problems/divide-array-in-sets-of-k-consecutive-numbers/\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 排序。\n这里提供一个参考思路，我们先用哈希表 `cnt` 统计数组 `hand` 中每个数字出现的次数，然后对数组 `hand` 进行排序。\n\n接下来，我们遍历数组 `hand`，对于数组中的每个数字 $v$，如果 $v$ 在哈希表 `cnt` 中出现的次数不为 $0$，则我们枚举 $v$ 到 $v+groupSize-1$ 的每个数字，如果这些数字在哈希表 `cnt` 中出现的次数都不为 $0$，则我们将这些数字的出现次数减 $1$，如果减 $1$ 后这些数字的出现次数为 $0$，则我们在哈希表 `cnt` 中删除这些数字。否则说明无法将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，返回 `false`。如果可以将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，则遍历结束后返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `hand` 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 isNStraightHand(vector<int>& hand, int groupSize) {\\n unordered_map<int, int> cnt;\\n for (int& v : hand) ++cnt[v];\\n sort(hand.begin(), hand.end());\\n for (int& v : hand) {\\n if (cnt.count(v)) {\\n for (int x = v; x < v + groupSize; ++x) {\\n if (!cnt.count(x)) {\\n return false;\\n }\\n if (--cnt[x] == 0) {\\n cnt.erase(x);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool isNStraightHand(vector<int>& hand, int groupSize) {\\n if (hand.size() % groupSize != 0) return false;\\n map<int, int> mp;\\n for (int& h : hand) mp[h] += 1;\\n while (!mp.empty()) {\\n int v = mp.begin()->first;\\n for (int i = v; i < v + groupSize; ++i) {\\n if (!mp.count(i)) return false;\\n if (mp[i] == 1)\\n mp.erase(i);\\n else\\n mp[i] -= 1;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc isNStraightHand(hand []int, groupSize int) bool {\\n\\tcnt := map[int]int{}\\n\\tfor _, v := range hand {\\n\\t\\tcnt[v]++\\n\\t}\\n\\tsort.Ints(hand)\\n\\tfor _, v := range hand {\\n\\t\\tif _, ok := cnt[v]; ok {\\n\\t\\t\\tfor x := v; x < v+groupSize; x++ {\\n\\t\\t\\t\\tif _, ok := cnt[x]; !ok {\\n\\t\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tcnt[x]--\\n\\t\\t\\t\\tif cnt[x] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\t\\tdelete(cnt, x)\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```', '```go\\nfunc isNStraightHand(hand []int, groupSize int) bool {\\n\\tif len(hand)%groupSize != 0 {\\n\\t\\treturn false\\n\\t}\\n\\tm := treemap.NewWithIntComparator()\\n\\tfor _, h := range hand {\\n\\t\\tif v, ok := m.Get(h); ok {\\n\\t\\t\\tm.Put(h, v.(int)+1)\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tm.Put(h, 1)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor !m.Empty() {\\n\\t\\tv, _ := m.Min()\\n\\t\\tfor i := v.(int); i < v.(int)+groupSize; i++ {\\n\\t\\t\\tif _, ok := m.Get(i); !ok {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif v, _ := m.Get(i); v.(int) == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tm.Remove(i)\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tm.Put(i, v.(int)-1)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先用哈希表 `cnt` 统计数组 `hand` 中每个数字出现的次数，然后对数组 `hand` 进行排序。\n\n接下来，我们遍历数组 `hand`，对于数组中的每个数字 $v$，如果 $v$ 在哈希表 `cnt` 中出现的次数不为 $0$，则我们枚举 $v$ 到 $v+groupSize-1$ 的每个数字，如果这些数字在哈希表 `cnt` 中出现的次数都不为 $0$，则我们将这些数字的出现次数减 $1$，如果减 $1$ 后这些数字的出现次数为 $0$，则我们在哈希表 `cnt` 中删除这些数字。否则说明无法将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，返回 `false`。如果可以将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，则遍历结束后返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `hand` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 手中有一把牌，她想要重新排列这些牌，分成若干组，使每一组的牌数都是 groupSize ，并且由 groupSize 张连续的牌组成。\n给你一个整数数组 hand 其中 hand[i] 是写在第 i 张牌，和一个整数 groupSize 。如果她可能重新排列这些牌，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3\n输出：true\n解释：Alice 手中的牌可以被重新排列为 [1,2,3]，[2,3,4]，[6,7,8]。\n示例 2：\n\n输入：hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4\n输出：false\n解释：Alice 手中的牌无法被重新排列成几个大小为 4 的组。\n \n提示：\n\n1 <= hand.length <= 104\n0 <= hand[i] <= 109\n1 <= groupSize <= hand.length\n\n \n注意：此题目与 1296 重复：https://leetcode.cn/problems/divide-array-in-sets-of-k-consecutive-numbers/"
}
] | 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['```python\\nclass Solution:\\n def isNStraightHand(self, hand: List[int], groupSize: int) -> bool:\\n cnt = Counter(hand)\\n for v in sorted(hand):\\n if cnt[v]:\\n for x in range(v, v + groupSize):\\n if cnt[x] == 0:\\n return False\\n cnt[x] -= 1\\n if cnt[x] == 0:\\n cnt.pop(x)\\n return True\\n```', '```python\\nfrom sortedcontainers import SortedDict\\n\\n\\nclass Solution:\\n def isNStraightHand(self, hand: List[int], groupSize: int) -> bool:\\n if len(hand) % groupSize != 0:\\n return False\\n sd = SortedDict()\\n for h in hand:\\n if h in sd:\\n sd[h] += 1\\n else:\\n sd[h] = 1\\n while sd:\\n v = sd.peekitem(0)[0]\\n for i in range(v, v + groupSize):\\n if i not in sd:\\n return False\\n if sd[i] == 1:\\n sd.pop(i)\\n else:\\n sd[i] -= 1\\n return True\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了有序集合的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以使用有序集合统计数组 `hand` 中每个数字出现的次数。\n\n接下来，循环取出有序集合中的最小值 $v$，然后枚举 $v$ 到 $v+groupSize-1$ 的每个数字，如果这些数字在有序集合中出现的次数都不为 $0$，则我们将这些数字的出现次数减 $1$，如果出现次数减 $1$ 后为 $0$，则将该数字从有序集合中删除，否则说明无法将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，返回 `false`。如果可以将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，则遍历结束后返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `hand` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 手中有一把牌，她想要重新排列这些牌，分成若干组，使每一组的牌数都是 groupSize ，并且由 groupSize 张连续的牌组成。\n给你一个整数数组 hand 其中 hand[i] 是写在第 i 张牌，和一个整数 groupSize 。如果她可能重新排列这些牌，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3\n输出：true\n解释：Alice 手中的牌可以被重新排列为 [1,2,3]，[2,3,4]，[6,7,8]。\n示例 2：\n\n输入：hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4\n输出：false\n解释：Alice 手中的牌无法被重新排列成几个大小为 4 的组。\n \n提示：\n\n1 <= hand.length <= 104\n0 <= hand[i] <= 109\n1 <= groupSize <= hand.length\n\n \n注意：此题目与 1296 重复：https://leetcode.cn/problems/divide-array-in-sets-of-k-consecutive-numbers/"
}
] | 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['```java\\nclass Solution {\\n public boolean isNStraightHand(int[] hand, int groupSize) {\\n Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n for (int v : hand) {\\n cnt.put(v, cnt.getOrDefault(v, 0) + 1);\\n }\\n Arrays.sort(hand);\\n for (int v : hand) {\\n if (cnt.containsKey(v)) {\\n for (int x = v; x < v + groupSize; ++x) {\\n if (!cnt.containsKey(x)) {\\n return false;\\n }\\n cnt.put(x, cnt.get(x) - 1);\\n if (cnt.get(x) == 0) {\\n cnt.remove(x);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public boolean isNStraightHand(int[] hand, int groupSize) {\\n if (hand.length % groupSize != 0) {\\n return false;\\n }\\n TreeMap<Integer, Integer> tm = new TreeMap<>();\\n for (int h : hand) {\\n tm.put(h, tm.getOrDefault(h, 0) + 1);\\n }\\n while (!tm.isEmpty()) {\\n int v = tm.firstKey();\\n for (int i = v; i < v + groupSize; ++i) {\\n if (!tm.containsKey(i)) {\\n return false;\\n }\\n if (tm.get(i) == 1) {\\n tm.remove(i);\\n } else {\\n tm.put(i, tm.get(i) - 1);\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了有序集合的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以使用有序集合统计数组 `hand` 中每个数字出现的次数。\n\n接下来，循环取出有序集合中的最小值 $v$，然后枚举 $v$ 到 $v+groupSize-1$ 的每个数字，如果这些数字在有序集合中出现的次数都不为 $0$，则我们将这些数字的出现次数减 $1$，如果出现次数减 $1$ 后为 $0$，则将该数字从有序集合中删除，否则说明无法将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，返回 `false`。如果可以将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，则遍历结束后返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `hand` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 手中有一把牌，她想要重新排列这些牌，分成若干组，使每一组的牌数都是 groupSize ，并且由 groupSize 张连续的牌组成。\n给你一个整数数组 hand 其中 hand[i] 是写在第 i 张牌，和一个整数 groupSize 。如果她可能重新排列这些牌，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3\n输出：true\n解释：Alice 手中的牌可以被重新排列为 [1,2,3]，[2,3,4]，[6,7,8]。\n示例 2：\n\n输入：hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4\n输出：false\n解释：Alice 手中的牌无法被重新排列成几个大小为 4 的组。\n \n提示：\n\n1 <= hand.length <= 104\n0 <= hand[i] <= 109\n1 <= groupSize <= hand.length\n\n \n注意：此题目与 1296 重复：https://leetcode.cn/problems/divide-array-in-sets-of-k-consecutive-numbers/"
}
] | 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 bool isNStraightHand(vector<int>& hand, int groupSize) {\\n unordered_map<int, int> cnt;\\n for (int& v : hand) ++cnt[v];\\n sort(hand.begin(), hand.end());\\n for (int& v : hand) {\\n if (cnt.count(v)) {\\n for (int x = v; x < v + groupSize; ++x) {\\n if (!cnt.count(x)) {\\n return false;\\n }\\n if (--cnt[x] == 0) {\\n cnt.erase(x);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool isNStraightHand(vector<int>& hand, int groupSize) {\\n if (hand.size() % groupSize != 0) return false;\\n map<int, int> mp;\\n for (int& h : hand) mp[h] += 1;\\n while (!mp.empty()) {\\n int v = mp.begin()->first;\\n for (int i = v; i < v + groupSize; ++i) {\\n if (!mp.count(i)) return false;\\n if (mp[i] == 1)\\n mp.erase(i);\\n else\\n mp[i] -= 1;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了有序集合的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以使用有序集合统计数组 `hand` 中每个数字出现的次数。\n\n接下来，循环取出有序集合中的最小值 $v$，然后枚举 $v$ 到 $v+groupSize-1$ 的每个数字，如果这些数字在有序集合中出现的次数都不为 $0$，则我们将这些数字的出现次数减 $1$，如果出现次数减 $1$ 后为 $0$，则将该数字从有序集合中删除，否则说明无法将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，返回 `false`。如果可以将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，则遍历结束后返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `hand` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 手中有一把牌，她想要重新排列这些牌，分成若干组，使每一组的牌数都是 groupSize ，并且由 groupSize 张连续的牌组成。\n给你一个整数数组 hand 其中 hand[i] 是写在第 i 张牌，和一个整数 groupSize 。如果她可能重新排列这些牌，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3\n输出：true\n解释：Alice 手中的牌可以被重新排列为 [1,2,3]，[2,3,4]，[6,7,8]。\n示例 2：\n\n输入：hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4\n输出：false\n解释：Alice 手中的牌无法被重新排列成几个大小为 4 的组。\n \n提示：\n\n1 <= hand.length <= 104\n0 <= hand[i] <= 109\n1 <= groupSize <= hand.length\n\n \n注意：此题目与 1296 重复：https://leetcode.cn/problems/divide-array-in-sets-of-k-consecutive-numbers/"
}
] | 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": "Alice 手中有一把牌，她想要重新排列这些牌，分成若干组，使每一组的牌数都是 groupSize ，并且由 groupSize 张连续的牌组成。\n给你一个整数数组 hand 其中 hand[i] 是写在第 i 张牌，和一个整数 groupSize 。如果她可能重新排列这些牌，返回 true ；否则，返回 false 。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：hand = [1,2,3,6,2,3,4,7,8], groupSize = 3\n输出：true\n解释：Alice 手中的牌可以被重新排列为 [1,2,3]，[2,3,4]，[6,7,8]。\n示例 2：\n\n输入：hand = [1,2,3,4,5], groupSize = 4\n输出：false\n解释：Alice 手中的牌无法被重新排列成几个大小为 4 的组。\n \n提示：\n\n1 <= hand.length <= 104\n0 <= hand[i] <= 109\n1 <= groupSize <= hand.length\n\n \n注意：此题目与 1296 重复：https://leetcode.cn/problems/divide-array-in-sets-of-k-consecutive-numbers/\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用有序集合。\n这里提供一个参考思路，我们也可以使用有序集合统计数组 `hand` 中每个数字出现的次数。\n\n接下来，循环取出有序集合中的最小值 $v$，然后枚举 $v$ 到 $v+groupSize-1$ 的每个数字，如果这些数字在有序集合中出现的次数都不为 $0$，则我们将这些数字的出现次数减 $1$，如果出现次数减 $1$ 后为 $0$，则将该数字从有序集合中删除，否则说明无法将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，返回 `false`。如果可以将数组划分成若干个长度为 $groupSize$ 的子数组，则遍历结束后返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 `hand` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc isNStraightHand(hand []int, groupSize int) bool {\\n\\tcnt := map[int]int{}\\n\\tfor _, v := range hand {\\n\\t\\tcnt[v]++\\n\\t}\\n\\tsort.Ints(hand)\\n\\tfor _, v := range hand {\\n\\t\\tif _, ok := cnt[v]; ok {\\n\\t\\t\\tfor x := v; x < v+groupSize; x++ {\\n\\t\\t\\t\\tif _, ok := cnt[x]; !ok {\\n\\t\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tcnt[x]--\\n\\t\\t\\t\\tif cnt[x] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\t\\tdelete(cnt, x)\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```', '```go\\nfunc isNStraightHand(hand []int, groupSize int) bool {\\n\\tif len(hand)%groupSize != 0 {\\n\\t\\treturn false\\n\\t}\\n\\tm := treemap.NewWithIntComparator()\\n\\tfor _, h := range hand {\\n\\t\\tif v, ok := m.Get(h); ok {\\n\\t\\t\\tm.Put(h, v.(int)+1)\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tm.Put(h, 1)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor !m.Empty() {\\n\\t\\tv, _ := m.Min()\\n\\t\\tfor i := v.(int); i < v.(int)+groupSize; i++ {\\n\\t\\t\\tif _, ok := m.Get(i); !ok {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif v, _ := m.Get(i); v.(int) == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tm.Remove(i)\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tm.Put(i, v.(int)-1)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```python\\nclass Solution:\\n def findReplaceString(self, s: str, indices: List[int], sources: List[str], targets: List[str]) -> str:\\n n = len(s)\\n d = [-1] * n\\n for i, (j, source) in enumerate(zip(indices, sources)):\\n if s[j: j + len(source)] == source:\\n d[j] = i\\n ans = []\\n i = 0\\n while i < n:\\n if d[i] >= 0:\\n ans.append(targets[d[i]])\\n i += len(sources[d[i]])\\n else:\\n ans.append(s[i])\\n i += 1\\n return ''.join(ans)\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先遍历 `indices`，对于每个 $i$，如果 `s[indices[i]: indices[i] + len(sources[i])] == sources[i]`，则说明 $s$ 中从 `indices[i]` 开始的 `len(sources[i])` 个字符与 `sources[i]` 相等，我们记录下标 `indices[i]` 处需要替换的是 `targets[i]`，否则不需要替换。\n\n然后我们从左到右遍历 $s$，如果当前下标 $i$ 处需要替换，则将 `targets[d[i]]` 加入答案，并且 $i$ 跳过 `len(sources[d[i]])` 个字符，否则将 `s[i]` 加入答案，然后 $i$ 自增 $1$。\n\n时间复杂度 $O(k + n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $k$ 和 $n$ 分别是 `indices` 和 $s$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你会得到一个字符串 s (索引从 0 开始)，你必须对它执行 k 个替换操作。替换操作以三个长度均为 k 的并行数组给出：indices, sources, targets。\n要完成第 i 个替换操作:\n\n检查 子字符串 sources[i] 是否出现在 原字符串 s 的索引 indices[i] 处。\n如果没有出现， 什么也不做 。\n如果出现，则用 targets[i] 替换 该子字符串。\n\n例如，如果 s = \"abcd\" ， indices[i] = 0 , sources[i] = \"ab\"， targets[i] = \"eee\" ，那么替换的结果将是 \"eeecd\" 。\n所有替换操作必须 同时 发生，这意味着替换操作不应该影响彼此的索引。测试用例保证元素间不会重叠 。\n\n例如，一个 s = \"abc\" ， indices = [0,1] ， sources = [\"ab\"，\"bc\"] 的测试用例将不会生成，因为 \"ab\" 和 \"bc\" 替换重叠。\n\n在对 s 执行所有替换操作后返回 结果字符串 。\n子字符串 是字符串中连续的字符序列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：s = \"abcd\", indexes = [0,2], sources = [\"a\",\"cd\"], targets = [\"eee\",\"ffff\"]\n输出：\"eeebffff\"\n解释：\n\"a\" 从 s 中的索引 0 开始，所以它被替换为 \"eee\"。\n\"cd\" 从 s 中的索引 2 开始，所以它被替换为 \"ffff\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcd\", indexes = [0,2], sources = [\"ab\",\"ec\"], targets = [\"eee\",\"ffff\"]\n输出：\"eeecd\"\n解释：\n\"ab\" 从 s 中的索引 0 开始，所以它被替换为 \"eee\"。\n\"ec\" 没有从原始的 S 中的索引 2 开始，所以它没有被替换。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 1000\nk == indices.length == sources.length == targets.length\n1 <= k <= 100\n0 <= indexes[i] < s.length\n1 <= sources[i].length, targets[i].length <= 50\ns 仅由小写英文字母组成\nsources[i] 和 targets[i] 仅由小写英文字母组成"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public String findReplaceString(String s, int[] indices, String[] sources, String[] targets) {\\n int n = s.length();\\n int[] d = new int[n];\\n Arrays.fill(d, -1);\\n for (int i = 0; i < indices.length; ++i) {\\n int j = indices[i];\\n String source = sources[i];\\n if (s.substring(j, Math.min(n, j + source.length())).equals(source)) {\\n d[j] = i;\\n }\\n }\\n StringBuilder ans = new StringBuilder();\\n for (int i = 0; i < n;) {\\n if (d[i] >= 0) {\\n ans.append(targets[d[i]]);\\n i += sources[d[i]].length();\\n } else {\\n ans.append(s.charAt(i++));\\n }\\n }\\n return ans.toString();\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先遍历 `indices`，对于每个 $i$，如果 `s[indices[i]: indices[i] + len(sources[i])] == sources[i]`，则说明 $s$ 中从 `indices[i]` 开始的 `len(sources[i])` 个字符与 `sources[i]` 相等，我们记录下标 `indices[i]` 处需要替换的是 `targets[i]`，否则不需要替换。\n\n然后我们从左到右遍历 $s$，如果当前下标 $i$ 处需要替换，则将 `targets[d[i]]` 加入答案，并且 $i$ 跳过 `len(sources[d[i]])` 个字符，否则将 `s[i]` 加入答案，然后 $i$ 自增 $1$。\n\n时间复杂度 $O(k + n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $k$ 和 $n$ 分别是 `indices` 和 $s$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你会得到一个字符串 s (索引从 0 开始)，你必须对它执行 k 个替换操作。替换操作以三个长度均为 k 的并行数组给出：indices, sources, targets。\n要完成第 i 个替换操作:\n\n检查 子字符串 sources[i] 是否出现在 原字符串 s 的索引 indices[i] 处。\n如果没有出现， 什么也不做 。\n如果出现，则用 targets[i] 替换 该子字符串。\n\n例如，如果 s = \"abcd\" ， indices[i] = 0 , sources[i] = \"ab\"， targets[i] = \"eee\" ，那么替换的结果将是 \"eeecd\" 。\n所有替换操作必须 同时 发生，这意味着替换操作不应该影响彼此的索引。测试用例保证元素间不会重叠 。\n\n例如，一个 s = \"abc\" ， indices = [0,1] ， sources = [\"ab\"，\"bc\"] 的测试用例将不会生成，因为 \"ab\" 和 \"bc\" 替换重叠。\n\n在对 s 执行所有替换操作后返回 结果字符串 。\n子字符串 是字符串中连续的字符序列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：s = \"abcd\", indexes = [0,2], sources = [\"a\",\"cd\"], targets = [\"eee\",\"ffff\"]\n输出：\"eeebffff\"\n解释：\n\"a\" 从 s 中的索引 0 开始，所以它被替换为 \"eee\"。\n\"cd\" 从 s 中的索引 2 开始，所以它被替换为 \"ffff\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcd\", indexes = [0,2], sources = [\"ab\",\"ec\"], targets = [\"eee\",\"ffff\"]\n输出：\"eeecd\"\n解释：\n\"ab\" 从 s 中的索引 0 开始，所以它被替换为 \"eee\"。\n\"ec\" 没有从原始的 S 中的索引 2 开始，所以它没有被替换。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 1000\nk == indices.length == sources.length == targets.length\n1 <= k <= 100\n0 <= indexes[i] < s.length\n1 <= sources[i].length, targets[i].length <= 50\ns 仅由小写英文字母组成\nsources[i] 和 targets[i] 仅由小写英文字母组成"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "你会得到一个字符串 s (索引从 0 开始)，你必须对它执行 k 个替换操作。替换操作以三个长度均为 k 的并行数组给出：indices, sources, targets。\n要完成第 i 个替换操作:\n\n检查 子字符串 sources[i] 是否出现在 原字符串 s 的索引 indices[i] 处。\n如果没有出现， 什么也不做 。\n如果出现，则用 targets[i] 替换 该子字符串。\n\n例如，如果 s = \"abcd\" ， indices[i] = 0 , sources[i] = \"ab\"， targets[i] = \"eee\" ，那么替换的结果将是 \"eeecd\" 。\n所有替换操作必须 同时 发生，这意味着替换操作不应该影响彼此的索引。测试用例保证元素间不会重叠 。\n\n例如，一个 s = \"abc\" ， indices = [0,1] ， sources = [\"ab\"，\"bc\"] 的测试用例将不会生成，因为 \"ab\" 和 \"bc\" 替换重叠。\n\n在对 s 执行所有替换操作后返回 结果字符串 。\n子字符串 是字符串中连续的字符序列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：s = \"abcd\", indexes = [0,2], sources = [\"a\",\"cd\"], targets = [\"eee\",\"ffff\"]\n输出：\"eeebffff\"\n解释：\n\"a\" 从 s 中的索引 0 开始，所以它被替换为 \"eee\"。\n\"cd\" 从 s 中的索引 2 开始，所以它被替换为 \"ffff\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcd\", indexes = [0,2], sources = [\"ab\",\"ec\"], targets = [\"eee\",\"ffff\"]\n输出：\"eeecd\"\n解释：\n\"ab\" 从 s 中的索引 0 开始，所以它被替换为 \"eee\"。\n\"ec\" 没有从原始的 S 中的索引 2 开始，所以它没有被替换。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 1000\nk == indices.length == sources.length == targets.length\n1 <= k <= 100\n0 <= indexes[i] < s.length\n1 <= sources[i].length, targets[i].length <= 50\ns 仅由小写英文字母组成\nsources[i] 和 targets[i] 仅由小写英文字母组成\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，我们先遍历 `indices`，对于每个 $i$，如果 `s[indices[i]: indices[i] + len(sources[i])] == sources[i]`，则说明 $s$ 中从 `indices[i]` 开始的 `len(sources[i])` 个字符与 `sources[i]` 相等，我们记录下标 `indices[i]` 处需要替换的是 `targets[i]`，否则不需要替换。\n\n然后我们从左到右遍历 $s$，如果当前下标 $i$ 处需要替换，则将 `targets[d[i]]` 加入答案，并且 $i$ 跳过 `len(sources[d[i]])` 个字符，否则将 `s[i]` 加入答案，然后 $i$ 自增 $1$。\n\n时间复杂度 $O(k + n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $k$ 和 $n$ 分别是 `indices` 和 $s$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string findReplaceString(string s, vector<int>& indices, vector<string>& sources, vector<string>& targets) {\\n int n = s.size();\\n vector<int> d(n, -1);\\n for (int i = 0; i < indices.size(); ++i) {\\n int j = indices[i];\\n string source = sources[i];\\n if (s.substr(j, source.size()) == source) {\\n d[j] = i;\\n }\\n }\\n string ans;\\n for (int i = 0; i < n;) {\\n if (d[i] >= 0) {\\n ans += targets[d[i]];\\n i += sources[d[i]].size();\\n } else {\\n ans += s[i++];\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请根据描述的需求和实现思路提示，完成函数开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "你会得到一个字符串 s (索引从 0 开始)，你必须对它执行 k 个替换操作。替换操作以三个长度均为 k 的并行数组给出：indices, sources, targets。\n要完成第 i 个替换操作:\n\n检查 子字符串 sources[i] 是否出现在 原字符串 s 的索引 indices[i] 处。\n如果没有出现， 什么也不做 。\n如果出现，则用 targets[i] 替换 该子字符串。\n\n例如，如果 s = \"abcd\" ， indices[i] = 0 , sources[i] = \"ab\"， targets[i] = \"eee\" ，那么替换的结果将是 \"eeecd\" 。\n所有替换操作必须 同时 发生，这意味着替换操作不应该影响彼此的索引。测试用例保证元素间不会重叠 。\n\n例如，一个 s = \"abc\" ， indices = [0,1] ， sources = [\"ab\"，\"bc\"] 的测试用例将不会生成，因为 \"ab\" 和 \"bc\" 替换重叠。\n\n在对 s 执行所有替换操作后返回 结果字符串 。\n子字符串 是字符串中连续的字符序列。\n \n示例 1：\n\n\n输入：s = \"abcd\", indexes = [0,2], sources = [\"a\",\"cd\"], targets = [\"eee\",\"ffff\"]\n输出：\"eeebffff\"\n解释：\n\"a\" 从 s 中的索引 0 开始，所以它被替换为 \"eee\"。\n\"cd\" 从 s 中的索引 2 开始，所以它被替换为 \"ffff\"。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcd\", indexes = [0,2], sources = [\"ab\",\"ec\"], targets = [\"eee\",\"ffff\"]\n输出：\"eeecd\"\n解释：\n\"ab\" 从 s 中的索引 0 开始，所以它被替换为 \"eee\"。\n\"ec\" 没有从原始的 S 中的索引 2 开始，所以它没有被替换。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 1000\nk == indices.length == sources.length == targets.length\n1 <= k <= 100\n0 <= indexes[i] < s.length\n1 <= sources[i].length, targets[i].length <= 50\ns 仅由小写英文字母组成\nsources[i] 和 targets[i] 仅由小写英文字母组成\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，我们先遍历 `indices`，对于每个 $i$，如果 `s[indices[i]: indices[i] + len(sources[i])] == sources[i]`，则说明 $s$ 中从 `indices[i]` 开始的 `len(sources[i])` 个字符与 `sources[i]` 相等，我们记录下标 `indices[i]` 处需要替换的是 `targets[i]`，否则不需要替换。\n\n然后我们从左到右遍历 $s$，如果当前下标 $i$ 处需要替换，则将 `targets[d[i]]` 加入答案，并且 $i$ 跳过 `len(sources[d[i]])` 个字符，否则将 `s[i]` 加入答案，然后 $i$ 自增 $1$。\n\n时间复杂度 $O(k + n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $k$ 和 $n$ 分别是 `indices` 和 $s$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc findReplaceString(s string, indices []int, sources []string, targets []string) string {\\n\\tn := len(s)\\n\\td := make([]int, n)\\n\\tfor i, j := range indices {\\n\\t\\tsource := sources[i]\\n\\t\\tif s[j:min(j+len(source), n)] == source {\\n\\t\\t\\td[j] = i + 1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := &strings.Builder{}\\n\\tfor i := 0; i < n; {\\n\\t\\tif d[i] > 0 {\\n\\t\\t\\tans.WriteString(targets[d[i]-1])\\n\\t\\t\\ti += len(sources[d[i]-1])\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tans.WriteByte(s[i])\\n\\t\\t\\ti++\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans.String()\\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": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def minRefuelStops(\\n self, target: int, startFuel: int, stations: List[List[int]]\\n ) -> int:\\n q = []\\n prev = ans = 0\\n stations.append([target, 0])\\n for a, b in stations:\\n d = a - prev\\n startFuel -= d\\n while startFuel < 0 and q:\\n startFuel -= heappop(q)\\n ans += 1\\n if startFuel < 0:\\n return -1\\n heappush(q, -b)\\n prev = a\\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，利用优先队列记录所有已经到达过的加油站的加油量，每次当油量不足时，从队列中取出最大加油量，并累计加油次数 ans。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。其中 $n$ 表示数组 `stations` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面 target 英里处。\n沿途有加油站，用数组 stations 表示。其中 stations[i] = [positioni, fueli] 表示第 i 个加油站位于出发位置东面 positioni 英里处，并且有 fueli 升汽油。\n假设汽车油箱的容量是无限的，其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会用掉 1 升汽油。当汽车到达加油站时，它可能停下来加油，将所有汽油从加油站转移到汽车中。\n为了到达目的地，汽车所必要的最低加油次数是多少？如果无法到达目的地，则返回 -1 。\n注意：如果汽车到达加油站时剩余燃料为 0，它仍然可以在那里加油。如果汽车到达目的地时剩余燃料为 0，仍然认为它已经到达目的地。\n \n示例 1：\n\n输入：target = 1, startFuel = 1, stations = []\n输出：0\n解释：可以在不加油的情况下到达目的地。\n\n示例 2：\n\n输入：target = 100, startFuel = 1, stations = [[10,100]]\n输出：-1\n解释：无法抵达目的地，甚至无法到达第一个加油站。\n\n示例 3：\n\n输入：target = 100, startFuel = 10, stations = [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]\n输出：2\n解释：\n出发时有 10 升燃料。\n开车来到距起点 10 英里处的加油站，消耗 10 升燃料。将汽油从 0 升加到 60 升。\n然后，从 10 英里处的加油站开到 60 英里处的加油站（消耗 50 升燃料），\n并将汽油从 10 升加到 50 升。然后开车抵达目的地。\n沿途在两个加油站停靠，所以返回 2 。\n\n \n提示：\n\n1 <= target, startFuel <= 109\n0 <= stations.length <= 500\n1 <= positioni < positioni+1 < target\n1 <= fueli < 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": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int minRefuelStops(int target, int startFuel, int[][] stations) {\\n PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);\\n int n = stations.length;\\n int prev = 0, ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n + 1; ++i) {\\n int d = (i < n ? stations[i][0] : target) - prev;\\n startFuel -= d;\\n while (startFuel < 0 && !q.isEmpty()) {\\n startFuel += q.poll();\\n ++ans;\\n }\\n if (startFuel < 0) {\\n return -1;\\n }\\n if (i < n) {\\n q.offer(stations[i][1]);\\n prev = stations[i][0];\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 优先队列（大根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，利用优先队列记录所有已经到达过的加油站的加油量，每次当油量不足时，从队列中取出最大加油量，并累计加油次数 ans。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。其中 $n$ 表示数组 `stations` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面 target 英里处。\n沿途有加油站，用数组 stations 表示。其中 stations[i] = [positioni, fueli] 表示第 i 个加油站位于出发位置东面 positioni 英里处，并且有 fueli 升汽油。\n假设汽车油箱的容量是无限的，其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会用掉 1 升汽油。当汽车到达加油站时，它可能停下来加油，将所有汽油从加油站转移到汽车中。\n为了到达目的地，汽车所必要的最低加油次数是多少？如果无法到达目的地，则返回 -1 。\n注意：如果汽车到达加油站时剩余燃料为 0，它仍然可以在那里加油。如果汽车到达目的地时剩余燃料为 0，仍然认为它已经到达目的地。\n \n示例 1：\n\n输入：target = 1, startFuel = 1, stations = []\n输出：0\n解释：可以在不加油的情况下到达目的地。\n\n示例 2：\n\n输入：target = 100, startFuel = 1, stations = [[10,100]]\n输出：-1\n解释：无法抵达目的地，甚至无法到达第一个加油站。\n\n示例 3：\n\n输入：target = 100, startFuel = 10, stations = [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]\n输出：2\n解释：\n出发时有 10 升燃料。\n开车来到距起点 10 英里处的加油站，消耗 10 升燃料。将汽油从 0 升加到 60 升。\n然后，从 10 英里处的加油站开到 60 英里处的加油站（消耗 50 升燃料），\n并将汽油从 10 升加到 50 升。然后开车抵达目的地。\n沿途在两个加油站停靠，所以返回 2 。\n\n \n提示：\n\n1 <= target, startFuel <= 109\n0 <= stations.length <= 500\n1 <= positioni < positioni+1 < target\n1 <= fueli < 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": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minRefuelStops(int target, int startFuel, vector<vector<int>>& stations) {\\n priority_queue<int> q;\\n stations.push_back({target, 0});\\n int ans = 0, prev = 0;\\n for (auto& s : stations) {\\n int d = s[0] - prev;\\n startFuel -= d;\\n while (startFuel < 0 && !q.empty()) {\\n startFuel += q.top();\\n q.pop();\\n ++ans;\\n }\\n if (startFuel < 0) return -1;\\n q.push(s[1]);\\n prev = s[0];\\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，利用优先队列记录所有已经到达过的加油站的加油量，每次当油量不足时，从队列中取出最大加油量，并累计加油次数 ans。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。其中 $n$ 表示数组 `stations` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面 target 英里处。\n沿途有加油站，用数组 stations 表示。其中 stations[i] = [positioni, fueli] 表示第 i 个加油站位于出发位置东面 positioni 英里处，并且有 fueli 升汽油。\n假设汽车油箱的容量是无限的，其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会用掉 1 升汽油。当汽车到达加油站时，它可能停下来加油，将所有汽油从加油站转移到汽车中。\n为了到达目的地，汽车所必要的最低加油次数是多少？如果无法到达目的地，则返回 -1 。\n注意：如果汽车到达加油站时剩余燃料为 0，它仍然可以在那里加油。如果汽车到达目的地时剩余燃料为 0，仍然认为它已经到达目的地。\n \n示例 1：\n\n输入：target = 1, startFuel = 1, stations = []\n输出：0\n解释：可以在不加油的情况下到达目的地。\n\n示例 2：\n\n输入：target = 100, startFuel = 1, stations = [[10,100]]\n输出：-1\n解释：无法抵达目的地，甚至无法到达第一个加油站。\n\n示例 3：\n\n输入：target = 100, startFuel = 10, stations = [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]\n输出：2\n解释：\n出发时有 10 升燃料。\n开车来到距起点 10 英里处的加油站，消耗 10 升燃料。将汽油从 0 升加到 60 升。\n然后，从 10 英里处的加油站开到 60 英里处的加油站（消耗 50 升燃料），\n并将汽油从 10 升加到 50 升。然后开车抵达目的地。\n沿途在两个加油站停靠，所以返回 2 。\n\n \n提示：\n\n1 <= target, startFuel <= 109\n0 <= stations.length <= 500\n1 <= positioni < positioni+1 < target\n1 <= fueli < 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": "输入代码：\n['```go\\nfunc minRefuelStops(target int, startFuel int, stations [][]int) int {\\n\\tstations = append(stations, []int{target, 0})\\n\\tans, prev := 0, 0\\n\\tq := &hp{}\\n\\theap.Init(q)\\n\\tfor _, s := range stations {\\n\\t\\td := s[0] - prev\\n\\t\\tstartFuel -= d\\n\\t\\tfor startFuel < 0 && q.Len() > 0 {\\n\\t\\t\\tstartFuel += q.pop()\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif startFuel < 0 {\\n\\t\\t\\treturn -1\\n\\t\\t}\\n\\t\\tq.push(s[1])\\n\\t\\tprev = s[0]\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\ntype hp struct{ sort.IntSlice }\\n\\nfunc (h hp) Less(i, j int) bool { return h.IntSlice[i] > h.IntSlice[j] }\\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) push(v int) { heap.Push(h, v) }\\nfunc (h *hp) pop() int { return heap.Pop(h).(int) }\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 优先队列（大根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，利用优先队列记录所有已经到达过的加油站的加油量，每次当油量不足时，从队列中取出最大加油量，并累计加油次数 ans。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。其中 $n$ 表示数组 `stations` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面 target 英里处。\n沿途有加油站，用数组 stations 表示。其中 stations[i] = [positioni, fueli] 表示第 i 个加油站位于出发位置东面 positioni 英里处，并且有 fueli 升汽油。\n假设汽车油箱的容量是无限的，其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会用掉 1 升汽油。当汽车到达加油站时，它可能停下来加油，将所有汽油从加油站转移到汽车中。\n为了到达目的地，汽车所必要的最低加油次数是多少？如果无法到达目的地，则返回 -1 。\n注意：如果汽车到达加油站时剩余燃料为 0，它仍然可以在那里加油。如果汽车到达目的地时剩余燃料为 0，仍然认为它已经到达目的地。\n \n示例 1：\n\n输入：target = 1, startFuel = 1, stations = []\n输出：0\n解释：可以在不加油的情况下到达目的地。\n\n示例 2：\n\n输入：target = 100, startFuel = 1, stations = [[10,100]]\n输出：-1\n解释：无法抵达目的地，甚至无法到达第一个加油站。\n\n示例 3：\n\n输入：target = 100, startFuel = 10, stations = [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]\n输出：2\n解释：\n出发时有 10 升燃料。\n开车来到距起点 10 英里处的加油站，消耗 10 升燃料。将汽油从 0 升加到 60 升。\n然后，从 10 英里处的加油站开到 60 英里处的加油站（消耗 50 升燃料），\n并将汽油从 10 升加到 50 升。然后开车抵达目的地。\n沿途在两个加油站停靠，所以返回 2 。\n\n \n提示：\n\n1 <= target, startFuel <= 109\n0 <= stations.length <= 500\n1 <= positioni < positioni+1 < target\n1 <= fueli < 109"
}
] | 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": "我们有两个长度相等且不为空的整型数组 nums1 和 nums2 。在一次操作中，我们可以交换 nums1[i] 和 nums2[i]的元素。\n\n例如，如果 nums1 = [1,2,3,8] ， nums2 =[5,6,7,4] ，你可以交换 i = 3 处的元素，得到 nums1 =[1,2,3,4] 和 nums2 =[5,6,7,8] 。\n\n返回 使 nums1 和 nums2 严格递增 所需操作的最小次数 。\n数组 arr 严格递增 且 arr[0] < arr[1] < arr[2] < ... < arr[arr.length - 1] 。\n注意：\n\n用例保证可以实现操作。\n\n \n示例 1:\n\n输入: nums1 = [1,3,5,4], nums2 = [1,2,3,7]\n输出: 1\n解释: \n交换 A[3] 和 B[3] 后，两个数组如下:\nA = [1, 3, 5, 7] ， B = [1, 2, 3, 4]\n两个数组均为严格递增的。\n示例 2:\n\n输入: nums1 = [0,3,5,8,9], nums2 = [2,1,4,6,9]\n输出: 1\n\n \n提示:\n\n2 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 2 * 105\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，定义 $a$, $b$ 分别表示使得下标 $[0..i]$ 的元素序列严格递增，且第 $i$ 个元素不交换、交换的最小交换次数。下标从 $0$ 开始。\n\n当 $i=0$ 时，有 $a = 0$, $b=1$。\n\n当 $i\\gt 0$ 时，我们先将此前 $a$, $b$ 的值保存在 $x$, $y$ 中，然后分情况讨论：\n\n如果 $nums1[i - 1] \\ge nums1[i]$ 或者 $nums2[i - 1] \\ge nums2[i]$，为了使得两个序列均严格递增，下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置必须发生变化。也就是说，如果前一个位置交换了，那么当前位置不交换，因此有 $a = y$；如果前一个位置没有交换，那么当前位置必须交换，因此有 $b = x + 1$。\n\n否则，下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置可以不发生变化，那么有 $b = y + 1$。另外，如果满足 $nums1[i - 1] \\lt nums2[i]$ 并且 $nums2[i - 1] \\lt nums1[i]$，那么下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置可以发生变化，此时 $a$ 和 $b$ 可以取较小值，因此有 $a = \\min(a, y)$ 和 $b = \\min(b, x + 1)$。\n\n最后，返回 $a$ 和 $b$ 中较小值即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def minSwap(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:\\n a, b = 0, 1\\n for i in range(1, len(nums1)):\\n x, y = a, b\\n if nums1[i - 1] >= nums1[i] or nums2[i - 1] >= nums2[i]:\\n a, b = y, x + 1\\n else:\\n b = y + 1\\n if nums1[i - 1] < nums2[i] and nums2[i - 1] < nums1[i]:\\n a, b = min(a, y), min(b, x + 1)\\n return min(a, b)\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "我们有两个长度相等且不为空的整型数组 nums1 和 nums2 。在一次操作中，我们可以交换 nums1[i] 和 nums2[i]的元素。\n\n例如，如果 nums1 = [1,2,3,8] ， nums2 =[5,6,7,4] ，你可以交换 i = 3 处的元素，得到 nums1 =[1,2,3,4] 和 nums2 =[5,6,7,8] 。\n\n返回 使 nums1 和 nums2 严格递增 所需操作的最小次数 。\n数组 arr 严格递增 且 arr[0] < arr[1] < arr[2] < ... < arr[arr.length - 1] 。\n注意：\n\n用例保证可以实现操作。\n\n \n示例 1:\n\n输入: nums1 = [1,3,5,4], nums2 = [1,2,3,7]\n输出: 1\n解释: \n交换 A[3] 和 B[3] 后，两个数组如下:\nA = [1, 3, 5, 7] ， B = [1, 2, 3, 4]\n两个数组均为严格递增的。\n示例 2:\n\n输入: nums1 = [0,3,5,8,9], nums2 = [2,1,4,6,9]\n输出: 1\n\n \n提示:\n\n2 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 2 * 105\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，定义 $a$, $b$ 分别表示使得下标 $[0..i]$ 的元素序列严格递增，且第 $i$ 个元素不交换、交换的最小交换次数。下标从 $0$ 开始。\n\n当 $i=0$ 时，有 $a = 0$, $b=1$。\n\n当 $i\\gt 0$ 时，我们先将此前 $a$, $b$ 的值保存在 $x$, $y$ 中，然后分情况讨论：\n\n如果 $nums1[i - 1] \\ge nums1[i]$ 或者 $nums2[i - 1] \\ge nums2[i]$，为了使得两个序列均严格递增，下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置必须发生变化。也就是说，如果前一个位置交换了，那么当前位置不交换，因此有 $a = y$；如果前一个位置没有交换，那么当前位置必须交换，因此有 $b = x + 1$。\n\n否则，下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置可以不发生变化，那么有 $b = y + 1$。另外，如果满足 $nums1[i - 1] \\lt nums2[i]$ 并且 $nums2[i - 1] \\lt nums1[i]$，那么下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置可以发生变化，此时 $a$ 和 $b$ 可以取较小值，因此有 $a = \\min(a, y)$ 和 $b = \\min(b, x + 1)$。\n\n最后，返回 $a$ 和 $b$ 中较小值即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int minSwap(int[] nums1, int[] nums2) {\\n int a = 0, b = 1;\\n for (int i = 1; i < nums1.length; ++i) {\\n int x = a, y = b;\\n if (nums1[i - 1] >= nums1[i] || nums2[i - 1] >= nums2[i]) {\\n a = y;\\n b = x + 1;\\n } else {\\n b = y + 1;\\n if (nums1[i - 1] < nums2[i] && nums2[i - 1] < nums1[i]) {\\n a = Math.min(a, y);\\n b = Math.min(b, x + 1);\\n }\\n }\\n }\\n return Math.min(a, b);\\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": "我们有两个长度相等且不为空的整型数组 nums1 和 nums2 。在一次操作中，我们可以交换 nums1[i] 和 nums2[i]的元素。\n\n例如，如果 nums1 = [1,2,3,8] ， nums2 =[5,6,7,4] ，你可以交换 i = 3 处的元素，得到 nums1 =[1,2,3,4] 和 nums2 =[5,6,7,8] 。\n\n返回 使 nums1 和 nums2 严格递增 所需操作的最小次数 。\n数组 arr 严格递增 且 arr[0] < arr[1] < arr[2] < ... < arr[arr.length - 1] 。\n注意：\n\n用例保证可以实现操作。\n\n \n示例 1:\n\n输入: nums1 = [1,3,5,4], nums2 = [1,2,3,7]\n输出: 1\n解释: \n交换 A[3] 和 B[3] 后，两个数组如下:\nA = [1, 3, 5, 7] ， B = [1, 2, 3, 4]\n两个数组均为严格递增的。\n示例 2:\n\n输入: nums1 = [0,3,5,8,9], nums2 = [2,1,4,6,9]\n输出: 1\n\n \n提示:\n\n2 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 2 * 105\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，定义 $a$, $b$ 分别表示使得下标 $[0..i]$ 的元素序列严格递增，且第 $i$ 个元素不交换、交换的最小交换次数。下标从 $0$ 开始。\n\n当 $i=0$ 时，有 $a = 0$, $b=1$。\n\n当 $i\\gt 0$ 时，我们先将此前 $a$, $b$ 的值保存在 $x$, $y$ 中，然后分情况讨论：\n\n如果 $nums1[i - 1] \\ge nums1[i]$ 或者 $nums2[i - 1] \\ge nums2[i]$，为了使得两个序列均严格递增，下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置必须发生变化。也就是说，如果前一个位置交换了，那么当前位置不交换，因此有 $a = y$；如果前一个位置没有交换，那么当前位置必须交换，因此有 $b = x + 1$。\n\n否则，下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置可以不发生变化，那么有 $b = y + 1$。另外，如果满足 $nums1[i - 1] \\lt nums2[i]$ 并且 $nums2[i - 1] \\lt nums1[i]$，那么下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置可以发生变化，此时 $a$ 和 $b$ 可以取较小值，因此有 $a = \\min(a, y)$ 和 $b = \\min(b, x + 1)$。\n\n最后，返回 $a$ 和 $b$ 中较小值即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minSwap(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {\\n int a = 0, b = 1, n = nums1.size();\\n for (int i = 1; i < n; ++i) {\\n int x = a, y = b;\\n if (nums1[i - 1] >= nums1[i] || nums2[i - 1] >= nums2[i]) {\\n a = y, b = x + 1;\\n } else {\\n b = y + 1;\\n if (nums1[i - 1] < nums2[i] && nums2[i - 1] < nums1[i]) {\\n a = min(a, y);\\n b = min(b, x + 1);\\n }\\n }\\n }\\n return min(a, b);\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc minSwap(nums1 []int, nums2 []int) int {\\n\\ta, b, n := 0, 1, len(nums1)\\n\\tfor i := 1; i < n; i++ {\\n\\t\\tx, y := a, b\\n\\t\\tif nums1[i-1] >= nums1[i] || nums2[i-1] >= nums2[i] {\\n\\t\\t\\ta, b = y, x+1\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tb = y + 1\\n\\t\\t\\tif nums1[i-1] < nums2[i] && nums2[i-1] < nums1[i] {\\n\\t\\t\\t\\ta = min(a, y)\\n\\t\\t\\t\\tb = min(b, x+1)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn min(a, b)\\n}\\n\\nfunc min(a, b int) int {\\n\\tif a < b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，定义 $a$, $b$ 分别表示使得下标 $[0..i]$ 的元素序列严格递增，且第 $i$ 个元素不交换、交换的最小交换次数。下标从 $0$ 开始。\n\n当 $i=0$ 时，有 $a = 0$, $b=1$。\n\n当 $i\\gt 0$ 时，我们先将此前 $a$, $b$ 的值保存在 $x$, $y$ 中，然后分情况讨论：\n\n如果 $nums1[i - 1] \\ge nums1[i]$ 或者 $nums2[i - 1] \\ge nums2[i]$，为了使得两个序列均严格递增，下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置必须发生变化。也就是说，如果前一个位置交换了，那么当前位置不交换，因此有 $a = y$；如果前一个位置没有交换，那么当前位置必须交换，因此有 $b = x + 1$。\n\n否则，下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置可以不发生变化，那么有 $b = y + 1$。另外，如果满足 $nums1[i - 1] \\lt nums2[i]$ 并且 $nums2[i - 1] \\lt nums1[i]$，那么下标 $i-1$ 和 $i$ 对应的元素的相对位置可以发生变化，此时 $a$ 和 $b$ 可以取较小值，因此有 $a = \\min(a, y)$ 和 $b = \\min(b, x + 1)$。\n\n最后，返回 $a$ 和 $b$ 中较小值即可。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们有两个长度相等且不为空的整型数组 nums1 和 nums2 。在一次操作中，我们可以交换 nums1[i] 和 nums2[i]的元素。\n\n例如，如果 nums1 = [1,2,3,8] ， nums2 =[5,6,7,4] ，你可以交换 i = 3 处的元素，得到 nums1 =[1,2,3,4] 和 nums2 =[5,6,7,8] 。\n\n返回 使 nums1 和 nums2 严格递增 所需操作的最小次数 。\n数组 arr 严格递增 且 arr[0] < arr[1] < arr[2] < ... < arr[arr.length - 1] 。\n注意：\n\n用例保证可以实现操作。\n\n \n示例 1:\n\n输入: nums1 = [1,3,5,4], nums2 = [1,2,3,7]\n输出: 1\n解释: \n交换 A[3] 和 B[3] 后，两个数组如下:\nA = [1, 3, 5, 7] ， B = [1, 2, 3, 4]\n两个数组均为严格递增的。\n示例 2:\n\n输入: nums1 = [0,3,5,8,9], nums2 = [2,1,4,6,9]\n输出: 1\n\n \n提示:\n\n2 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 2 * 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": "给定正整数 n ，我们按任何顺序（包括原始顺序）将数字重新排序，注意其前导数字不能为零。\n如果我们可以通过上述方式得到 2 的幂，返回 true；否则，返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 1\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：n = 10\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109请使用 Python3 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def reorderedPowerOf2(self, n: int) -> bool:\\n def convert(n):\\n cnt = [0] * 10\\n while n:\\n n, v = divmod(n, 10)\\n cnt[v] += 1\\n return cnt\\n\\n i, s = 1, convert(n)\\n while i <= 10**9:\\n if convert(i) == s:\\n return True\\n i <<= 1\\n return False\\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['```java\\nclass Solution {\\n public boolean reorderedPowerOf2(int n) {\\n String s = convert(n);\\n for (int i = 1; i <= Math.pow(10, 9); i <<= 1) {\\n if (s.equals(convert(i))) {\\n return true;\\n }\\n }\\n return false;\\n }\\n\\n private String convert(int n) {\\n char[] cnt = new char[10];\\n for (; n > 0; n /= 10) {\\n cnt[n % 10]++;\\n }\\n return new String(cnt);\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定正整数 n ，我们按任何顺序（包括原始顺序）将数字重新排序，注意其前导数字不能为零。\n如果我们可以通过上述方式得到 2 的幂，返回 true；否则，返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 1\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：n = 10\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= 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？ |
[
{
"from": "human",
"value": "给定正整数 n ，我们按任何顺序（包括原始顺序）将数字重新排序，注意其前导数字不能为零。\n如果我们可以通过上述方式得到 2 的幂，返回 true；否则，返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 1\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：n = 10\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109请使用 C++ 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool reorderedPowerOf2(int n) {\\n vector<int> s = convert(n);\\n for (int i = 1; i <= pow(10, 9); i <<= 1)\\n if (s == convert(i))\\n return true;\\n return false;\\n }\\n\\n vector<int> convert(int n) {\\n vector<int> cnt(10);\\n for (; n; n /= 10) ++cnt[n % 10];\\n return cnt;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请根据需求，实现函数开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定正整数 n ，我们按任何顺序（包括原始顺序）将数字重新排序，注意其前导数字不能为零。\n如果我们可以通过上述方式得到 2 的幂，返回 true；否则，返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 1\n输出：true\n\n示例 2：\n\n输入：n = 10\n输出：false\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109请使用 Go 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc reorderedPowerOf2(n int) bool {\\n\\tconvert := func(n int) []byte {\\n\\t\\tcnt := make([]byte, 10)\\n\\t\\tfor ; n > 0; n /= 10 {\\n\\t\\t\\tcnt[n%10]++\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn cnt\\n\\t}\\n\\ts := convert(n)\\n\\tfor i := 1; i <= 1e9; i <<= 1 {\\n\\t\\tif bytes.Equal(s, convert(i)) {\\n\\t\\t\\treturn true\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn false\\n}\\n```']"
}
] | 根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定你一个整数数组 nums\n我们要将 nums 数组中的每个元素移动到 A 数组 或者 B 数组中，使得 A 数组和 B 数组不为空，并且 average(A) == average(B) 。\n如果可以完成则返回true ， 否则返回 false 。\n注意：对于数组 arr , average(arr) 是 arr 的所有元素的和除以 arr 长度。\n \n示例 1:\n\n输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: true\n解释: 我们可以将数组分割为 [1,4,5,8] 和 [2,3,6,7], 他们的平均值都是4.5。\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [3,1]\n输出: false\n\n \n提示:\n\n1 <= nums.length <= 30\n0 <= nums[i] <= 104\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用折半查找 + 二进制枚举。\n这里提供一个参考思路，根据题目要求，要判断是否可以将数组 `nums` 划分为两个子数组 $A$ 和 $B$，使得两个子数组的平均值相等。\n\n我们记数组 `nums` 的和为 $s$，元素个数为 $n$。子数组 $A$ 的和以及个数分别为 $s_1$ 和 $k$，那么子数组 $B$ 的和为 $s_2 = s - s_1$，个数为 $n - k$，即：\n\n$$\n\\frac{s_1}{k} = \\frac{s_2}{n - k} = \\frac{s-s_1}{n-k}\n$$\n\n整理可得：\n\n$$\ns_1 \\times (n-k) = (s-s_1) \\times k\n$$\n\n化简可得：\n\n$$\n\\frac{s_1}{k} = \\frac{s}{n}\n$$\n\n也就是说，要我们找出一个子数组 $A$，使得其平均值等于数组 `nums` 的平均值。我们考虑将数组 `nums` 每个元素都减去数组 `nums` 的平均值，这样问题就转化为了在数组 `nums` 中找出一个子数组，使得其和为 $0$。\n\n但是，数组 `nums` 的平均值可能不是整数，浮点数计算可能存在精度问题，我们不妨将数组 `nums` 中的每个元素都乘以 $n$，即 $nums[i] \\leftarrow nums[i] \\times n$，上述式子就变成：\n\n$$\n\\frac{s_1\\times n}{k} = s\n$$\n\n此时我们将数组 `nums` 中每个元素都减去整数 $s$，题目就转化为：在数组 $nums$ 中找出一个子数组 $A$，使得其和为 $0$。\n\n数组 `nums` 的长度范围为 $[1, 30]$，如果我们使用暴力枚举子数组的方法，时间复杂度为 $O(2^n)$，会超时。我们可以使用折半查找的方法，将时间复杂度降低到 $O(2^{n/2})$。\n\n我们将数组 `nums` 分成左右两部分，那么子数组 $A$ 可能存在三种情况：\n\n1. 子数组 $A$ 完全在数组 `nums` 的左半部分；\n2. 子数组 $A$ 完全在数组 `nums` 的右半部分；\n3. 子数组 $A$ 一部分在数组 `nums` 的左半部分，一部分在数组 `nums` 的右半部分。\n\n我们可以使用二进制枚举的方法，先枚举左半部分所有子数组的和，如果存在一个子数组和为 $0$，直接返回 `true`，否则我们将其存入哈希表 `vis` 中；然后枚举右半部分所有子数组的和，如果存在一个子数组和为 $0$，直接返回 `true`，否则我们判断此时哈希表 `vis` 中是否存在该和的相反数，如果存在，直接返回 `true`。\n\n需要注意的是，我们不能同时全选左半部分和右半部分，因为这样会导致子数组 $B$ 为空，这是不符合题意的。在实现上，我们只需要考虑数组的 $n-1$ 个数。\n\n时间复杂度 $O(n\\times 2^{\\frac{n}{2}})$，空间复杂度 $O(2^{\\frac{n}{2}})$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def splitArraySameAverage(self, nums: List[int]) -> bool:\\n n = len(nums)\\n if n == 1:\\n return False\\n s = sum(nums)\\n for i, v in enumerate(nums):\\n nums[i] = v * n - s\\n m = n >> 1\\n vis = set()\\n for i in range(1, 1 << m):\\n t = sum(v for j, v in enumerate(nums[:m]) if i >> j & 1)\\n if t == 0:\\n return True\\n vis.add(t)\\n for i in range(1, 1 << (n - m)):\\n t = sum(v for j, v in enumerate(nums[m:]) if i >> j & 1)\\n if t == 0 or (i != (1 << (n - m)) - 1 and -t in vis):\\n return True\\n return False\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public boolean splitArraySameAverage(int[] nums) {\\n int n = nums.length;\\n if (n == 1) {\\n return false;\\n }\\n int s = Arrays.stream(nums).sum();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n nums[i] = nums[i] * n - s;\\n }\\n int m = n >> 1;\\n Set<Integer> vis = new HashSet<>();\\n for (int i = 1; i < 1 << m; ++i) {\\n int t = 0;\\n for (int j = 0; j < m; ++j) {\\n if (((i >> j) & 1) == 1) {\\n t += nums[j];\\n }\\n }\\n if (t == 0) {\\n return true;\\n }\\n vis.add(t);\\n }\\n for (int i = 1; i < 1 << (n - m); ++i) {\\n int t = 0;\\n for (int j = 0; j < (n - m); ++j) {\\n if (((i >> j) & 1) == 1) {\\n t += nums[m + j];\\n }\\n }\\n if (t == 0 || (i != (1 << (n - m)) - 1) && vis.contains(-t)) {\\n return true;\\n }\\n }\\n return false;\\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折半查找 + 二进制枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目要求，要判断是否可以将数组 `nums` 划分为两个子数组 $A$ 和 $B$，使得两个子数组的平均值相等。\n\n我们记数组 `nums` 的和为 $s$，元素个数为 $n$。子数组 $A$ 的和以及个数分别为 $s_1$ 和 $k$，那么子数组 $B$ 的和为 $s_2 = s - s_1$，个数为 $n - k$，即：\n\n$$\n\\frac{s_1}{k} = \\frac{s_2}{n - k} = \\frac{s-s_1}{n-k}\n$$\n\n整理可得：\n\n$$\ns_1 \\times (n-k) = (s-s_1) \\times k\n$$\n\n化简可得：\n\n$$\n\\frac{s_1}{k} = \\frac{s}{n}\n$$\n\n也就是说，要我们找出一个子数组 $A$，使得其平均值等于数组 `nums` 的平均值。我们考虑将数组 `nums` 每个元素都减去数组 `nums` 的平均值，这样问题就转化为了在数组 `nums` 中找出一个子数组，使得其和为 $0$。\n\n但是，数组 `nums` 的平均值可能不是整数，浮点数计算可能存在精度问题，我们不妨将数组 `nums` 中的每个元素都乘以 $n$，即 $nums[i] \\leftarrow nums[i] \\times n$，上述式子就变成：\n\n$$\n\\frac{s_1\\times n}{k} = s\n$$\n\n此时我们将数组 `nums` 中每个元素都减去整数 $s$，题目就转化为：在数组 $nums$ 中找出一个子数组 $A$，使得其和为 $0$。\n\n数组 `nums` 的长度范围为 $[1, 30]$，如果我们使用暴力枚举子数组的方法，时间复杂度为 $O(2^n)$，会超时。我们可以使用折半查找的方法，将时间复杂度降低到 $O(2^{n/2})$。\n\n我们将数组 `nums` 分成左右两部分，那么子数组 $A$ 可能存在三种情况：\n\n1. 子数组 $A$ 完全在数组 `nums` 的左半部分；\n2. 子数组 $A$ 完全在数组 `nums` 的右半部分；\n3. 子数组 $A$ 一部分在数组 `nums` 的左半部分，一部分在数组 `nums` 的右半部分。\n\n我们可以使用二进制枚举的方法，先枚举左半部分所有子数组的和，如果存在一个子数组和为 $0$，直接返回 `true`，否则我们将其存入哈希表 `vis` 中；然后枚举右半部分所有子数组的和，如果存在一个子数组和为 $0$，直接返回 `true`，否则我们判断此时哈希表 `vis` 中是否存在该和的相反数，如果存在，直接返回 `true`。\n\n需要注意的是，我们不能同时全选左半部分和右半部分，因为这样会导致子数组 $B$ 为空，这是不符合题意的。在实现上，我们只需要考虑数组的 $n-1$ 个数。\n\n时间复杂度 $O(n\\times 2^{\\frac{n}{2}})$，空间复杂度 $O(2^{\\frac{n}{2}})$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定你一个整数数组 nums\n我们要将 nums 数组中的每个元素移动到 A 数组 或者 B 数组中，使得 A 数组和 B 数组不为空，并且 average(A) == average(B) 。\n如果可以完成则返回true ， 否则返回 false 。\n注意：对于数组 arr , average(arr) 是 arr 的所有元素的和除以 arr 长度。\n \n示例 1:\n\n输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: true\n解释: 我们可以将数组分割为 [1,4,5,8] 和 [2,3,6,7], 他们的平均值都是4.5。\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [3,1]\n输出: false\n\n \n提示:\n\n1 <= nums.length <= 30\n0 <= nums[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": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool splitArraySameAverage(vector<int>& nums) {\\n int n = nums.size();\\n if (n == 1) return false;\\n int s = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0);\\n for (int& v : nums) v = v * n - s;\\n int m = n >> 1;\\n unordered_set<int> vis;\\n for (int i = 1; i < 1 << m; ++i) {\\n int t = 0;\\n for (int j = 0; j < m; ++j) if (i >> j & 1) t += nums[j];\\n if (t == 0) return true;\\n vis.insert(t);\\n }\\n for (int i = 1; i < 1 << (n - m); ++i) {\\n int t = 0;\\n for (int j = 0; j < (n - m); ++j) if (i >> j & 1) t += nums[m + j];\\n if (t == 0 || (i != (1 << (n - m)) - 1 && vis.count(-t))) return true;\\n }\\n return false;\\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折半查找 + 二进制枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目要求，要判断是否可以将数组 `nums` 划分为两个子数组 $A$ 和 $B$，使得两个子数组的平均值相等。\n\n我们记数组 `nums` 的和为 $s$，元素个数为 $n$。子数组 $A$ 的和以及个数分别为 $s_1$ 和 $k$，那么子数组 $B$ 的和为 $s_2 = s - s_1$，个数为 $n - k$，即：\n\n$$\n\\frac{s_1}{k} = \\frac{s_2}{n - k} = \\frac{s-s_1}{n-k}\n$$\n\n整理可得：\n\n$$\ns_1 \\times (n-k) = (s-s_1) \\times k\n$$\n\n化简可得：\n\n$$\n\\frac{s_1}{k} = \\frac{s}{n}\n$$\n\n也就是说，要我们找出一个子数组 $A$，使得其平均值等于数组 `nums` 的平均值。我们考虑将数组 `nums` 每个元素都减去数组 `nums` 的平均值，这样问题就转化为了在数组 `nums` 中找出一个子数组，使得其和为 $0$。\n\n但是，数组 `nums` 的平均值可能不是整数，浮点数计算可能存在精度问题，我们不妨将数组 `nums` 中的每个元素都乘以 $n$，即 $nums[i] \\leftarrow nums[i] \\times n$，上述式子就变成：\n\n$$\n\\frac{s_1\\times n}{k} = s\n$$\n\n此时我们将数组 `nums` 中每个元素都减去整数 $s$，题目就转化为：在数组 $nums$ 中找出一个子数组 $A$，使得其和为 $0$。\n\n数组 `nums` 的长度范围为 $[1, 30]$，如果我们使用暴力枚举子数组的方法，时间复杂度为 $O(2^n)$，会超时。我们可以使用折半查找的方法，将时间复杂度降低到 $O(2^{n/2})$。\n\n我们将数组 `nums` 分成左右两部分，那么子数组 $A$ 可能存在三种情况：\n\n1. 子数组 $A$ 完全在数组 `nums` 的左半部分；\n2. 子数组 $A$ 完全在数组 `nums` 的右半部分；\n3. 子数组 $A$ 一部分在数组 `nums` 的左半部分，一部分在数组 `nums` 的右半部分。\n\n我们可以使用二进制枚举的方法，先枚举左半部分所有子数组的和，如果存在一个子数组和为 $0$，直接返回 `true`，否则我们将其存入哈希表 `vis` 中；然后枚举右半部分所有子数组的和，如果存在一个子数组和为 $0$，直接返回 `true`，否则我们判断此时哈希表 `vis` 中是否存在该和的相反数，如果存在，直接返回 `true`。\n\n需要注意的是，我们不能同时全选左半部分和右半部分，因为这样会导致子数组 $B$ 为空，这是不符合题意的。在实现上，我们只需要考虑数组的 $n-1$ 个数。\n\n时间复杂度 $O(n\\times 2^{\\frac{n}{2}})$，空间复杂度 $O(2^{\\frac{n}{2}})$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定你一个整数数组 nums\n我们要将 nums 数组中的每个元素移动到 A 数组 或者 B 数组中，使得 A 数组和 B 数组不为空，并且 average(A) == average(B) 。\n如果可以完成则返回true ， 否则返回 false 。\n注意：对于数组 arr , average(arr) 是 arr 的所有元素的和除以 arr 长度。\n \n示例 1:\n\n输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: true\n解释: 我们可以将数组分割为 [1,4,5,8] 和 [2,3,6,7], 他们的平均值都是4.5。\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [3,1]\n输出: false\n\n \n提示:\n\n1 <= nums.length <= 30\n0 <= nums[i] <= 104"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "给定你一个整数数组 nums\n我们要将 nums 数组中的每个元素移动到 A 数组 或者 B 数组中，使得 A 数组和 B 数组不为空，并且 average(A) == average(B) 。\n如果可以完成则返回true ， 否则返回 false 。\n注意：对于数组 arr , average(arr) 是 arr 的所有元素的和除以 arr 长度。\n \n示例 1:\n\n输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: true\n解释: 我们可以将数组分割为 [1,4,5,8] 和 [2,3,6,7], 他们的平均值都是4.5。\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [3,1]\n输出: false\n\n \n提示:\n\n1 <= nums.length <= 30\n0 <= nums[i] <= 104\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用折半查找 + 二进制枚举。\n这里提供一个参考思路，根据题目要求，要判断是否可以将数组 `nums` 划分为两个子数组 $A$ 和 $B$，使得两个子数组的平均值相等。\n\n我们记数组 `nums` 的和为 $s$，元素个数为 $n$。子数组 $A$ 的和以及个数分别为 $s_1$ 和 $k$，那么子数组 $B$ 的和为 $s_2 = s - s_1$，个数为 $n - k$，即：\n\n$$\n\\frac{s_1}{k} = \\frac{s_2}{n - k} = \\frac{s-s_1}{n-k}\n$$\n\n整理可得：\n\n$$\ns_1 \\times (n-k) = (s-s_1) \\times k\n$$\n\n化简可得：\n\n$$\n\\frac{s_1}{k} = \\frac{s}{n}\n$$\n\n也就是说，要我们找出一个子数组 $A$，使得其平均值等于数组 `nums` 的平均值。我们考虑将数组 `nums` 每个元素都减去数组 `nums` 的平均值，这样问题就转化为了在数组 `nums` 中找出一个子数组，使得其和为 $0$。\n\n但是，数组 `nums` 的平均值可能不是整数，浮点数计算可能存在精度问题，我们不妨将数组 `nums` 中的每个元素都乘以 $n$，即 $nums[i] \\leftarrow nums[i] \\times n$，上述式子就变成：\n\n$$\n\\frac{s_1\\times n}{k} = s\n$$\n\n此时我们将数组 `nums` 中每个元素都减去整数 $s$，题目就转化为：在数组 $nums$ 中找出一个子数组 $A$，使得其和为 $0$。\n\n数组 `nums` 的长度范围为 $[1, 30]$，如果我们使用暴力枚举子数组的方法，时间复杂度为 $O(2^n)$，会超时。我们可以使用折半查找的方法，将时间复杂度降低到 $O(2^{n/2})$。\n\n我们将数组 `nums` 分成左右两部分，那么子数组 $A$ 可能存在三种情况：\n\n1. 子数组 $A$ 完全在数组 `nums` 的左半部分；\n2. 子数组 $A$ 完全在数组 `nums` 的右半部分；\n3. 子数组 $A$ 一部分在数组 `nums` 的左半部分，一部分在数组 `nums` 的右半部分。\n\n我们可以使用二进制枚举的方法，先枚举左半部分所有子数组的和，如果存在一个子数组和为 $0$，直接返回 `true`，否则我们将其存入哈希表 `vis` 中；然后枚举右半部分所有子数组的和，如果存在一个子数组和为 $0$，直接返回 `true`，否则我们判断此时哈希表 `vis` 中是否存在该和的相反数，如果存在，直接返回 `true`。\n\n需要注意的是，我们不能同时全选左半部分和右半部分，因为这样会导致子数组 $B$ 为空，这是不符合题意的。在实现上，我们只需要考虑数组的 $n-1$ 个数。\n\n时间复杂度 $O(n\\times 2^{\\frac{n}{2}})$，空间复杂度 $O(2^{\\frac{n}{2}})$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc splitArraySameAverage(nums []int) bool {\\n\\tn := len(nums)\\n\\tif n == 1 {\\n\\t\\treturn false\\n\\t}\\n\\ts := 0\\n\\tfor _, v := range nums {\\n\\t\\ts += v\\n\\t}\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\tnums[i] = v*n - s\\n\\t}\\n\\tm := n >> 1\\n\\tvis := map[int]bool{}\\n\\tfor i := 1; i < 1<<m; i++ {\\n\\t\\tt := 0\\n\\t\\tfor j, v := range nums[:m] {\\n\\t\\t\\tif (i >> j & 1) == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tt += v\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif t == 0 {\\n\\t\\t\\treturn true\\n\\t\\t}\\n\\t\\tvis[t] = true\\n\\t}\\n\\tfor i := 1; i < 1<<(n-m); i++ {\\n\\t\\tt := 0\\n\\t\\tfor j, v := range nums[m:] {\\n\\t\\t\\tif (i >> j & 1) == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tt += v\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif t == 0 || (i != (1<<(n-m))-1 && vis[-t]) {\\n\\t\\t\\treturn true\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn false\\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": "给你一个整数 n ，请你找出所有可能含 n 个节点的 真二叉树 ，并以列表形式返回。答案中每棵树的每个节点都必须符合 Node.val == 0 。\n答案的每个元素都是一棵真二叉树的根节点。你可以按 任意顺序 返回最终的真二叉树列表。\n真二叉树 是一类二叉树，树中每个节点恰好有 0 或 2 个子节点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：n = 7\n输出：[[0,0,0,null,null,0,0,null,null,0,0],[0,0,0,null,null,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,null,null,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,0,0]]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3\n输出：[[0,0,0]]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 20\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，对于 $n=1$，直接返回单个节点的列表。\n\n对于 $n\\gt1$，若 $n$ 为奇数，按照左右子树遍历不同的排列组合，得到结果列表；若 $n$ 为偶数，返回空列表。\n\n此过程可以用记忆化搜索，避免重复计算。\n\n时间复杂度 $O(2^n)$，空间复杂度 $O(2^n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class TreeNode:\\n# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):\\n# self.val = val\\n# self.left = left\\n# self.right = right\\nclass Solution:\\n def allPossibleFBT(self, n: int) -> List[Optional[TreeNode]]:\\n @cache\\n def dfs(n):\\n if n == 1:\\n return [TreeNode()]\\n res = []\\n if n % 2:\\n for i in range(n - 1):\\n j = n - i - 1\\n for left in dfs(i):\\n for right in dfs(j):\\n res.append(TreeNode(0, left, right))\\n return res\\n\\n return dfs(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": "给你一个整数 n ，请你找出所有可能含 n 个节点的 真二叉树 ，并以列表形式返回。答案中每棵树的每个节点都必须符合 Node.val == 0 。\n答案的每个元素都是一棵真二叉树的根节点。你可以按 任意顺序 返回最终的真二叉树列表。\n真二叉树 是一类二叉树，树中每个节点恰好有 0 或 2 个子节点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：n = 7\n输出：[[0,0,0,null,null,0,0,null,null,0,0],[0,0,0,null,null,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,null,null,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,0,0]]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3\n输出：[[0,0,0]]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 20\n请使用 Java 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，对于 $n=1$，直接返回单个节点的列表。\n\n对于 $n\\gt1$，若 $n$ 为奇数，按照左右子树遍历不同的排列组合，得到结果列表；若 $n$ 为偶数，返回空列表。\n\n此过程可以用记忆化搜索，避免重复计算。\n\n时间复杂度 $O(2^n)$，空间复杂度 $O(2^n)$。"
},
{
"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 List<TreeNode>[] f = new List[21];\\n\\n public List<TreeNode> allPossibleFBT(int n) {\\n return dfs(n);\\n }\\n\\n private List<TreeNode> dfs(int n) {\\n if (f[n] != null) {\\n return f[n];\\n }\\n if (n == 1) {\\n return Collections.singletonList(new TreeNode());\\n }\\n List<TreeNode> res = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {\\n int j = n - i - 1;\\n for (TreeNode left : dfs(i)) {\\n for (TreeNode right : dfs(j)) {\\n res.add(new TreeNode(0, left, right));\\n }\\n }\\n }\\n f[n] = res;\\n return res;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数 n ，请你找出所有可能含 n 个节点的 真二叉树 ，并以列表形式返回。答案中每棵树的每个节点都必须符合 Node.val == 0 。\n答案的每个元素都是一棵真二叉树的根节点。你可以按 任意顺序 返回最终的真二叉树列表。\n真二叉树 是一类二叉树，树中每个节点恰好有 0 或 2 个子节点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：n = 7\n输出：[[0,0,0,null,null,0,0,null,null,0,0],[0,0,0,null,null,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,null,null,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,0,0]]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3\n输出：[[0,0,0]]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 20\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，对于 $n=1$，直接返回单个节点的列表。\n\n对于 $n\\gt1$，若 $n$ 为奇数，按照左右子树遍历不同的排列组合，得到结果列表；若 $n$ 为偶数，返回空列表。\n\n此过程可以用记忆化搜索，避免重复计算。\n\n时间复杂度 $O(2^n)$，空间复杂度 $O(2^n)$。"
},
{
"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 vector<TreeNode*> allPossibleFBT(int n) {\\n vector<TreeNode*> f[21];\\n function<vector<TreeNode*>(int)> dfs = [&](int n) -> vector<TreeNode*> {\\n if (f[n].size()) return f[n];\\n if (n == 1) return vector<TreeNode*>{new TreeNode()};\\n vector<TreeNode*> res;\\n for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {\\n int j = n - i - 1;\\n for (auto left : dfs(i)) {\\n for (auto right : dfs(j)) {\\n res.push_back(new TreeNode(0, left, right));\\n }\\n }\\n }\\n return f[n] = res;\\n };\\n return dfs(n);\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * type TreeNode struct {\\n * Val int\\n * Left *TreeNode\\n * Right *TreeNode\\n * }\\n */\\nfunc allPossibleFBT(n int) []*TreeNode {\\n\\tf := map[int][]*TreeNode{}\\n\\tvar dfs func(n int) []*TreeNode\\n\\tdfs = func(n int) []*TreeNode {\\n\\t\\tif v, ok := f[n]; ok {\\n\\t\\t\\treturn v\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif n == 1 {\\n\\t\\t\\treturn []*TreeNode{&TreeNode{Val: 0}}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tres := []*TreeNode{}\\n\\t\\tfor i := 0; i < n-1; i++ {\\n\\t\\t\\tj := n - i - 1\\n\\t\\t\\tfor _, left := range dfs(i) {\\n\\t\\t\\t\\tfor _, right := range dfs(j) {\\n\\t\\t\\t\\t\\tres = append(res, &TreeNode{0, left, right})\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tf[n] = res\\n\\t\\treturn res\\n\\t}\\n\\treturn dfs(n)\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了记忆化搜索的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于 $n=1$，直接返回单个节点的列表。\n\n对于 $n\\gt1$，若 $n$ 为奇数，按照左右子树遍历不同的排列组合，得到结果列表；若 $n$ 为偶数，返回空列表。\n\n此过程可以用记忆化搜索，避免重复计算。\n\n时间复杂度 $O(2^n)$，空间复杂度 $O(2^n)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数 n ，请你找出所有可能含 n 个节点的 真二叉树 ，并以列表形式返回。答案中每棵树的每个节点都必须符合 Node.val == 0 。\n答案的每个元素都是一棵真二叉树的根节点。你可以按 任意顺序 返回最终的真二叉树列表。\n真二叉树 是一类二叉树，树中每个节点恰好有 0 或 2 个子节点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：n = 7\n输出：[[0,0,0,null,null,0,0,null,null,0,0],[0,0,0,null,null,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,null,null,0,0],[0,0,0,0,0,null,null,0,0]]\n\n示例 2：\n\n输入：n = 3\n输出：[[0,0,0]]\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 20"
}
] | 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": "爱丽丝和鲍勃拥有不同总数量的糖果。给你两个数组 aliceSizes 和 bobSizes ，aliceSizes[i] 是爱丽丝拥有的第 i 盒糖果中的糖果数量，bobSizes[j] 是鲍勃拥有的第 j 盒糖果中的糖果数量。\n两人想要互相交换一盒糖果，这样在交换之后，他们就可以拥有相同总数量的糖果。一个人拥有的糖果总数量是他们每盒糖果数量的总和。\n返回一个整数数组 answer，其中 answer[0] 是爱丽丝必须交换的糖果盒中的糖果的数目，answer[1] 是鲍勃必须交换的糖果盒中的糖果的数目。如果存在多个答案，你可以返回其中 任何一个 。题目测试用例保证存在与输入对应的答案。\n \n示例 1：\n\n输入：aliceSizes = [1,1], bobSizes = [2,2]\n输出：[1,2]\n\n示例 2：\n\n输入：aliceSizes = [1,2], bobSizes = [2,3]\n输出：[1,2]\n\n示例 3：\n\n输入：aliceSizes = [2], bobSizes = [1,3]\n输出：[2,3]\n\n示例 4：\n\n输入：aliceSizes = [1,2,5], bobSizes = [2,4]\n输出：[5,4]\n\n \n提示：\n\n1 <= aliceSizes.length, bobSizes.length <= 104\n1 <= aliceSizes[i], bobSizes[j] <= 105\n爱丽丝和鲍勃的糖果总数量不同。\n题目数据保证对于给定的输入至少存在一个有效答案。\n请使用 Python3 语言。\n\n这里提供一个参考思路，哈希表实现。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def fairCandySwap(self, aliceSizes: List[int], bobSizes: List[int]) -> List[int]:\\n diff = (sum(aliceSizes) - sum(bobSizes)) >> 1\\n s = set(bobSizes)\\n for a in aliceSizes:\\n target = a - diff\\n if target in s:\\n return [a, target]\\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['```java\\nclass Solution {\\n public int[] fairCandySwap(int[] aliceSizes, int[] bobSizes) {\\n int s1 = 0, s2 = 0;\\n Set<Integer> s = new HashSet<>();\\n for (int a : aliceSizes) {\\n s1 += a;\\n }\\n for (int b : bobSizes) {\\n s.add(b);\\n s2 += b;\\n }\\n int diff = (s1 - s2) >> 1;\\n for (int a : aliceSizes) {\\n int target = a - diff;\\n if (s.contains(target)) {\\n return new int[] {a, target};\\n }\\n }\\n return null;\\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，哈希表实现。\n整个函数的功能设计可以这样描述：爱丽丝和鲍勃拥有不同总数量的糖果。给你两个数组 aliceSizes 和 bobSizes ，aliceSizes[i] 是爱丽丝拥有的第 i 盒糖果中的糖果数量，bobSizes[j] 是鲍勃拥有的第 j 盒糖果中的糖果数量。\n两人想要互相交换一盒糖果，这样在交换之后，他们就可以拥有相同总数量的糖果。一个人拥有的糖果总数量是他们每盒糖果数量的总和。\n返回一个整数数组 answer，其中 answer[0] 是爱丽丝必须交换的糖果盒中的糖果的数目，answer[1] 是鲍勃必须交换的糖果盒中的糖果的数目。如果存在多个答案，你可以返回其中 任何一个 。题目测试用例保证存在与输入对应的答案。\n \n示例 1：\n\n输入：aliceSizes = [1,1], bobSizes = [2,2]\n输出：[1,2]\n\n示例 2：\n\n输入：aliceSizes = [1,2], bobSizes = [2,3]\n输出：[1,2]\n\n示例 3：\n\n输入：aliceSizes = [2], bobSizes = [1,3]\n输出：[2,3]\n\n示例 4：\n\n输入：aliceSizes = [1,2,5], bobSizes = [2,4]\n输出：[5,4]\n\n \n提示：\n\n1 <= aliceSizes.length, bobSizes.length <= 104\n1 <= aliceSizes[i], bobSizes[j] <= 105\n爱丽丝和鲍勃的糖果总数量不同。\n题目数据保证对于给定的输入至少存在一个有效答案。"
}
] | 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['```ts\\nfunction fairCandySwap(aliceSizes: number[], bobSizes: number[]): number[] {\\n let s1 = aliceSizes.reduce((a, c) => a + c, 0);\\n let s2 = bobSizes.reduce((a, c) => a + c, 0);\\n let diff = (s1 - s2) >> 1;\\n for (let num of aliceSizes) {\\n let target = num - diff;\\n if (bobSizes.includes(target)) {\\n return [num, target];\\n }\\n }\\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，哈希表实现。\n整个函数的功能设计可以这样描述：爱丽丝和鲍勃拥有不同总数量的糖果。给你两个数组 aliceSizes 和 bobSizes ，aliceSizes[i] 是爱丽丝拥有的第 i 盒糖果中的糖果数量，bobSizes[j] 是鲍勃拥有的第 j 盒糖果中的糖果数量。\n两人想要互相交换一盒糖果，这样在交换之后，他们就可以拥有相同总数量的糖果。一个人拥有的糖果总数量是他们每盒糖果数量的总和。\n返回一个整数数组 answer，其中 answer[0] 是爱丽丝必须交换的糖果盒中的糖果的数目，answer[1] 是鲍勃必须交换的糖果盒中的糖果的数目。如果存在多个答案，你可以返回其中 任何一个 。题目测试用例保证存在与输入对应的答案。\n \n示例 1：\n\n输入：aliceSizes = [1,1], bobSizes = [2,2]\n输出：[1,2]\n\n示例 2：\n\n输入：aliceSizes = [1,2], bobSizes = [2,3]\n输出：[1,2]\n\n示例 3：\n\n输入：aliceSizes = [2], bobSizes = [1,3]\n输出：[2,3]\n\n示例 4：\n\n输入：aliceSizes = [1,2,5], bobSizes = [2,4]\n输出：[5,4]\n\n \n提示：\n\n1 <= aliceSizes.length, bobSizes.length <= 104\n1 <= aliceSizes[i], bobSizes[j] <= 105\n爱丽丝和鲍勃的糖果总数量不同。\n题目数据保证对于给定的输入至少存在一个有效答案。"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> fairCandySwap(vector<int>& aliceSizes, vector<int>& bobSizes) {\\n int s1 = accumulate(aliceSizes.begin(), aliceSizes.end(), 0);\\n int s2 = accumulate(bobSizes.begin(), bobSizes.end(), 0);\\n int diff = (s1 - s2) >> 1;\\n unordered_set<int> s(bobSizes.begin(), bobSizes.end());\\n vector<int> ans;\\n for (int& a : aliceSizes) {\\n int target = a - diff;\\n if (s.count(target)) {\\n ans = vector<int> {a, target};\\n break;\\n }\\n }\\n return ans;\\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，哈希表实现。\n整个函数的功能设计可以这样描述：爱丽丝和鲍勃拥有不同总数量的糖果。给你两个数组 aliceSizes 和 bobSizes ，aliceSizes[i] 是爱丽丝拥有的第 i 盒糖果中的糖果数量，bobSizes[j] 是鲍勃拥有的第 j 盒糖果中的糖果数量。\n两人想要互相交换一盒糖果，这样在交换之后，他们就可以拥有相同总数量的糖果。一个人拥有的糖果总数量是他们每盒糖果数量的总和。\n返回一个整数数组 answer，其中 answer[0] 是爱丽丝必须交换的糖果盒中的糖果的数目，answer[1] 是鲍勃必须交换的糖果盒中的糖果的数目。如果存在多个答案，你可以返回其中 任何一个 。题目测试用例保证存在与输入对应的答案。\n \n示例 1：\n\n输入：aliceSizes = [1,1], bobSizes = [2,2]\n输出：[1,2]\n\n示例 2：\n\n输入：aliceSizes = [1,2], bobSizes = [2,3]\n输出：[1,2]\n\n示例 3：\n\n输入：aliceSizes = [2], bobSizes = [1,3]\n输出：[2,3]\n\n示例 4：\n\n输入：aliceSizes = [1,2,5], bobSizes = [2,4]\n输出：[5,4]\n\n \n提示：\n\n1 <= aliceSizes.length, bobSizes.length <= 104\n1 <= aliceSizes[i], bobSizes[j] <= 105\n爱丽丝和鲍勃的糖果总数量不同。\n题目数据保证对于给定的输入至少存在一个有效答案。"
}
] | 请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def numRescueBoats(self, people: List[int], limit: int) -> int:\\n people.sort()\\n ans = 0\\n i, j = 0, len(people) - 1\\n while i <= j:\\n if people[i] + people[j] <= limit:\\n i += 1\\n j -= 1\\n ans += 1\\n return ans\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，排序后，使用双指针分别指向数组首尾，每次取两个指针指向的元素之和与 `limit` 比较，如果小于等于 `limit`，则两个指针同时向中间移动一位，否则只移动右指针。累加答案即可。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，其中 $n$ 为数组 `people` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定数组 people 。people[i]表示第 i 个人的体重 ，船的数量不限，每艘船可以承载的最大重量为 limit。\n每艘船最多可同时载两人，但条件是这些人的重量之和最多为 limit。\n返回 承载所有人所需的最小船数 。\n \n示例 1：\n\n输入：people = [1,2], limit = 3\n输出：1\n解释：1 艘船载 (1, 2)\n\n示例 2：\n\n输入：people = [3,2,2,1], limit = 3\n输出：3\n解释：3 艘船分别载 (1, 2), (2) 和 (3)\n\n示例 3：\n\n输入：people = [3,5,3,4], limit = 5\n输出：4\n解释：4 艘船分别载 (3), (3), (4), (5)\n \n提示：\n\n1 <= people.length <= 5 * 104\n1 <= people[i] <= limit <= 3 * 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 int numRescueBoats(int[] people, int limit) {\\n Arrays.sort(people);\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0, j = people.length - 1; i <= j; --j) {\\n if (people[i] + people[j] <= limit) {\\n ++i;\\n }\\n ++ans;\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，排序后，使用双指针分别指向数组首尾，每次取两个指针指向的元素之和与 `limit` 比较，如果小于等于 `limit`，则两个指针同时向中间移动一位，否则只移动右指针。累加答案即可。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，其中 $n$ 为数组 `people` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定数组 people 。people[i]表示第 i 个人的体重 ，船的数量不限，每艘船可以承载的最大重量为 limit。\n每艘船最多可同时载两人，但条件是这些人的重量之和最多为 limit。\n返回 承载所有人所需的最小船数 。\n \n示例 1：\n\n输入：people = [1,2], limit = 3\n输出：1\n解释：1 艘船载 (1, 2)\n\n示例 2：\n\n输入：people = [3,2,2,1], limit = 3\n输出：3\n解释：3 艘船分别载 (1, 2), (2) 和 (3)\n\n示例 3：\n\n输入：people = [3,5,3,4], limit = 5\n输出：4\n解释：4 艘船分别载 (3), (3), (4), (5)\n \n提示：\n\n1 <= people.length <= 5 * 104\n1 <= people[i] <= limit <= 3 * 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": "给定数组 people 。people[i]表示第 i 个人的体重 ，船的数量不限，每艘船可以承载的最大重量为 limit。\n每艘船最多可同时载两人，但条件是这些人的重量之和最多为 limit。\n返回 承载所有人所需的最小船数 。\n \n示例 1：\n\n输入：people = [1,2], limit = 3\n输出：1\n解释：1 艘船载 (1, 2)\n\n示例 2：\n\n输入：people = [3,2,2,1], limit = 3\n输出：3\n解释：3 艘船分别载 (1, 2), (2) 和 (3)\n\n示例 3：\n\n输入：people = [3,5,3,4], limit = 5\n输出：4\n解释：4 艘船分别载 (3), (3), (4), (5)\n \n提示：\n\n1 <= people.length <= 5 * 104\n1 <= people[i] <= limit <= 3 * 104\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用贪心 + 双指针。\n这里提供一个参考思路，排序后，使用双指针分别指向数组首尾，每次取两个指针指向的元素之和与 `limit` 比较，如果小于等于 `limit`，则两个指针同时向中间移动一位，否则只移动右指针。累加答案即可。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，其中 $n$ 为数组 `people` 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 numRescueBoats(vector<int>& people, int limit) {\\n sort(people.begin(), people.end());\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0, j = people.size() - 1; i <= j; --j) {\\n if (people[i] + people[j] <= limit) {\\n ++i;\\n }\\n ++ans;\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定数组 people 。people[i]表示第 i 个人的体重 ，船的数量不限，每艘船可以承载的最大重量为 limit。\n每艘船最多可同时载两人，但条件是这些人的重量之和最多为 limit。\n返回 承载所有人所需的最小船数 。\n \n示例 1：\n\n输入：people = [1,2], limit = 3\n输出：1\n解释：1 艘船载 (1, 2)\n\n示例 2：\n\n输入：people = [3,2,2,1], limit = 3\n输出：3\n解释：3 艘船分别载 (1, 2), (2) 和 (3)\n\n示例 3：\n\n输入：people = [3,5,3,4], limit = 5\n输出：4\n解释：4 艘船分别载 (3), (3), (4), (5)\n \n提示：\n\n1 <= people.length <= 5 * 104\n1 <= people[i] <= limit <= 3 * 104\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用贪心 + 双指针。\n这里提供一个参考思路，排序后，使用双指针分别指向数组首尾，每次取两个指针指向的元素之和与 `limit` 比较，如果小于等于 `limit`，则两个指针同时向中间移动一位，否则只移动右指针。累加答案即可。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，其中 $n$ 为数组 `people` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc numRescueBoats(people []int, limit int) int {\\n\\tsort.Ints(people)\\n\\tans := 0\\n\\tfor i, j := 0, len(people)-1; i <= j; j-- {\\n\\t\\tif people[i]+people[j] <= limit {\\n\\t\\t\\ti++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans++\\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": "给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。\n如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5]\n输出：[3,4,5]\n解释：链表只有一个中间结点，值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5,6]\n输出：[4,5,6]\n解释：该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。\n\n \n提示：\n\n链表的结点数范围是 [1, 100]\n1 <= Node.val <= 100\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用快慢指针。\n这里提供一个参考思路，定义快慢指针 `fast` 和 `slow`，初始时均指向链表的头结点。\n\n快指针 `fast` 每次走两步，慢指针 `slow` 每次走一步。当快指针走到链表的尾部时，慢指针所指的结点即为中间结点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是链表的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\n# Definition for singly-linked list.\\n# class ListNode:\\n# def __init__(self, val=0, next=None):\\n# self.val = val\\n# self.next = next\\nclass Solution:\\n def middleNode(self, head: ListNode) -> ListNode:\\n slow = fast = head\\n while fast and fast.next:\\n slow, fast = slow.next, fast.next.next\\n return slow\\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['```java\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * public class ListNode {\\n * int val;\\n * ListNode next;\\n * ListNode() {}\\n * ListNode(int val) { this.val = val; }\\n * ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n public ListNode middleNode(ListNode head) {\\n ListNode slow = head, fast = head;\\n while (fast != null && fast.next != null) {\\n slow = slow.next;\\n fast = fast.next.next;\\n }\\n return slow;\\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快慢指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，定义快慢指针 `fast` 和 `slow`，初始时均指向链表的头结点。\n\n快指针 `fast` 每次走两步，慢指针 `slow` 每次走一步。当快指针走到链表的尾部时，慢指针所指的结点即为中间结点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是链表的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。\n如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5]\n输出：[3,4,5]\n解释：链表只有一个中间结点，值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5,6]\n输出：[4,5,6]\n解释：该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。\n\n \n提示：\n\n链表的结点数范围是 [1, 100]\n1 <= Node.val <= 100"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。\n如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5]\n输出：[3,4,5]\n解释：链表只有一个中间结点，值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5,6]\n输出：[4,5,6]\n解释：该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。\n\n \n提示：\n\n链表的结点数范围是 [1, 100]\n1 <= Node.val <= 100\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用快慢指针。\n这里提供一个参考思路，定义快慢指针 `fast` 和 `slow`，初始时均指向链表的头结点。\n\n快指针 `fast` 每次走两步，慢指针 `slow` 每次走一步。当快指针走到链表的尾部时，慢指针所指的结点即为中间结点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是链表的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * struct ListNode {\\n * int val;\\n * ListNode *next;\\n * ListNode() : val(0), next(nullptr) {}\\n * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}\\n * ListNode(int x, ListNode *next) : val(x), next(next) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n ListNode* middleNode(ListNode* head) {\\n ListNode *slow = head, *fast = head;\\n while (fast && fast->next) {\\n slow = slow->next;\\n fast = fast->next->next;\\n }\\n return slow;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * type ListNode struct {\\n * Val int\\n * Next *ListNode\\n * }\\n */\\nfunc middleNode(head *ListNode) *ListNode {\\n\\tslow, fast := head, head\\n\\tfor fast != nil && fast.Next != nil {\\n\\t\\tslow, fast = slow.Next, fast.Next.Next\\n\\t}\\n\\treturn slow\\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快慢指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，定义快慢指针 `fast` 和 `slow`，初始时均指向链表的头结点。\n\n快指针 `fast` 每次走两步，慢指针 `slow` 每次走一步。当快指针走到链表的尾部时，慢指针所指的结点即为中间结点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是链表的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。\n如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5]\n输出：[3,4,5]\n解释：链表只有一个中间结点，值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5,6]\n输出：[4,5,6]\n解释：该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。\n\n \n提示：\n\n链表的结点数范围是 [1, 100]\n1 <= Node.val <= 100"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。\n如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5]\n输出：[3,4,5]\n解释：链表只有一个中间结点，值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5,6]\n输出：[4,5,6]\n解释：该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。\n\n \n提示：\n\n链表的结点数范围是 [1, 100]\n1 <= Node.val <= 100\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用快慢指针。\n这里提供一个参考思路，定义快慢指针 `fast` 和 `slow`，初始时均指向链表的头结点。\n\n快指针 `fast` 每次走两步，慢指针 `slow` 每次走一步。当快指针走到链表的尾部时，慢指针所指的结点即为中间结点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是链表的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * class ListNode {\\n * val: number\\n * next: ListNode | null\\n * constructor(val?: number, next?: ListNode | null) {\\n * this.val = (val===undefined ? 0 : val)\\n * this.next = (next===undefined ? null : next)\\n * }\\n * }\\n */\\n\\nfunction middleNode(head: ListNode | null): ListNode | null {\\n let fast = head,\\n slow = head;\\n while (fast != null && fast.next != null) {\\n fast = fast.next.next;\\n slow = slow.next;\\n }\\n return slow;\\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": "给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。\n如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5]\n输出：[3,4,5]\n解释：链表只有一个中间结点，值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5,6]\n输出：[4,5,6]\n解释：该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。\n\n \n提示：\n\n链表的结点数范围是 [1, 100]\n1 <= Node.val <= 100\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用快慢指针。\n这里提供一个参考思路，定义快慢指针 `fast` 和 `slow`，初始时均指向链表的头结点。\n\n快指针 `fast` 每次走两步，慢指针 `slow` 每次走一步。当快指针走到链表的尾部时，慢指针所指的结点即为中间结点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是链表的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\n// Definition for singly-linked list.\\n// #[derive(PartialEq, Eq, Clone, Debug)]\\n// pub struct ListNode {\\n// pub val: i32,\\n// pub next: Option<Box<ListNode>>\\n// }\\n//\\n// impl ListNode {\\n// #[inline]\\n// fn new(val: i32) -> Self {\\n// ListNode {\\n// next: None,\\n// val\\n// }\\n// }\\n// }\\nimpl Solution {\\n pub fn middle_node(head: Option<Box<ListNode>>) -> Option<Box<ListNode>> {\\n let mut slow = &head;\\n let mut fast = &head;\\n while fast.is_some() && fast.as_ref().unwrap().next.is_some() {\\n slow = &slow.as_ref().unwrap().next;\\n fast = &fast.as_ref().unwrap().next.as_ref().unwrap().next;\\n }\\n slow.clone()\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。\n如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5]\n输出：[3,4,5]\n解释：链表只有一个中间结点，值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5,6]\n输出：[4,5,6]\n解释：该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。\n\n \n提示：\n\n链表的结点数范围是 [1, 100]\n1 <= Node.val <= 100\n请使用 C 语言。\n提示：可以使用快慢指针。\n这里提供一个参考思路，定义快慢指针 `fast` 和 `slow`，初始时均指向链表的头结点。\n\n快指针 `fast` 每次走两步，慢指针 `slow` 每次走一步。当快指针走到链表的尾部时，慢指针所指的结点即为中间结点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是链表的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```c\\n/**\\n * Definition for singly-linked list.\\n * struct ListNode {\\n * int val;\\n * struct ListNode *next;\\n * };\\n */\\n\\n\\nstruct ListNode *middleNode(struct ListNode *head) {\\n struct ListNode *fast = head;\\n struct ListNode *slow = head;\\n while (fast && fast->next) {\\n fast = fast->next->next;\\n slow = slow->next;\\n }\\n return slow;\\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['```php\\n/**\\n * Definition for a singly-linked list.\\n * class ListNode {\\n * public $val = 0;\\n * public $next = null;\\n * function __construct($val = 0, $next = null) {\\n * $this->val = $val;\\n * $this->next = $next;\\n * }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n\\n /**\\n * @param ListNode $head\\n * @return ListNode\\n */\\n function middleNode($head) {\\n $count = 0;\\n $tmpHead = $head;\\n while ($tmpHead != null) {\\n $tmpHead = $tmpHead->next;\\n $count++;\\n }\\n $len = $count - floor($count / 2);\\n while ($count != $len) {\\n $head = $head->next;\\n $count--;\\n }\\n return $head;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 PHP 语言。\n实现的时候主要使用了快慢指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，定义快慢指针 `fast` 和 `slow`，初始时均指向链表的头结点。\n\n快指针 `fast` 每次走两步，慢指针 `slow` 每次走一步。当快指针走到链表的尾部时，慢指针所指的结点即为中间结点。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 是链表的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你单链表的头结点 head ，请你找出并返回链表的中间结点。\n如果有两个中间结点，则返回第二个中间结点。\n \n示例 1：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5]\n输出：[3,4,5]\n解释：链表只有一个中间结点，值为 3 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：head = [1,2,3,4,5,6]\n输出：[4,5,6]\n解释：该链表有两个中间结点，值分别为 3 和 4 ，返回第二个结点。\n\n \n提示：\n\n链表的结点数范围是 [1, 100]\n1 <= Node.val <= 100"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def numBusesToDestination(self, routes: List[List[int]], source: int, target: int) -> int:\\n if source == target:\\n return 0\\n\\n # 一条公交线路有哪些公交站\\n s = [set(r) for r in routes]\\n\\n # 一个公交站在哪些公交线路有\\n d = defaultdict(list)\\n for i, r in enumerate(routes):\\n for v in r:\\n d[v].append(i)\\n\\n g = defaultdict(list)\\n for ids in d.values():\\n m = len(ids)\\n for i in range(m):\\n for j in range(i + 1, m):\\n a, b = ids[i], ids[j]\\n g[a].append(b)\\n g[b].append(a)\\n q = deque(d[source])\\n ans = 1\\n vis = set(d[source])\\n while q:\\n for _ in range(len(q)):\\n i = q.popleft()\\n if target in s[i]:\\n return ans\\n for j in g[i]:\\n if j not in vis:\\n vis.add(j)\\n q.append(j)\\n ans += 1\\n return -1\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了建图 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于本题，我们可以将公交线路看成图中的节点，对于任意两条公交线路，如果它们有公共的公交站点，那么这两个公交线路之间就有一条边。\n\n我们用 $s[i]$ 表示公交线路 $i$ 上的所有公交站点，用哈希表 $d$ 存储每个公交站对应的所有公交线路。\n\n接下来我们开始建图。遍历哈希表 $d$ 中每个公交站对应的公交线路，同个公交站的任意两条公交线路之间都有一条边，因此我们可以将这些公交线路看成图中的节点，将这些节点之间的边加入图 $g$ 中。\n\n接下来，我们可以通过 BFS 求出从 $source$ 到 $target$ 的最短路径，即为最少乘坐的公交车数量。\n\n时间复杂度 $O(n\\times m + n^2)$。其中 $n$, $m$ 分别表示公交线路的数量和公交站的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个数组 routes ，表示一系列公交线路，其中每个 routes[i] 表示一条公交线路，第 i 辆公交车将会在上面循环行驶。\n\n例如，路线 routes[0] = [1, 5, 7] 表示第 0 辆公交车会一直按序列 1 -> 5 -> 7 -> 1 -> 5 -> 7 -> 1 -> ... 这样的车站路线行驶。\n\n现在从 source 车站出发（初始时不在公交车上），要前往 target 车站。 期间仅可乘坐公交车。\n求出 最少乘坐的公交车数量 。如果不可能到达终点车站，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：routes = [[1,2,7],[3,6,7]], source = 1, target = 6\n输出：2\n解释：最优策略是先乘坐第一辆公交车到达车站 7 , 然后换乘第二辆公交车到车站 6 。 \n\n示例 2：\n\n输入：routes = [[7,12],[4,5,15],[6],[15,19],[9,12,13]], source = 15, target = 12\n输出：-1\n\n \n提示：\n\n1 <= routes.length <= 500.\n1 <= routes[i].length <= 105\nroutes[i] 中的所有值 互不相同\nsum(routes[i].length) <= 105\n0 <= routes[i][j] < 106\n0 <= source, target < 106"
}
] | 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['```java\\nclass Solution {\\n public int numBusesToDestination(int[][] routes, int source, int target) {\\n if (source == target) {\\n return 0;\\n }\\n int n = routes.length;\\n Set<Integer>[] s = new Set[n];\\n List<Integer>[] g = new List[n];\\n Arrays.setAll(s, k -> new HashSet<>());\\n Arrays.setAll(g, k -> new ArrayList<>());\\n Map<Integer, List<Integer>> d = new HashMap<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int v : routes[i]) {\\n s[i].add(v);\\n d.computeIfAbsent(v, k -> new ArrayList<>()).add(i);\\n }\\n }\\n for (var ids : d.values()) {\\n int m = ids.size();\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = i + 1; j < m; ++j) {\\n int a = ids.get(i), b = ids.get(j);\\n g[a].add(b);\\n g[b].add(a);\\n }\\n }\\n }\\n Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();\\n Set<Integer> vis = new HashSet<>();\\n int ans = 1;\\n for (int v : d.get(source)) {\\n q.offer(v);\\n vis.add(v);\\n }\\n while (!q.isEmpty()) {\\n for (int k = q.size(); k > 0; --k) {\\n int i = q.pollFirst();\\n if (s[i].contains(target)) {\\n return ans;\\n }\\n for (int j : g[i]) {\\n if (!vis.contains(j)) {\\n vis.add(j);\\n q.offer(j);\\n }\\n }\\n }\\n ++ans;\\n }\\n return -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建图 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于本题，我们可以将公交线路看成图中的节点，对于任意两条公交线路，如果它们有公共的公交站点，那么这两个公交线路之间就有一条边。\n\n我们用 $s[i]$ 表示公交线路 $i$ 上的所有公交站点，用哈希表 $d$ 存储每个公交站对应的所有公交线路。\n\n接下来我们开始建图。遍历哈希表 $d$ 中每个公交站对应的公交线路，同个公交站的任意两条公交线路之间都有一条边，因此我们可以将这些公交线路看成图中的节点，将这些节点之间的边加入图 $g$ 中。\n\n接下来，我们可以通过 BFS 求出从 $source$ 到 $target$ 的最短路径，即为最少乘坐的公交车数量。\n\n时间复杂度 $O(n\\times m + n^2)$。其中 $n$, $m$ 分别表示公交线路的数量和公交站的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个数组 routes ，表示一系列公交线路，其中每个 routes[i] 表示一条公交线路，第 i 辆公交车将会在上面循环行驶。\n\n例如，路线 routes[0] = [1, 5, 7] 表示第 0 辆公交车会一直按序列 1 -> 5 -> 7 -> 1 -> 5 -> 7 -> 1 -> ... 这样的车站路线行驶。\n\n现在从 source 车站出发（初始时不在公交车上），要前往 target 车站。 期间仅可乘坐公交车。\n求出 最少乘坐的公交车数量 。如果不可能到达终点车站，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：routes = [[1,2,7],[3,6,7]], source = 1, target = 6\n输出：2\n解释：最优策略是先乘坐第一辆公交车到达车站 7 , 然后换乘第二辆公交车到车站 6 。 \n\n示例 2：\n\n输入：routes = [[7,12],[4,5,15],[6],[15,19],[9,12,13]], source = 15, target = 12\n输出：-1\n\n \n提示：\n\n1 <= routes.length <= 500.\n1 <= routes[i].length <= 105\nroutes[i] 中的所有值 互不相同\nsum(routes[i].length) <= 105\n0 <= routes[i][j] < 106\n0 <= source, target < 106"
}
] | 请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int numBusesToDestination(vector<vector<int>>& routes, int source, int target) {\\n if (source == target) {\\n return 0;\\n }\\n int n = routes.size();\\n vector<unordered_set<int>> s(n);\\n vector<vector<int>> g(n);\\n unordered_map<int, vector<int>> d;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int v : routes[i]) {\\n s[i].insert(v);\\n d[v].push_back(i);\\n }\\n }\\n for (auto& [_, ids] : d) {\\n int m = ids.size();\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = i + 1; j < m; ++j) {\\n int a = ids[i], b = ids[j];\\n g[a].push_back(b);\\n g[b].push_back(a);\\n }\\n }\\n }\\n queue<int> q;\\n unordered_set<int> vis;\\n int ans = 1;\\n for (int v : d[source]) {\\n q.push(v);\\n vis.insert(v);\\n }\\n while (!q.empty()) {\\n for (int k = q.size(); k; --k) {\\n int i = q.front();\\n q.pop();\\n if (s[i].count(target)) {\\n return ans;\\n }\\n for (int j : g[i]) {\\n if (!vis.count(j)) {\\n vis.insert(j);\\n q.push(j);\\n }\\n }\\n }\\n ++ans;\\n }\\n return -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建图 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于本题，我们可以将公交线路看成图中的节点，对于任意两条公交线路，如果它们有公共的公交站点，那么这两个公交线路之间就有一条边。\n\n我们用 $s[i]$ 表示公交线路 $i$ 上的所有公交站点，用哈希表 $d$ 存储每个公交站对应的所有公交线路。\n\n接下来我们开始建图。遍历哈希表 $d$ 中每个公交站对应的公交线路，同个公交站的任意两条公交线路之间都有一条边，因此我们可以将这些公交线路看成图中的节点，将这些节点之间的边加入图 $g$ 中。\n\n接下来，我们可以通过 BFS 求出从 $source$ 到 $target$ 的最短路径，即为最少乘坐的公交车数量。\n\n时间复杂度 $O(n\\times m + n^2)$。其中 $n$, $m$ 分别表示公交线路的数量和公交站的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个数组 routes ，表示一系列公交线路，其中每个 routes[i] 表示一条公交线路，第 i 辆公交车将会在上面循环行驶。\n\n例如，路线 routes[0] = [1, 5, 7] 表示第 0 辆公交车会一直按序列 1 -> 5 -> 7 -> 1 -> 5 -> 7 -> 1 -> ... 这样的车站路线行驶。\n\n现在从 source 车站出发（初始时不在公交车上），要前往 target 车站。 期间仅可乘坐公交车。\n求出 最少乘坐的公交车数量 。如果不可能到达终点车站，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：routes = [[1,2,7],[3,6,7]], source = 1, target = 6\n输出：2\n解释：最优策略是先乘坐第一辆公交车到达车站 7 , 然后换乘第二辆公交车到车站 6 。 \n\n示例 2：\n\n输入：routes = [[7,12],[4,5,15],[6],[15,19],[9,12,13]], source = 15, target = 12\n输出：-1\n\n \n提示：\n\n1 <= routes.length <= 500.\n1 <= routes[i].length <= 105\nroutes[i] 中的所有值 互不相同\nsum(routes[i].length) <= 105\n0 <= routes[i][j] < 106\n0 <= source, target < 106"
}
] | 请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc numBusesToDestination(routes [][]int, source int, target int) int {\\n\\tif source == target {\\n\\t\\treturn 0\\n\\t}\\n\\tn := len(routes)\\n\\ts := make([]map[int]bool, n)\\n\\tg := make([][]int, n)\\n\\td := map[int][]int{}\\n\\tfor i, r := range routes {\\n\\t\\tfor _, v := range r {\\n\\t\\t\\tif s[i] == nil {\\n\\t\\t\\t\\ts[i] = make(map[int]bool)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\ts[i][v] = true\\n\\t\\t\\td[v] = append(d[v], i)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor _, ids := range d {\\n\\t\\tm := len(ids)\\n\\t\\tfor i := 0; i < m; i++ {\\n\\t\\t\\tfor j := i + 1; j < m; j++ {\\n\\t\\t\\t\\ta, b := ids[i], ids[j]\\n\\t\\t\\t\\tg[a] = append(g[a], b)\\n\\t\\t\\t\\tg[b] = append(g[b], a)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tq := d[source]\\n\\tvis := map[int]bool{}\\n\\tfor _, v := range d[source] {\\n\\t\\tvis[v] = true\\n\\t}\\n\\tans := 1\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\tfor k := len(q); k > 0; k-- {\\n\\t\\t\\ti := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\tif s[i][target] {\\n\\t\\t\\t\\treturn ans\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tfor _, j := range g[i] {\\n\\t\\t\\t\\tif !vis[j] {\\n\\t\\t\\t\\t\\tvis[j] = true\\n\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, j)\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans++\\n\\t}\\n\\treturn -1\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了建图 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于本题，我们可以将公交线路看成图中的节点，对于任意两条公交线路，如果它们有公共的公交站点，那么这两个公交线路之间就有一条边。\n\n我们用 $s[i]$ 表示公交线路 $i$ 上的所有公交站点，用哈希表 $d$ 存储每个公交站对应的所有公交线路。\n\n接下来我们开始建图。遍历哈希表 $d$ 中每个公交站对应的公交线路，同个公交站的任意两条公交线路之间都有一条边，因此我们可以将这些公交线路看成图中的节点，将这些节点之间的边加入图 $g$ 中。\n\n接下来，我们可以通过 BFS 求出从 $source$ 到 $target$ 的最短路径，即为最少乘坐的公交车数量。\n\n时间复杂度 $O(n\\times m + n^2)$。其中 $n$, $m$ 分别表示公交线路的数量和公交站的数量。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个数组 routes ，表示一系列公交线路，其中每个 routes[i] 表示一条公交线路，第 i 辆公交车将会在上面循环行驶。\n\n例如，路线 routes[0] = [1, 5, 7] 表示第 0 辆公交车会一直按序列 1 -> 5 -> 7 -> 1 -> 5 -> 7 -> 1 -> ... 这样的车站路线行驶。\n\n现在从 source 车站出发（初始时不在公交车上），要前往 target 车站。 期间仅可乘坐公交车。\n求出 最少乘坐的公交车数量 。如果不可能到达终点车站，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：routes = [[1,2,7],[3,6,7]], source = 1, target = 6\n输出：2\n解释：最优策略是先乘坐第一辆公交车到达车站 7 , 然后换乘第二辆公交车到车站 6 。 \n\n示例 2：\n\n输入：routes = [[7,12],[4,5,15],[6],[15,19],[9,12,13]], source = 15, target = 12\n输出：-1\n\n \n提示：\n\n1 <= routes.length <= 500.\n1 <= routes[i].length <= 105\nroutes[i] 中的所有值 互不相同\nsum(routes[i].length) <= 105\n0 <= routes[i][j] < 106\n0 <= source, target < 106"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def lenLongestFibSubseq(self, arr: List[int]) -> int:\\n mp = {v: i for i, v in enumerate(arr)}\\n n = len(arr)\\n dp = [[0] * n for _ in range(n)]\\n for i in range(n):\\n for j in range(i):\\n dp[j][i] = 2\\n ans = 0\\n for i in range(n):\\n for j in range(i):\\n d = arr[i] - arr[j]\\n if d in mp and (k := mp[d]) < j:\\n dp[j][i] = max(dp[j][i], dp[k][j] + 1)\\n ans = max(ans, dp[j][i])\\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动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，- 状态表示：`dp[j][i]` 表示斐波那契式最后两项为 `arr[j]`, `arr[i]` 时的最大子序列长度。\n- 状态计算：`dp[j][i] = dp[k][j] + 1`（当且仅当 `k < j < i`，并且 `arr[k] + arr[j] == arr[i]`）, `ans = max(ans, dp[j][i])`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果序列 X_1, X_2, ..., X_n 满足下列条件，就说它是 斐波那契式 的：\n\nn >= 3\n对于所有 i + 2 <= n，都有 X_i + X_{i+1} = X_{i+2}\n\n给定一个严格递增的正整数数组形成序列 arr ，找到 arr 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在，返回 0 。\n（回想一下，子序列是从原序列 arr 中派生出来的，它从 arr 中删掉任意数量的元素（也可以不删），而不改变其余元素的顺序。例如， [3, 5, 8] 是 [3, 4, 5, 6, 7, 8] 的一个子序列）\n \n\n\n示例 1：\n\n输入: arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 5\n解释: 最长的斐波那契式子序列为 [1,2,3,5,8] 。\n\n示例 2：\n\n输入: arr = [1,3,7,11,12,14,18]\n输出: 3\n解释: 最长的斐波那契式子序列有 [1,11,12]、[3,11,14] 以及 [7,11,18] 。\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 1000\n\n1 <= arr[i] < arr[i + 1] <= 10^9"
}
] | 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 int lenLongestFibSubseq(int[] arr) {\\n int n = arr.length;\\n Map<Integer, Integer> mp = new HashMap<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n mp.put(arr[i], i);\\n }\\n int[][] dp = new int[n][n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < i; ++j) {\\n dp[j][i] = 2;\\n }\\n }\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < i; ++j) {\\n int d = arr[i] - arr[j];\\n if (mp.containsKey(d)) {\\n int k = mp.get(d);\\n if (k < j) {\\n dp[j][i] = Math.max(dp[j][i], dp[k][j] + 1);\\n ans = Math.max(ans, dp[j][i]);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，- 状态表示：`dp[j][i]` 表示斐波那契式最后两项为 `arr[j]`, `arr[i]` 时的最大子序列长度。\n- 状态计算：`dp[j][i] = dp[k][j] + 1`（当且仅当 `k < j < i`，并且 `arr[k] + arr[j] == arr[i]`）, `ans = max(ans, dp[j][i])`。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果序列 X_1, X_2, ..., X_n 满足下列条件，就说它是 斐波那契式 的：\n\nn >= 3\n对于所有 i + 2 <= n，都有 X_i + X_{i+1} = X_{i+2}\n\n给定一个严格递增的正整数数组形成序列 arr ，找到 arr 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在，返回 0 。\n（回想一下，子序列是从原序列 arr 中派生出来的，它从 arr 中删掉任意数量的元素（也可以不删），而不改变其余元素的顺序。例如， [3, 5, 8] 是 [3, 4, 5, 6, 7, 8] 的一个子序列）\n \n\n\n示例 1：\n\n输入: arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 5\n解释: 最长的斐波那契式子序列为 [1,2,3,5,8] 。\n\n示例 2：\n\n输入: arr = [1,3,7,11,12,14,18]\n输出: 3\n解释: 最长的斐波那契式子序列有 [1,11,12]、[3,11,14] 以及 [7,11,18] 。\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 1000\n\n1 <= arr[i] < arr[i + 1] <= 10^9"
}
] | 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": "如果序列 X_1, X_2, ..., X_n 满足下列条件，就说它是 斐波那契式 的：\n\nn >= 3\n对于所有 i + 2 <= n，都有 X_i + X_{i+1} = X_{i+2}\n\n给定一个严格递增的正整数数组形成序列 arr ，找到 arr 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在，返回 0 。\n（回想一下，子序列是从原序列 arr 中派生出来的，它从 arr 中删掉任意数量的元素（也可以不删），而不改变其余元素的顺序。例如， [3, 5, 8] 是 [3, 4, 5, 6, 7, 8] 的一个子序列）\n \n\n\n示例 1：\n\n输入: arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 5\n解释: 最长的斐波那契式子序列为 [1,2,3,5,8] 。\n\n示例 2：\n\n输入: arr = [1,3,7,11,12,14,18]\n输出: 3\n解释: 最长的斐波那契式子序列有 [1,11,12]、[3,11,14] 以及 [7,11,18] 。\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 1000\n\n1 <= arr[i] < arr[i + 1] <= 10^9\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，- 状态表示：`dp[j][i]` 表示斐波那契式最后两项为 `arr[j]`, `arr[i]` 时的最大子序列长度。\n- 状态计算：`dp[j][i] = dp[k][j] + 1`（当且仅当 `k < j < i`，并且 `arr[k] + arr[j] == arr[i]`）, `ans = max(ans, dp[j][i])`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int lenLongestFibSubseq(vector<int>& arr) {\\n unordered_map<int, int> mp;\\n int n = arr.size();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) mp[arr[i]] = i;\\n vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(n));\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n for (int j = 0; j < i; ++j)\\n dp[j][i] = 2;\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < i; ++j) {\\n int d = arr[i] - arr[j];\\n if (mp.count(d)) {\\n int k = mp[d];\\n if (k < j) {\\n dp[j][i] = max(dp[j][i], dp[k][j] + 1);\\n ans = max(ans, dp[j][i]);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的答案。 |
[
{
"from": "human",
"value": "如果序列 X_1, X_2, ..., X_n 满足下列条件，就说它是 斐波那契式 的：\n\nn >= 3\n对于所有 i + 2 <= n，都有 X_i + X_{i+1} = X_{i+2}\n\n给定一个严格递增的正整数数组形成序列 arr ，找到 arr 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在，返回 0 。\n（回想一下，子序列是从原序列 arr 中派生出来的，它从 arr 中删掉任意数量的元素（也可以不删），而不改变其余元素的顺序。例如， [3, 5, 8] 是 [3, 4, 5, 6, 7, 8] 的一个子序列）\n \n\n\n示例 1：\n\n输入: arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 5\n解释: 最长的斐波那契式子序列为 [1,2,3,5,8] 。\n\n示例 2：\n\n输入: arr = [1,3,7,11,12,14,18]\n输出: 3\n解释: 最长的斐波那契式子序列有 [1,11,12]、[3,11,14] 以及 [7,11,18] 。\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 1000\n\n1 <= arr[i] < arr[i + 1] <= 10^9\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，- 状态表示：`dp[j][i]` 表示斐波那契式最后两项为 `arr[j]`, `arr[i]` 时的最大子序列长度。\n- 状态计算：`dp[j][i] = dp[k][j] + 1`（当且仅当 `k < j < i`，并且 `arr[k] + arr[j] == arr[i]`）, `ans = max(ans, dp[j][i])`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc lenLongestFibSubseq(arr []int) int {\\n\\tn := len(arr)\\n\\tmp := make(map[int]int, n)\\n\\tfor i, v := range arr {\\n\\t\\tmp[v] = i + 1\\n\\t}\\n\\tdp := make([][]int, n)\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tdp[i] = make([]int, n)\\n\\t\\tfor j := 0; j < i; j++ {\\n\\t\\t\\tdp[j][i] = 2\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := 0\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tfor j := 0; j < i; j++ {\\n\\t\\t\\td := arr[i] - arr[j]\\n\\t\\t\\tk := mp[d] - 1\\n\\t\\t\\tif k >= 0 && k < j {\\n\\t\\t\\t\\tdp[j][i] = max(dp[j][i], dp[k][j]+1)\\n\\t\\t\\t\\tans = max(ans, dp[j][i])\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']"
}
] | 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": "如果序列 X_1, X_2, ..., X_n 满足下列条件，就说它是 斐波那契式 的：\n\nn >= 3\n对于所有 i + 2 <= n，都有 X_i + X_{i+1} = X_{i+2}\n\n给定一个严格递增的正整数数组形成序列 arr ，找到 arr 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在，返回 0 。\n（回想一下，子序列是从原序列 arr 中派生出来的，它从 arr 中删掉任意数量的元素（也可以不删），而不改变其余元素的顺序。例如， [3, 5, 8] 是 [3, 4, 5, 6, 7, 8] 的一个子序列）\n \n\n\n示例 1：\n\n输入: arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]\n输出: 5\n解释: 最长的斐波那契式子序列为 [1,2,3,5,8] 。\n\n示例 2：\n\n输入: arr = [1,3,7,11,12,14,18]\n输出: 3\n解释: 最长的斐波那契式子序列有 [1,11,12]、[3,11,14] 以及 [7,11,18] 。\n\n \n提示：\n\n3 <= arr.length <= 1000\n\n1 <= arr[i] < arr[i + 1] <= 10^9\n请使用 JavaScript 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，- 状态表示：`dp[j][i]` 表示斐波那契式最后两项为 `arr[j]`, `arr[i]` 时的最大子序列长度。\n- 状态计算：`dp[j][i] = dp[k][j] + 1`（当且仅当 `k < j < i`，并且 `arr[k] + arr[j] == arr[i]`）, `ans = max(ans, dp[j][i])`。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```js\\n/**\\n * @param {number[]} arr\\n * @return {number}\\n */\\nvar lenLongestFibSubseq = function (arr) {\\n const mp = new Map();\\n const n = arr.length;\\n const dp = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n mp.set(arr[i], i);\\n for (let j = 0; j < i; ++j) {\\n dp[j][i] = 2;\\n }\\n }\\n let ans = 0;\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n for (let j = 0; j < i; ++j) {\\n const d = arr[i] - arr[j];\\n if (mp.has(d)) {\\n const k = mp.get(d);\\n if (k < j) {\\n dp[j][i] = Math.max(dp[j][i], dp[k][j] + 1);\\n ans = Math.max(ans, dp[j][i]);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n};\\n```']"
}
] | 请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法 |
[
{
"from": "human",
"value": "你有一个单词列表 words 和一个模式 pattern，你想知道 words 中的哪些单词与模式匹配。\n如果存在字母的排列 p ，使得将模式中的每个字母 x 替换为 p(x) 之后，我们就得到了所需的单词，那么单词与模式是匹配的。\n（回想一下，字母的排列是从字母到字母的双射：每个字母映射到另一个字母，没有两个字母映射到同一个字母。）\n返回 words 中与给定模式匹配的单词列表。\n你可以按任何顺序返回答案。\n \n示例：\n输入：words = [\"abc\",\"deq\",\"mee\",\"aqq\",\"dkd\",\"ccc\"], pattern = \"abb\"\n输出：[\"mee\",\"aqq\"]\n解释：\n\"mee\" 与模式匹配，因为存在排列 {a -> m, b -> e, ...}。\n\"ccc\" 与模式不匹配，因为 {a -> c, b -> c, ...} 不是排列。\n因为 a 和 b 映射到同一个字母。\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 50\n1 <= pattern.length = words[i].length <= 20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 findAndReplacePattern(self, words: List[str], pattern: str) -> List[str]:\\n def match(s, t):\\n m1, m2 = [0] * 128, [0] * 128\\n for i, (a, b) in enumerate(zip(s, t), 1):\\n if m1[ord(a)] != m2[ord(b)]:\\n return False\\n m1[ord(a)] = m2[ord(b)] = i\\n return True\\n\\n return [word for word in words if match(word, pattern)]\\n```']"
}
] | 请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。 |
[
{
"from": "human",
"value": "你有一个单词列表 words 和一个模式 pattern，你想知道 words 中的哪些单词与模式匹配。\n如果存在字母的排列 p ，使得将模式中的每个字母 x 替换为 p(x) 之后，我们就得到了所需的单词，那么单词与模式是匹配的。\n（回想一下，字母的排列是从字母到字母的双射：每个字母映射到另一个字母，没有两个字母映射到同一个字母。）\n返回 words 中与给定模式匹配的单词列表。\n你可以按任何顺序返回答案。\n \n示例：\n输入：words = [\"abc\",\"deq\",\"mee\",\"aqq\",\"dkd\",\"ccc\"], pattern = \"abb\"\n输出：[\"mee\",\"aqq\"]\n解释：\n\"mee\" 与模式匹配，因为存在排列 {a -> m, b -> e, ...}。\n\"ccc\" 与模式不匹配，因为 {a -> c, b -> c, ...} 不是排列。\n因为 a 和 b 映射到同一个字母。\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 50\n1 <= pattern.length = words[i].length <= 20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 List<String> findAndReplacePattern(String[] words, String pattern) {\\n List<String> ans = new ArrayList<>();\\n for (String word : words) {\\n if (match(word, pattern)) {\\n ans.add(word);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private boolean match(String s, String t) {\\n int[] m1 = new int[128];\\n int[] m2 = new int[128];\\n for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {\\n char c1 = s.charAt(i);\\n char c2 = t.charAt(i);\\n if (m1[c1] != m2[c2]) {\\n return false;\\n }\\n m1[c1] = i + 1;\\n m2[c2] = i + 1;\\n }\\n return true;\\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": "你有一个单词列表 words 和一个模式 pattern，你想知道 words 中的哪些单词与模式匹配。\n如果存在字母的排列 p ，使得将模式中的每个字母 x 替换为 p(x) 之后，我们就得到了所需的单词，那么单词与模式是匹配的。\n（回想一下，字母的排列是从字母到字母的双射：每个字母映射到另一个字母，没有两个字母映射到同一个字母。）\n返回 words 中与给定模式匹配的单词列表。\n你可以按任何顺序返回答案。\n \n示例：\n输入：words = [\"abc\",\"deq\",\"mee\",\"aqq\",\"dkd\",\"ccc\"], pattern = \"abb\"\n输出：[\"mee\",\"aqq\"]\n解释：\n\"mee\" 与模式匹配，因为存在排列 {a -> m, b -> e, ...}。\n\"ccc\" 与模式不匹配，因为 {a -> c, b -> c, ...} 不是排列。\n因为 a 和 b 映射到同一个字母。\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 50\n1 <= pattern.length = words[i].length <= 20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 vector<string> findAndReplacePattern(vector<string>& words, string pattern) {\\n vector<string> ans;\\n auto match = [](string& s, string& t) {\\n int m1[128] = {0};\\n int m2[128] = {0};\\n for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {\\n if (m1[s[i]] != m2[t[i]]) return 0;\\n m1[s[i]] = i + 1;\\n m2[t[i]] = i + 1;\\n }\\n return 1;\\n };\\n for (auto& word : words) if (match(word, pattern)) ans.emplace_back(word);\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] | 请根据需求，实现函数开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc findAndReplacePattern(words []string, pattern string) []string {\\n\\tmatch := func(s, t string) bool {\\n\\t\\tm1, m2 := make([]int, 128), make([]int, 128)\\n\\t\\tfor i := 0; i < len(s); i++ {\\n\\t\\t\\tif m1[s[i]] != m2[t[i]] {\\n\\t\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tm1[s[i]] = i + 1\\n\\t\\t\\tm2[t[i]] = i + 1\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn true\\n\\t}\\n\\tvar ans []string\\n\\tfor _, word := range words {\\n\\t\\tif match(word, pattern) {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, word)\\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：你有一个单词列表 words 和一个模式 pattern，你想知道 words 中的哪些单词与模式匹配。\n如果存在字母的排列 p ，使得将模式中的每个字母 x 替换为 p(x) 之后，我们就得到了所需的单词，那么单词与模式是匹配的。\n（回想一下，字母的排列是从字母到字母的双射：每个字母映射到另一个字母，没有两个字母映射到同一个字母。）\n返回 words 中与给定模式匹配的单词列表。\n你可以按任何顺序返回答案。\n \n示例：\n输入：words = [\"abc\",\"deq\",\"mee\",\"aqq\",\"dkd\",\"ccc\"], pattern = \"abb\"\n输出：[\"mee\",\"aqq\"]\n解释：\n\"mee\" 与模式匹配，因为存在排列 {a -> m, b -> e, ...}。\n\"ccc\" 与模式不匹配，因为 {a -> c, b -> c, ...} 不是排列。\n因为 a 和 b 映射到同一个字母。\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 50\n1 <= pattern.length = words[i].length <= 20"
}
] | 请详细分析输入的代码，并说明使用的具体编程语言以及函数实现的功能。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```ts\\nfunction findAndReplacePattern(words: string[], pattern: string): string[] {\\n return words.filter(word => {\\n const map1 = new Map<string, number>();\\n const map2 = new Map<string, number>();\\n for (let i = 0; i < word.length; i++) {\\n if (map1.get(word[i]) !== map2.get(pattern[i])) {\\n return false;\\n }\\n map1.set(word[i], i);\\n map2.set(pattern[i], i);\\n }\\n return true;\\n });\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一个单词列表 words 和一个模式 pattern，你想知道 words 中的哪些单词与模式匹配。\n如果存在字母的排列 p ，使得将模式中的每个字母 x 替换为 p(x) 之后，我们就得到了所需的单词，那么单词与模式是匹配的。\n（回想一下，字母的排列是从字母到字母的双射：每个字母映射到另一个字母，没有两个字母映射到同一个字母。）\n返回 words 中与给定模式匹配的单词列表。\n你可以按任何顺序返回答案。\n \n示例：\n输入：words = [\"abc\",\"deq\",\"mee\",\"aqq\",\"dkd\",\"ccc\"], pattern = \"abb\"\n输出：[\"mee\",\"aqq\"]\n解释：\n\"mee\" 与模式匹配，因为存在排列 {a -> m, b -> e, ...}。\n\"ccc\" 与模式不匹配，因为 {a -> c, b -> c, ...} 不是排列。\n因为 a 和 b 映射到同一个字母。\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 50\n1 <= pattern.length = words[i].length <= 20"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是怎么实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "你有一个单词列表 words 和一个模式 pattern，你想知道 words 中的哪些单词与模式匹配。\n如果存在字母的排列 p ，使得将模式中的每个字母 x 替换为 p(x) 之后，我们就得到了所需的单词，那么单词与模式是匹配的。\n（回想一下，字母的排列是从字母到字母的双射：每个字母映射到另一个字母，没有两个字母映射到同一个字母。）\n返回 words 中与给定模式匹配的单词列表。\n你可以按任何顺序返回答案。\n \n示例：\n输入：words = [\"abc\",\"deq\",\"mee\",\"aqq\",\"dkd\",\"ccc\"], pattern = \"abb\"\n输出：[\"mee\",\"aqq\"]\n解释：\n\"mee\" 与模式匹配，因为存在排列 {a -> m, b -> e, ...}。\n\"ccc\" 与模式不匹配，因为 {a -> c, b -> c, ...} 不是排列。\n因为 a 和 b 映射到同一个字母。\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 50\n1 <= pattern.length = words[i].length <= 20请使用 Rust 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nuse std::collections::HashMap;\\nimpl Solution {\\n pub fn find_and_replace_pattern(words: Vec<String>, pattern: String) -> Vec<String> {\\n let pattern = pattern.as_bytes();\\n let n = pattern.len();\\n words\\n .into_iter()\\n .filter(|word| {\\n let word = word.as_bytes();\\n let mut map1 = HashMap::new();\\n let mut map2 = HashMap::new();\\n for i in 0..n {\\n if map1.get(&word[i]).unwrap_or(&n) != map2.get(&pattern[i]).unwrap_or(&n) {\\n return false;\\n }\\n map1.insert(word[i], i);\\n map2.insert(pattern[i], i);\\n }\\n true\\n })\\n .collect()\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请提供题目描述内容，以便为编写一个解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:\n\n'a' 对应 \".-\" ，\n'b' 对应 \"-...\" ，\n'c' 对应 \"-.-.\" ，以此类推。\n\n为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下：\n\n[\".-\",\"-...\",\"-.-.\",\"-..\",\".\",\"..-.\",\"--.\",\"....\",\"..\",\".---\",\"-.-\",\".-..\",\"--\",\"-.\",\"---\",\".--.\",\"--.-\",\".-.\",\"...\",\"-\",\"..-\",\"...-\",\".--\",\"-..-\",\"-.--\",\"--..\"]\n给你一个字符串数组 words ，每个单词可以写成每个字母对应摩尔斯密码的组合。\n\n例如，\"cab\" 可以写成 \"-.-..--...\" ，(即 \"-.-.\" + \".-\" + \"-...\" 字符串的结合)。我们将这样一个连接过程称作 单词翻译 。\n\n对 words 中所有单词进行单词翻译，返回不同 单词翻译 的数量。\n \n示例 1：\n\n输入: words = [\"gin\", \"zen\", \"gig\", \"msg\"]\n输出: 2\n解释: \n各单词翻译如下:\n\"gin\" -> \"--...-.\"\n\"zen\" -> \"--...-.\"\n\"gig\" -> \"--...--.\"\n\"msg\" -> \"--...--.\"\n\n共有 2 种不同翻译, \"--...-.\" 和 \"--...--.\".\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"a\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 12\nwords[i] 由小写英文字母组成\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，将 words 所有单词翻译成对应的摩尔斯密码，加入到哈希表中，最后返回哈希表的 size。\n\n时间复杂度 $O(n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def uniqueMorseRepresentations(self, words: List[str]) -> int:\\n codes = [\\n \".-\",\\n \"-...\",\\n \"-.-.\",\\n \"-..\",\\n \".\",\\n \"..-.\",\\n \"--.\",\\n \"....\",\\n \"..\",\\n \".---\",\\n \"-.-\",\\n \".-..\",\\n \"--\",\\n \"-.\",\\n \"---\",\\n \".--.\",\\n \"--.-\",\\n \".-.\",\\n \"...\",\\n \"-\",\\n \"..-\",\\n \"...-\",\\n \".--\",\\n \"-..-\",\\n \"-.--\",\\n \"--..\",\\n ]\\n s = {\\'\\'.join([codes[ord(c) - ord(\\'a\\')] for c in word]) for word in words}\\n return len(s)\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int uniqueMorseRepresentations(String[] words) {\\n String[] codes = new String[] {\".-\", \"-...\", \"-.-.\", \"-..\", \".\", \"..-.\", \"--.\", \"....\",\\n \"..\", \".---\", \"-.-\", \".-..\", \"--\", \"-.\", \"---\", \".--.\", \"--.-\", \".-.\", \"...\", \"-\",\\n \"..-\", \"...-\", \".--\", \"-..-\", \"-.--\", \"--..\"};\\n Set<String> s = new HashSet<>();\\n for (String word : words) {\\n StringBuilder t = new StringBuilder();\\n for (char c : word.toCharArray()) {\\n t.append(codes[c - \\'a\\']);\\n }\\n s.add(t.toString());\\n }\\n return s.size();\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，将 words 所有单词翻译成对应的摩尔斯密码，加入到哈希表中，最后返回哈希表的 size。\n\n时间复杂度 $O(n)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:\n\n'a' 对应 \".-\" ，\n'b' 对应 \"-...\" ，\n'c' 对应 \"-.-.\" ，以此类推。\n\n为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下：\n\n[\".-\",\"-...\",\"-.-.\",\"-..\",\".\",\"..-.\",\"--.\",\"....\",\"..\",\".---\",\"-.-\",\".-..\",\"--\",\"-.\",\"---\",\".--.\",\"--.-\",\".-.\",\"...\",\"-\",\"..-\",\"...-\",\".--\",\"-..-\",\"-.--\",\"--..\"]\n给你一个字符串数组 words ，每个单词可以写成每个字母对应摩尔斯密码的组合。\n\n例如，\"cab\" 可以写成 \"-.-..--...\" ，(即 \"-.-.\" + \".-\" + \"-...\" 字符串的结合)。我们将这样一个连接过程称作 单词翻译 。\n\n对 words 中所有单词进行单词翻译，返回不同 单词翻译 的数量。\n \n示例 1：\n\n输入: words = [\"gin\", \"zen\", \"gig\", \"msg\"]\n输出: 2\n解释: \n各单词翻译如下:\n\"gin\" -> \"--...-.\"\n\"zen\" -> \"--...-.\"\n\"gig\" -> \"--...--.\"\n\"msg\" -> \"--...--.\"\n\n共有 2 种不同翻译, \"--...-.\" 和 \"--...--.\".\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"a\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 12\nwords[i] 由小写英文字母组成"
}
] | 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\\nconst codes = [\\n '.-',\\n '-...',\\n '-.-.',\\n '-..',\\n '.',\\n '..-.',\\n '--.',\\n '....',\\n '..',\\n '.---',\\n '-.-',\\n '.-..',\\n '--',\\n '-.',\\n '---',\\n '.--.',\\n '--.-',\\n '.-.',\\n '...',\\n '-',\\n '..-',\\n '...-',\\n '.--',\\n '-..-',\\n '-.--',\\n '--..',\\n];\\n\\nfunction uniqueMorseRepresentations(words: string[]): number {\\n return new Set(\\n words.map(word => {\\n return word\\n .split('')\\n .map(c => codes[c.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)])\\n .join('');\\n }),\\n ).size;\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，将 words 所有单词翻译成对应的摩尔斯密码，加入到哈希表中，最后返回哈希表的 size。\n\n时间复杂度 $O(n)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:\n\n'a' 对应 \".-\" ，\n'b' 对应 \"-...\" ，\n'c' 对应 \"-.-.\" ，以此类推。\n\n为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下：\n\n[\".-\",\"-...\",\"-.-.\",\"-..\",\".\",\"..-.\",\"--.\",\"....\",\"..\",\".---\",\"-.-\",\".-..\",\"--\",\"-.\",\"---\",\".--.\",\"--.-\",\".-.\",\"...\",\"-\",\"..-\",\"...-\",\".--\",\"-..-\",\"-.--\",\"--..\"]\n给你一个字符串数组 words ，每个单词可以写成每个字母对应摩尔斯密码的组合。\n\n例如，\"cab\" 可以写成 \"-.-..--...\" ，(即 \"-.-.\" + \".-\" + \"-...\" 字符串的结合)。我们将这样一个连接过程称作 单词翻译 。\n\n对 words 中所有单词进行单词翻译，返回不同 单词翻译 的数量。\n \n示例 1：\n\n输入: words = [\"gin\", \"zen\", \"gig\", \"msg\"]\n输出: 2\n解释: \n各单词翻译如下:\n\"gin\" -> \"--...-.\"\n\"zen\" -> \"--...-.\"\n\"gig\" -> \"--...--.\"\n\"msg\" -> \"--...--.\"\n\n共有 2 种不同翻译, \"--...-.\" 和 \"--...--.\".\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"a\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 12\nwords[i] 由小写英文字母组成"
}
] | 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": "国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:\n\n'a' 对应 \".-\" ，\n'b' 对应 \"-...\" ，\n'c' 对应 \"-.-.\" ，以此类推。\n\n为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下：\n\n[\".-\",\"-...\",\"-.-.\",\"-..\",\".\",\"..-.\",\"--.\",\"....\",\"..\",\".---\",\"-.-\",\".-..\",\"--\",\"-.\",\"---\",\".--.\",\"--.-\",\".-.\",\"...\",\"-\",\"..-\",\"...-\",\".--\",\"-..-\",\"-.--\",\"--..\"]\n给你一个字符串数组 words ，每个单词可以写成每个字母对应摩尔斯密码的组合。\n\n例如，\"cab\" 可以写成 \"-.-..--...\" ，(即 \"-.-.\" + \".-\" + \"-...\" 字符串的结合)。我们将这样一个连接过程称作 单词翻译 。\n\n对 words 中所有单词进行单词翻译，返回不同 单词翻译 的数量。\n \n示例 1：\n\n输入: words = [\"gin\", \"zen\", \"gig\", \"msg\"]\n输出: 2\n解释: \n各单词翻译如下:\n\"gin\" -> \"--...-.\"\n\"zen\" -> \"--...-.\"\n\"gig\" -> \"--...--.\"\n\"msg\" -> \"--...--.\"\n\n共有 2 种不同翻译, \"--...-.\" 和 \"--...--.\".\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"a\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 12\nwords[i] 由小写英文字母组成\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，将 words 所有单词翻译成对应的摩尔斯密码，加入到哈希表中，最后返回哈希表的 size。\n\n时间复杂度 $O(n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nuse std::collections::HashSet;\\nimpl Solution {\\n pub fn unique_morse_representations(words: Vec<String>) -> i32 {\\n const codes: [&str; 26] = [\\n \".-\", \"-...\", \"-.-.\", \"-..\", \".\", \"..-.\", \"--.\", \"....\", \"..\", \".---\", \"-.-\", \".-..\",\\n \"--\", \"-.\", \"---\", \".--.\", \"--.-\", \".-.\", \"...\", \"-\", \"..-\", \"...-\", \".--\", \"-..-\",\\n \"-.--\", \"--..\",\\n ];\\n words\\n .iter()\\n .map(|word| {\\n word.as_bytes()\\n .iter()\\n .map(|v| codes[(v - b\\'a\\') as usize])\\n .collect::<String>()\\n })\\n .collect::<HashSet<String>>()\\n .len() as i32\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的答案。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int uniqueMorseRepresentations(vector<string>& words) {\\n vector<string> codes = {\".-\", \"-...\", \"-.-.\", \"-..\", \".\", \"..-.\", \"--.\", \"....\", \"..\", \".---\", \"-.-\", \".-..\", \"--\", \"-.\",\\n \"---\", \".--.\", \"--.-\", \".-.\", \"...\", \"-\", \"..-\", \"...-\", \".--\", \"-..-\", \"-.--\", \"--..\"};\\n unordered_set<string> s;\\n for (auto& word : words) {\\n string t;\\n for (char& c : word) t += codes[c - \\'a\\'];\\n s.insert(t);\\n }\\n return s.size();\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，将 words 所有单词翻译成对应的摩尔斯密码，加入到哈希表中，最后返回哈希表的 size。\n\n时间复杂度 $O(n)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:\n\n'a' 对应 \".-\" ，\n'b' 对应 \"-...\" ，\n'c' 对应 \"-.-.\" ，以此类推。\n\n为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下：\n\n[\".-\",\"-...\",\"-.-.\",\"-..\",\".\",\"..-.\",\"--.\",\"....\",\"..\",\".---\",\"-.-\",\".-..\",\"--\",\"-.\",\"---\",\".--.\",\"--.-\",\".-.\",\"...\",\"-\",\"..-\",\"...-\",\".--\",\"-..-\",\"-.--\",\"--..\"]\n给你一个字符串数组 words ，每个单词可以写成每个字母对应摩尔斯密码的组合。\n\n例如，\"cab\" 可以写成 \"-.-..--...\" ，(即 \"-.-.\" + \".-\" + \"-...\" 字符串的结合)。我们将这样一个连接过程称作 单词翻译 。\n\n对 words 中所有单词进行单词翻译，返回不同 单词翻译 的数量。\n \n示例 1：\n\n输入: words = [\"gin\", \"zen\", \"gig\", \"msg\"]\n输出: 2\n解释: \n各单词翻译如下:\n\"gin\" -> \"--...-.\"\n\"zen\" -> \"--...-.\"\n\"gig\" -> \"--...--.\"\n\"msg\" -> \"--...--.\"\n\n共有 2 种不同翻译, \"--...-.\" 和 \"--...--.\".\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"a\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 12\nwords[i] 由小写英文字母组成"
}
] | 请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc uniqueMorseRepresentations(words []string) int {\\n\\tcodes := []string{\".-\", \"-...\", \"-.-.\", \"-..\", \".\", \"..-.\", \"--.\", \"....\", \"..\", \".---\", \"-.-\", \".-..\", \"--\", \"-.\",\\n\\t\\t\"---\", \".--.\", \"--.-\", \".-.\", \"...\", \"-\", \"..-\", \"...-\", \".--\", \"-..-\", \"-.--\", \"--..\"}\\n\\ts := make(map[string]bool)\\n\\tfor _, word := range words {\\n\\t\\tt := &strings.Builder{}\\n\\t\\tfor _, c := range word {\\n\\t\\t\\tt.WriteString(codes[c-\\'a\\'])\\n\\t\\t}\\n\\t\\ts[t.String()] = true\\n\\t}\\n\\treturn len(s)\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，将 words 所有单词翻译成对应的摩尔斯密码，加入到哈希表中，最后返回哈希表的 size。\n\n时间复杂度 $O(n)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：国际摩尔斯密码定义一种标准编码方式，将每个字母对应于一个由一系列点和短线组成的字符串， 比如:\n\n'a' 对应 \".-\" ，\n'b' 对应 \"-...\" ，\n'c' 对应 \"-.-.\" ，以此类推。\n\n为了方便，所有 26 个英文字母的摩尔斯密码表如下：\n\n[\".-\",\"-...\",\"-.-.\",\"-..\",\".\",\"..-.\",\"--.\",\"....\",\"..\",\".---\",\"-.-\",\".-..\",\"--\",\"-.\",\"---\",\".--.\",\"--.-\",\".-.\",\"...\",\"-\",\"..-\",\"...-\",\".--\",\"-..-\",\"-.--\",\"--..\"]\n给你一个字符串数组 words ，每个单词可以写成每个字母对应摩尔斯密码的组合。\n\n例如，\"cab\" 可以写成 \"-.-..--...\" ，(即 \"-.-.\" + \".-\" + \"-...\" 字符串的结合)。我们将这样一个连接过程称作 单词翻译 。\n\n对 words 中所有单词进行单词翻译，返回不同 单词翻译 的数量。\n \n示例 1：\n\n输入: words = [\"gin\", \"zen\", \"gig\", \"msg\"]\n输出: 2\n解释: \n各单词翻译如下:\n\"gin\" -> \"--...-.\"\n\"zen\" -> \"--...-.\"\n\"gig\" -> \"--...--.\"\n\"msg\" -> \"--...--.\"\n\n共有 2 种不同翻译, \"--...-.\" 和 \"--...--.\".\n\n示例 2：\n\n输入：words = [\"a\"]\n输出：1\n\n \n提示：\n\n1 <= words.length <= 100\n1 <= words[i].length <= 12\nwords[i] 由小写英文字母组成"
}
] | 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": "有一个由小写字母组成的字符串 s，和一个长度相同的整数数组 shifts。\n我们将字母表中的下一个字母称为原字母的 移位 shift() （由于字母表是环绕的， 'z' 将会变成 'a'）。\n\n例如，shift('a') = 'b', shift('t') = 'u', 以及 shift('z') = 'a'。\n\n对于每个 shifts[i] = x ， 我们会将 s 中的前 i + 1 个字母移位 x 次。\n返回 将所有这些移位都应用到 s 后最终得到的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"abc\", shifts = [3,5,9]\n输出：\"rpl\"\n解释： \n我们以 \"abc\" 开始。\n将 S 中的第 1 个字母移位 3 次后，我们得到 \"dbc\"。\n再将 S 中的前 2 个字母移位 5 次后，我们得到 \"igc\"。\n最后将 S 中的这 3 个字母移位 9 次后，我们得到答案 \"rpl\"。\n\n示例 2:\n\n输入: s = \"aaa\", shifts = [1,2,3]\n输出: \"gfd\"\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length <= 105\ns 由小写英文字母组成\nshifts.length == s.length\n0 <= shifts[i] <= 109\n\n\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用后缀和。\n这里提供一个参考思路，对于字符串 $s$ 中的每个字符，我们需要计算其最终的偏移量，即 `shifts[i]` 与 `shifts[i + 1]` 与 `shifts[i + 2]` ... 的和。我们可以使用后缀和的思想，从后往前遍历 `shifts`，计算每个字符的最终偏移量，然后对 $26$ 取模，得到最终的字符。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。忽略答案的空间消耗，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 shiftingLetters(self, s: str, shifts: List[int]) -> str:\\n n = len(s)\\n d = [0] * (n + 1)\\n for i, c in enumerate(s):\\n v = ord(c) - ord('a')\\n d[i] += v\\n d[i + 1] -= v\\n for i, x in enumerate(shifts):\\n d[0] += x\\n d[i + 1] -= x\\n t = 0\\n ans = []\\n for i in range(n):\\n d[i] %= 26\\n ans.append(ascii_lowercase[d[i]])\\n d[i + 1] += d[i]\\n return ''.join(ans)\\n```\", \"```python\\nclass Solution:\\n def shiftingLetters(self, s: str, shifts: List[int]) -> str:\\n n, t = len(s), 0\\n s = list(s)\\n for i in range(n - 1, -1, -1):\\n t += shifts[i]\\n j = (ord(s[i]) - ord('a') + t) % 26\\n s[i] = ascii_lowercase[j]\\n return ''.join(s)\\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": "有一个由小写字母组成的字符串 s，和一个长度相同的整数数组 shifts。\n我们将字母表中的下一个字母称为原字母的 移位 shift() （由于字母表是环绕的， 'z' 将会变成 'a'）。\n\n例如，shift('a') = 'b', shift('t') = 'u', 以及 shift('z') = 'a'。\n\n对于每个 shifts[i] = x ， 我们会将 s 中的前 i + 1 个字母移位 x 次。\n返回 将所有这些移位都应用到 s 后最终得到的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"abc\", shifts = [3,5,9]\n输出：\"rpl\"\n解释： \n我们以 \"abc\" 开始。\n将 S 中的第 1 个字母移位 3 次后，我们得到 \"dbc\"。\n再将 S 中的前 2 个字母移位 5 次后，我们得到 \"igc\"。\n最后将 S 中的这 3 个字母移位 9 次后，我们得到答案 \"rpl\"。\n\n示例 2:\n\n输入: s = \"aaa\", shifts = [1,2,3]\n输出: \"gfd\"\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length <= 105\ns 由小写英文字母组成\nshifts.length == s.length\n0 <= shifts[i] <= 109\n\n\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用后缀和。\n这里提供一个参考思路，对于字符串 $s$ 中的每个字符，我们需要计算其最终的偏移量，即 `shifts[i]` 与 `shifts[i + 1]` 与 `shifts[i + 2]` ... 的和。我们可以使用后缀和的思想，从后往前遍历 `shifts`，计算每个字符的最终偏移量，然后对 $26$ 取模，得到最终的字符。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。忽略答案的空间消耗，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```java\\nclass Solution {\\n public String shiftingLetters(String s, int[] shifts) {\\n char[] cs = s.toCharArray();\\n int n = cs.length;\\n long t = 0;\\n for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {\\n t += shifts[i];\\n int j = (int) ((cs[i] - 'a' + t) % 26);\\n cs[i] = (char) ('a' + j);\\n }\\n return String.valueOf(cs);\\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": "有一个由小写字母组成的字符串 s，和一个长度相同的整数数组 shifts。\n我们将字母表中的下一个字母称为原字母的 移位 shift() （由于字母表是环绕的， 'z' 将会变成 'a'）。\n\n例如，shift('a') = 'b', shift('t') = 'u', 以及 shift('z') = 'a'。\n\n对于每个 shifts[i] = x ， 我们会将 s 中的前 i + 1 个字母移位 x 次。\n返回 将所有这些移位都应用到 s 后最终得到的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"abc\", shifts = [3,5,9]\n输出：\"rpl\"\n解释： \n我们以 \"abc\" 开始。\n将 S 中的第 1 个字母移位 3 次后，我们得到 \"dbc\"。\n再将 S 中的前 2 个字母移位 5 次后，我们得到 \"igc\"。\n最后将 S 中的这 3 个字母移位 9 次后，我们得到答案 \"rpl\"。\n\n示例 2:\n\n输入: s = \"aaa\", shifts = [1,2,3]\n输出: \"gfd\"\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length <= 105\ns 由小写英文字母组成\nshifts.length == s.length\n0 <= shifts[i] <= 109\n\n\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用后缀和。\n这里提供一个参考思路，对于字符串 $s$ 中的每个字符，我们需要计算其最终的偏移量，即 `shifts[i]` 与 `shifts[i + 1]` 与 `shifts[i + 2]` ... 的和。我们可以使用后缀和的思想，从后往前遍历 `shifts`，计算每个字符的最终偏移量，然后对 $26$ 取模，得到最终的字符。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。忽略答案的空间消耗，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 string shiftingLetters(string s, vector<int>& shifts) {\\n long long t = 0;\\n int n = s.size();\\n for (int i = n - 1; ~i; --i) {\\n t += shifts[i];\\n int j = (s[i] - 'a' + t) % 26;\\n s[i] = 'a' + j;\\n }\\n return s;\\n }\\n};\\n```\"]"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```go\\nfunc shiftingLetters(s string, shifts []int) string {\\n\\tt := 0\\n\\tn := len(s)\\n\\tcs := []byte(s)\\n\\tfor i := n - 1; i >= 0; i-- {\\n\\t\\tt += shifts[i]\\n\\t\\tj := (int(cs[i]-'a') + t) % 26\\n\\t\\tcs[i] = byte('a' + j)\\n\\t}\\n\\treturn string(cs)\\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后缀和的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于字符串 $s$ 中的每个字符，我们需要计算其最终的偏移量，即 `shifts[i]` 与 `shifts[i + 1]` 与 `shifts[i + 2]` ... 的和。我们可以使用后缀和的思想，从后往前遍历 `shifts`，计算每个字符的最终偏移量，然后对 $26$ 取模，得到最终的字符。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。忽略答案的空间消耗，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一个由小写字母组成的字符串 s，和一个长度相同的整数数组 shifts。\n我们将字母表中的下一个字母称为原字母的 移位 shift() （由于字母表是环绕的， 'z' 将会变成 'a'）。\n\n例如，shift('a') = 'b', shift('t') = 'u', 以及 shift('z') = 'a'。\n\n对于每个 shifts[i] = x ， 我们会将 s 中的前 i + 1 个字母移位 x 次。\n返回 将所有这些移位都应用到 s 后最终得到的字符串 。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"abc\", shifts = [3,5,9]\n输出：\"rpl\"\n解释： \n我们以 \"abc\" 开始。\n将 S 中的第 1 个字母移位 3 次后，我们得到 \"dbc\"。\n再将 S 中的前 2 个字母移位 5 次后，我们得到 \"igc\"。\n最后将 S 中的这 3 个字母移位 9 次后，我们得到答案 \"rpl\"。\n\n示例 2:\n\n输入: s = \"aaa\", shifts = [1,2,3]\n输出: \"gfd\"\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length <= 105\ns 由小写英文字母组成\nshifts.length == s.length\n0 <= shifts[i] <= 109\n\n"
}
] | 请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？ |
[
{
"from": "human",
"value": "给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。\n返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。\n \n示例 1：\n\n输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11]\n输出：[2,11,7,15]\n\n示例 2：\n\n输入：nums1 = [12,24,8,32], nums2 = [13,25,32,11]\n输出：[24,32,8,12]\n\n \n提示：\n\n1 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 109\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用贪心 + 排序。\n这里提供一个参考思路，类似田忌赛马。将 $nums1$, $nums2$ 按照升序排列。然后遍历 $nums1$ 中的每个元素 $v$，若在 $nums2[i..j]$ 中找不到比 $v$ 小的，则将 $v$ 与当前 $nums2[i..j]$ 中的最大元素匹配。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def advantageCount(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:\\n nums1.sort()\\n t = sorted((v, i) for i, v in enumerate(nums2))\\n n = len(nums2)\\n ans = [0] * n\\n i, j = 0, n - 1\\n for v in nums1:\\n if v <= t[i][0]:\\n ans[t[j][1]] = v\\n j -= 1\\n else:\\n ans[t[i][1]] = v\\n i += 1\\n return ans\\n```']"
}
] | 请根据描述的需求和实现思路提示，完成函数开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。\n返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。\n \n示例 1：\n\n输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11]\n输出：[2,11,7,15]\n\n示例 2：\n\n输入：nums1 = [12,24,8,32], nums2 = [13,25,32,11]\n输出：[24,32,8,12]\n\n \n提示：\n\n1 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 109\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用贪心 + 排序。\n这里提供一个参考思路，类似田忌赛马。将 $nums1$, $nums2$ 按照升序排列。然后遍历 $nums1$ 中的每个元素 $v$，若在 $nums2[i..j]$ 中找不到比 $v$ 小的，则将 $v$ 与当前 $nums2[i..j]$ 中的最大元素匹配。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int[] advantageCount(int[] nums1, int[] nums2) {\\n int n = nums1.length;\\n int[][] t = new int[n][2];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n t[i] = new int[] {nums2[i], i};\\n }\\n Arrays.sort(t, (a, b) -> a[0] - b[0]);\\n Arrays.sort(nums1);\\n int[] ans = new int[n];\\n int i = 0, j = n - 1;\\n for (int v : nums1) {\\n if (v <= t[i][0]) {\\n ans[t[j--][1]] = v;\\n } else {\\n ans[t[i++][1]] = v;\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
}
] | 请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。 |
[
{
"from": "human",
"value": "给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。\n返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。\n \n示例 1：\n\n输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11]\n输出：[2,11,7,15]\n\n示例 2：\n\n输入：nums1 = [12,24,8,32], nums2 = [13,25,32,11]\n输出：[24,32,8,12]\n\n \n提示：\n\n1 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 109\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用贪心 + 排序。\n这里提供一个参考思路，类似田忌赛马。将 $nums1$, $nums2$ 按照升序排列。然后遍历 $nums1$ 中的每个元素 $v$，若在 $nums2[i..j]$ 中找不到比 $v$ 小的，则将 $v$ 与当前 $nums2[i..j]$ 中的最大元素匹配。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> advantageCount(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {\\n int n = nums1.size();\\n vector<pair<int, int>> t;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) t.push_back({nums2[i], i});\\n sort(t.begin(), t.end());\\n sort(nums1.begin(), nums1.end());\\n int i = 0, j = n - 1;\\n vector<int> ans(n);\\n for (int v : nums1) {\\n if (v <= t[i].first)\\n ans[t[j--].second] = v;\\n else\\n ans[t[i++].second] = v;\\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": "给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。\n返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。\n \n示例 1：\n\n输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11]\n输出：[2,11,7,15]\n\n示例 2：\n\n输入：nums1 = [12,24,8,32], nums2 = [13,25,32,11]\n输出：[24,32,8,12]\n\n \n提示：\n\n1 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 109\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用贪心 + 排序。\n这里提供一个参考思路，类似田忌赛马。将 $nums1$, $nums2$ 按照升序排列。然后遍历 $nums1$ 中的每个元素 $v$，若在 $nums2[i..j]$ 中找不到比 $v$ 小的，则将 $v$ 与当前 $nums2[i..j]$ 中的最大元素匹配。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc advantageCount(nums1 []int, nums2 []int) []int {\\n\\tn := len(nums1)\\n\\tt := make([][]int, n)\\n\\tfor i, v := range nums2 {\\n\\t\\tt[i] = []int{v, i}\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(t, func(i, j int) bool {\\n\\t\\treturn t[i][0] < t[j][0]\\n\\t})\\n\\tsort.Ints(nums1)\\n\\tans := make([]int, n)\\n\\ti, j := 0, n-1\\n\\tfor _, v := range nums1 {\\n\\t\\tif v <= t[i][0] {\\n\\t\\t\\tans[t[j][1]] = v\\n\\t\\t\\tj--\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tans[t[i][1]] = v\\n\\t\\t\\ti++\\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": "给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。\n返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。\n \n示例 1：\n\n输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11]\n输出：[2,11,7,15]\n\n示例 2：\n\n输入：nums1 = [12,24,8,32], nums2 = [13,25,32,11]\n输出：[24,32,8,12]\n\n \n提示：\n\n1 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 109\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用贪心 + 排序。\n这里提供一个参考思路，类似田忌赛马。将 $nums1$, $nums2$ 按照升序排列。然后遍历 $nums1$ 中的每个元素 $v$，若在 $nums2[i..j]$ 中找不到比 $v$ 小的，则将 $v$ 与当前 $nums2[i..j]$ 中的最大元素匹配。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction advantageCount(nums1: number[], nums2: number[]): number[] {\\n const n = nums1.length;\\n const idx = Array.from({ length: n }, (_, i) => i);\\n idx.sort((i, j) => nums2[i] - nums2[j]);\\n nums1.sort((a, b) => a - b);\\n\\n const ans = new Array(n).fill(0);\\n let left = 0;\\n let right = n - 1;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n if (nums1[i] > nums2[idx[left]]) {\\n ans[idx[left]] = nums1[i];\\n left++;\\n } else {\\n ans[idx[right]] = nums1[i];\\n right--;\\n }\\n }\\n return ans;\\n}\\n```']"
}
] | 接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发 |
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn advantage_count(mut nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> Vec<i32> {\\n let n = nums1.len();\\n let mut idx = (0..n).collect::<Vec<usize>>();\\n idx.sort_by(|&i, &j| nums2[i].cmp(&nums2[j]));\\n nums1.sort();\\n let mut res = vec![0; n];\\n let mut left = 0;\\n let mut right = n - 1;\\n for &num in nums1.iter() {\\n if num > nums2[idx[left]] {\\n res[idx[left]] = num;\\n left += 1;\\n } else {\\n res[idx[right]] = num;\\n right -= 1;\\n }\\n }\\n res\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Rust 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，类似田忌赛马。将 $nums1$, $nums2$ 按照升序排列。然后遍历 $nums1$ 中的每个元素 $v$，若在 $nums2[i..j]$ 中找不到比 $v$ 小的，则将 $v$ 与当前 $nums2[i..j]$ 中的最大元素匹配。\n\n时间复杂度 $O(nlogn)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。\n返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。\n \n示例 1：\n\n输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11]\n输出：[2,11,7,15]\n\n示例 2：\n\n输入：nums1 = [12,24,8,32], nums2 = [13,25,32,11]\n输出：[24,32,8,12]\n\n \n提示：\n\n1 <= nums1.length <= 105\nnums2.length == nums1.length\n0 <= nums1[i], nums2[i] <= 109"
}
] | 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。 |