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RSS订阅原创 LCP 18. 早餐组合
本题是典型的双数组配对 + 优化查找问题。排序 + 二分方法适合通用问题；如果数据满足限制（比如价格不大），使用桶 + 前缀和是最优方案。
2025-05-09 03:30:00
843
原创 LCP 17. 速算机器人
这道题虽然规则简单，但却蕴含了深刻的数学美感：在模拟中隐藏着指数规律，一旦识破，就可以一击制胜！模拟是通用手段：适合处理任何规则变化找规律可化繁为简：尤其在操作有重复性或幂级增长趋势时。
2025-05-09 03:15:00
454
原创 LCP 11. 期望个数统计
这个问题的核心是期望值计算，通过深入分析可以发现，对于不同能力值的员工，它们在 A 和 B 的排序中一定相同，因此期望值为 1。对于重复能力值的员工，最终期望值也是 1。问题最终转化为计算不同能力值的数量，使用集合（或哈希表）进行去重即可快速得出答案。无论是方法一（数学分析法）还是方法二（哈希表法），都能够高效解决问题，并且都具备线性时间复杂度 O(N)，非常适合大规模数据的处理。
2025-05-09 03:00:00
863
原创 LCP 07. 传递信息
DFS：适合解决小规模问题，代码简洁直观，但在大规模数据下会超时。动态规划（DP）：相比 DFS 更高效，避免了重复计算，适合处理中等规模的问题。时间复杂度为。回溯法：代码清晰，适合小规模问题，但时间复杂度较高。可以通过记忆化优化，减少重复计算。记忆化回溯法：是回溯法的优化版本，适合大规模数据，能显著提高效率。在本题的具体情况下，使用动态规划（DP）或记忆化回溯法是比较理想的选择，能够在限定的时间内高效计算出结果。
2025-05-09 02:45:00
460
原创 LCP 02. 分式化简
连分数是一个经典但容易被忽视的问题，在很多数学建模和数值算法中都有应用。迭代法：高效简洁，适合工程实践和面试使用。递归法：逻辑优雅，结构贴近数学定义，适合教学或理论分析。
2025-05-09 02:15:00
495
原创 LCP 01. 猜数字
本题的核心是通过遍历数组并比较对应元素的值来判断是否猜对。通过两种不同的解法，我们不仅可以解决问题，还能够根据不同的需求选择最适合的实现方式。方法一是最直观的实现方式，适合刚接触算法的初学者；方法二则更加简洁和高效，适合有一定经验的开发者使用。无论选择哪种方法，最终都能够高效地解决问题。
2025-05-09 02:00:00
427
原创 3516. 找到最近的人
正确理解题意；运用数学常识（距离）；写出清晰简洁的代码；返回逻辑判断的掌握。这种题目适合用于编程入门练习、逻辑思维锻炼以及面试中考察基础编程能力。你也可以思考扩展问题，比如如果速度不同会如何？如果三个人都能移动，又会怎么解？想要获取更多这样的题解和思维分析？欢迎关注我 🚀。
2025-05-09 01:45:00
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原创 3512. 使数组和能被 K 整除的最少操作次数
写题过程中保持清晰的数学思维和良好的代码风格，是写出高质量解法的关键。这是一个看似操作“很自由”的题目，但其实本质非常简单。操作的方式——每次任意元素减 1——其实只是让我们能够“逐步减小总和”。如果你对这个题目有其他思路，或者想我帮你实现变种题目，欢迎留言交流！这样在逻辑上更清晰地表明：“如果已经能整除，就不需要任何操作。，通过观察“每次操作只会减 1”，从而聚焦在如何让总和成为。每次操作都减掉 1，所以只需要减掉这个余数次，就能使。，那么我们不需要任何操作，直接返回 0。的倍数，不需要任何操作，返回。
2025-05-09 01:30:00
213
原创 3507. 移除最小数对使数组有序 I
解法是否原地操作可读性执行效率代码复杂度解法一（函数版）否高中等中解法二（推荐）✅ 是高✅ 高✅ 简洁这个题目本质是一个经典的贪心 + 局部合并问题，非常适合训练我们对局部最优推动全局最优的理解。通过本题，我们学会了如何在多个选择中找到“最不会破坏后续结构”的操作方式。
2025-05-09 01:15:00
188
原创 3502. 到达每个位置的最小费用
该问题的核心在于通过不断交换位置，计算最小的交换费用。由于队伍中每个人的交换费用是固定的，我们可以通过动态规划或贪心策略来推导最优解。O(n^2)O(n)在本问题中，最优解是通过贪心策略来优化每个位置的费用，使得每次交换的费用都不会大于当前的最小费用。通过这种方法，我们能够在O(n)的时间复杂度内得到答案，适合处理大规模数据。
2025-05-09 01:00:00
416
原创 3498. 字符串的反转度
计算字符串的反转度是一个有趣的字符串处理问题，通过反转字母表位置和字符在字符串中的位置的关系，可以轻松地计算出每个字符的贡献，并得到最终的反转度。我们通过几种方法（如传统for循环、列表推导式和递归）实现了解题，推荐使用迭代方法来处理较大的输入，保证算法的高效性。希望通过本文的分析，能够帮助大家更好地理解如何解决这类问题。%201%29。
2025-05-09 00:45:00
235
原创 3492. 船上可以装载的最大集装箱数量
因此，数学公式是最简洁且高效的解法。首先计算甲板上的最大集装箱数量 n2n^2，然后计算在最大承载重量下船最多可以装载的集装箱数量 maxWeightw\frac{maxWeight}{w}，最终返回二者的最小值。暴力方法的思路是从甲板上最多能放置的集装箱数量 n^2 开始，逐步减少集装箱数量，直到找到一个符合总重量不超过最大承载能力的集装箱数量。我们的问题本质上是求解一个最大集装箱数量，限制条件是甲板的容量（最大集装箱数量）以及船的最大承载重量。最终的答案是甲板的最大容量和船的最大承载能力中的较小值。
2025-05-09 00:30:00
638
原创 3487. 删除后的最大子数组元素和
在这道题目中，删除负数后求和的解法是最为简洁且高效的。通过去除负数，并去重剩余的正数，能够快速得到符合题目要求的最大和。这种方法不仅符合“子数组连续性”的要求，同时还能有效地避免重复元素。
2025-05-09 00:15:00
134
原创 3483. 不同三位偶数的数目
通过这几种不同的解法，我们能够从数字数组中生成不同的三位偶数。在解题过程中，我们需要根据数组的特点和规模选择合适的算法。暴力枚举法虽然简单直观，但对于重复数字的处理较为繁琐；优化后的暴力枚举法在性能上有所改进；而数学公式法则通过推导直接计算结果，适用于处理大规模数据。在实际应用中，合理选择算法能够大大提升效率。
2025-05-09 00:00:00
207
原创 3477. 将水果放入篮子 II
另一种更高效的方法是对篮子进行排序，使得我们可以更容易地找到适合的篮子。排序后的篮子可以使用贪心策略，始终为每种水果选择最小可用的篮子，这样可以提高效率。进一步优化的方法是，在篮子已经排序的情况下，使用二分法快速定位第一个能够容纳水果的篮子。这个问题的核心在于根据水果的数量与篮子的容量，判断能否找到一个合适的篮子来容纳每种水果。是一种高效且易于实现的方案，尤其是在数据量适中的情况下。如果数据规模更大，可以考虑使用。，这类问题考察的是对数组和排序的理解。，对于每种水果，遍历所有篮子，找到一个合适的篮子即可。
2025-05-08 03:30:00
885
原创 3471. 找出最大的几近缺失整数
解法是否正确代码复杂度场景推荐度❌ 原始滑窗统计❌（逻辑错误）中弱测试样例❌✅ 解法二（头尾检查）✅ 精确极简面试/竞赛⭐⭐⭐⭐⭐✅ 解法三（窗口 ID 跟踪）✅ 精确中等生产/全覆盖场景⭐⭐⭐⭐本题核心在于理解「只出现在一个窗口中」的含义；不能只判断频次，还要控制滑动窗口中的分布；k > 1时，几近缺失数只可能出现在头或尾部；推荐使用简洁的“头尾检查法”作为标准解；高精度场景可使用窗口 ID 哈希追踪法。
2025-05-08 03:15:00
372
原创 3467. 将数组按照奇偶性转化
本题的目标是对一个整数数组中的偶数和奇数进行替换：偶数变为0，奇数变为1，然后对结果数组进行排序。遍历数组并替换值：我们需要遍历整个数组，将偶数替换为0，奇数替换为1。排序操作：经过替换后，数组中的元素只有0和1两种类型，这时我们只需要对数组进行排序。返回结果：返回排序后的数组。本题的关键是理解如何快速替换和排序数组，同时，替换后的数组中只有两个不同的元素（0和1），排序后的结果实际上就是将所有0放在前面，所有1放在后面。方法时间复杂度空间复杂度优点缺点方法一O(n)O(1)
2025-05-08 03:00:00
497
原创 3465. 查找具有有效序列号的产品
我们提供了三种不同的方法来实现这一目标，每种方法都有其优缺点，开发者可以根据具体需求选择合适的方式。在很多实际的数据库应用中，我们需要从大量的数据中筛选出符合特定格式的数据项。在数据库查询中，正则表达式是一个强大的工具，特别是当我们需要从文本中提取符合特定模式的数据时。我们的任务是根据产品的描述，筛选出包含有效序列号的产品。然而，问题不仅仅是匹配有效格式，还要确保我们排除掉一些无效序列号，如包含多余数字的。我们还可以采用另一种方式，即先通过正则表达式匹配所有的序列号，然后使用 SQL 的。
2025-05-08 02:45:00
384
原创 3456. 找出长度为 K 的特殊子字符串
对于这个问题，线性扫描法提供了最好的平衡，既简单又高效，适合大多数场景。如果你需要一个更加简洁的解法，且不太担心内存消耗，可以考虑使用groupby进行分组操作。对于小规模数据，暴力法可以快速实现，但在处理大数据时效率较低。
2025-05-08 02:30:00
342
原创 3452. 好数字之和
在解决这个问题时，我们有多种不同的解法。从简单的边界检查到通过集合优化边界判断，不同的方法有各自的优缺点。如果数组较小，使用方法 1或方法 3直接判断边界越界是最简洁且高效的。对于k较大的情况，使用方法 2可能有利于提升查找速度，但需要更多空间。通过多种方法的比较，您可以根据具体情况选择最合适的解法。希望通过这篇博客，您对类似问题的解决方案有了更深入的理解。如果您有任何疑问或需要进一步探讨，欢迎在评论区留言！
2025-05-08 02:15:00
495
原创 3442. 奇偶频次间的最大差值 I
在这三种解法中，方法一和方法二的时间复杂度都为 O(n)，其中方法二使用了固定大小的数组，空间复杂度为 O(1)，因此在实际应用中，方法二更为高效和节省空间。方法一虽然使用了Counter，在功能上更为灵活，但因为涉及到哈希表操作，可能在一些边界情况下会稍微慢一些。方法三通过排序来优化计算，但其时间复杂度较高，通常不适用于大规模输入。
2025-05-08 02:00:00
1222
原创 3438. 找到字符串中合法的相邻数字
本题主要考察的是如何通过有效的方式遍历字符串并检查相邻数字是否符合特定条件。通过暴力解法和优化解法，我们能够以不同的复杂度处理问题。优化解法通过使用Counter和pairwise提供了一种简洁且高效的方式来解决问题，适用于较长字符串的场景。如果对性能有更高要求，选择优化解法会更加合适。希望本文的分析和代码示例能够帮助你理解如何从数字字符串中找到符合条件的合法相邻数字对，并提供几种不同的解决方案。
2025-05-08 01:45:00
678
原创 3436. 查找合法邮箱
筛选合法的邮箱地址是一项常见的数据处理任务，可以通过多种方式实现，包括使用 SQL 正则表达式或 Pandas 正则表达式。如果你已经将数据加载到应用层，并且需要进一步的处理，Pandas 提供了更多的灵活性。在现代的应用系统中，邮箱地址作为用户的唯一标识和沟通方式，通常需要进行格式校验。合法的邮箱地址不仅仅需要符合基本的格式要求，还需要确保没有特殊字符和错误的域名。表的数据加载到 Pandas DataFrame 中，可以使用 Python 中的正则表达式功能来过滤合法的邮箱地址。
2025-05-08 01:30:00
452
原创 3432. 统计元素和差值为偶数的分区方案
通过对该问题的多种解法分析，我们可以看到，最优解法往往依赖于对数组前缀和的巧妙利用，尤其是在通过奇偶性判断而非直接计算差值的情况下，能够大幅提升代码效率。无论是使用前缀和直接计算差值，还是通过数学公式优化判断条件，最终的时间复杂度都保持在 O(n)，而空间复杂度则是 O(1)。
2025-05-08 01:15:00
730
原创 3427. 变长子数组求和
本题考察的是数组子区间求和的问题，用前缀和可以将每次子数组求和从 O(n) 降为 O(1)，从而整体算法优化为 O(n)。对于任何涉及“多次区间和”计算的问题，前缀和都是一个极为重要的优化手段。暴力法虽然写起来很直观，但只适合验证逻辑，无法通过大数据的性能要求。在细节实现上要注意边界处理，可能为负，记得用安全处理。有兴趣的话，可以试试拓展题目：比如如果要求子数组的最大值/最小值、乘积，或者限定长度等，思路又会发生变化！
2025-05-08 01:00:00
167
原创 3417. 跳过交替单元格的之字形遍历
从左上角(0, 0)开始。在当前行中，向右移动，直到到达该行的末尾。下移到下一行，然后在该行中向左移动，直到到达该行的开头。持续行间交替向右、向左移动，直到所有行都被遍历。在遍历过程中，每访问一个单元格，跳过下一个（即跳过每个交替的单元格）。如果你追求简洁高效且熟悉 Python，推荐使用解法三；如果你需要逐个判断是否访问，并希望更细致地控制流程，使用解法一；如果你喜欢用计数器来掌控流程，也可以选择解法二。
2025-05-08 00:30:00
266
原创 3411. 最长乘积等价子数组
通过这道题，我们可以学到如何利用滑动窗口和最大公因数、最小公倍数的性质来优化计算，避免暴力枚举中的重复计算。优化后的方法显著提高了效率，特别适用于处理大规模数据。
2025-05-08 00:15:00
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原创 3407. 子字符串匹配模式
本文探讨了一个经典的字符串匹配问题，其中模式字符串中包含一个，代表零个或多个字符。通过分割和遍历，检查前缀和后缀。通过index()查找前缀位置，避免不必要的遍历。使用正则表达式来简化匹配过程。每种方法都有其优缺点，选择合适的方法取决于问题的规模和性能要求。在实际应用中，正则表达式方法通常简洁有效，但在性能要求较高的场景下，优化后的第二种方法可能更为高效。
2025-05-08 00:00:00
408
原创 3402. 使每一列严格递增的最少操作次数
这道题考查的是矩阵处理与贪心思想的结合，通过观察“列严格递增”的本质，我们可以逐列扫描并进行局部调整。我们可以对每一列逐行遍历，如果某一行的值不满足“严格大于上一行的值”，我们就通过加法操作将其调整为。你可以试试把这道题封装成一个通用的函数，或者用于练习矩阵变换、动态规划等拓展知识点。来自其他解法的简洁实现版本，非常 Pythonic，使用了。这种方式最直观，直接修改原始矩阵并统计操作次数。你的目标是通过最少次数的操作，使得矩阵的。对矩阵进行转置，从而按列操作。操作次数就是调整值的差值。
2025-05-07 03:30:00
793
原创 3392. 统计符合条件长度为 3 的子数组数目
比较项解法一（三元组）解法二（中心式）可读性中高代码长度稍长简洁数学表达方式需要手动拆解自然清晰实用性学术感工程感。
2025-05-07 03:15:00
484
原创 3386. 按下时间最长的按钮
在日常算法训练中，我们经常会遇到需要处理时间序列数据的问题。本篇博客将介绍一道有趣的题目：在一系列按键事件中，找出。我们将从题目理解入手，逐步展开分析，提供多种解题方式，并进行对比分析，最后以示例进行说明。这是一道非常适合练手的题目，既考察基础的逻辑处理能力，也鼓励你从多个角度思考问题的解决方式。第一个按钮的按下时间是其本身的时间戳（因为没有上一个事件）。这种方法额外使用一个字典来记录每个按钮出现的最长时间差。表示的键盘事件列表。如果有多个按钮的按下时间一样长，则返回。适合扩展功能，如记录所有按钮的时间。
2025-05-07 03:00:00
342
原创 3379. 转换数组
该方法较为简洁直接，按照题目要求处理了所有情况（正数、负数和零值）。逻辑清晰，且能够正确处理所有输入。时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)，适合数组长度较大时使用。本题的关键在于如何正确处理循环数组的特性和负数的左移。方法一直接且简洁，适合用来解决该问题。对于负数的处理，一定要通过绝对值和模运算来确保索引合法。希望通过本文的分析，大家能够更加清晰地理解该问题的解法，并掌握如何处理循环数组中的正负值移动问题。
2025-05-07 02:45:00
875
原创 3375. 使数组的值全部为 K 的最少操作次数
这道题考察了如何通过选择合适的h来将数组中的元素转化为目标值k。我们提供了两种不同的解法，分别从排序和去重的角度出发，利用最小值、去重计数等技巧，帮助我们快速判断是否可以将所有元素变为k。方法二是最简洁的高效解法，而方法一则提供了更多的灵活性和详细的控制。在实际使用中，我们可以根据具体情况选择合适的解法。
2025-05-07 02:30:00
552
原创 3370. 仅含置位位的最小整数
在解决此类问题时，位运算优化方法往往能够提供更高效的解法。虽然暴力解法更直观，但在输入较大时，位运算优化方法能够显著减少计算的时间，特别是在处理大数字时。因此，推荐使用位运算优化解法，既能保证正确性，也能提高性能。
2025-05-07 02:15:00
774
原创 3364. 最小正和子数组
子数组是数组中的一个连续非空元素序列。prefix[i]表示数组nums中前i个元素的和。通过前缀和，我们可以在 O(1) 时间内计算出任意子数组的和。ans = inf优点：简单易懂，适合小规模数据。缺点：时间复杂度较高，尤其在数据量大时容易超时。
2025-05-07 02:00:00
1370
原创 3360. 移除石头游戏
通过模拟一个简单但规则特殊的石头游戏，我们不仅练习了基本的模拟思维，也学习了更精简的逻辑表达方式。根据当前石头数n，我们可以快速判断出最终胜者是谁。结论一句话：谁能执行最后一次合法操作，谁就赢。📌你可以在代码平台上快速试试不同的n值验证结论！或者自己扩展这个游戏的规则，比如从10变成其他数字，会如何影响胜负？
2025-05-07 01:45:00
793
原创 3349. 检测相邻递增子数组 I
本题考查了对滑动窗口、子数组判断和数组遍历的掌握。若追求代码简洁易读，滑动窗口法够用；若追求性能最优，推荐分段长度判断法。这种题目不仅可以训练算法技巧，也非常适合面试准备，建议掌握多种解法并理解它们之间的权衡。
2025-05-07 01:15:00
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