你和你的朋友,两个人一起玩 Nim游戏:桌子上有一堆石头,每次你们轮流拿掉 1 - 3 块石头。 拿掉最后一块石头的人就是获胜者。你作为先手。
你们是聪明人,每一步都是最优解。 编写一个函数,来判断你是否可以在给定石头数量的情况下赢得游戏。
示例:
输入: 4
输出: false
解释: 如果堆中有 4 块石头,那么你永远不会赢得比赛;
因为无论你拿走 1 块、2 块 还是 3 块石头,最后一块石头总是会被你的朋友拿走。
可以找出规律:当石头的个数不是4的整数倍时,先手输;否则,先手胜利。那么只需要判断石头数n
对4取余是否为0即可。
class Solution {
public:
bool canWinNim(int n) {
return n % 4;
}
};
给定四个包含整数的数组列表 A , B , C , D ,计算有多少个元组 (i, j, k, l)
,使得 A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0
。
为了使问题简单化,所有的 A, B, C, D 具有相同的长度 N,且 0 ≤ N ≤ 500 。所有整数的范围在 -228 到 228 - 1 之间,最终结果不会超过 231 - 1 。
例如:
输入:
A = [ 1, 2]
B = [-2,-1]
C = [-1, 2]
D = [ 0, 2]
输出:
2
解释:
两个元组如下:
1. (0, 0, 0, 1) -> A[0] + B[0] + C[0] + D[1] = 1 + (-2) + (-1) + 2 = 0
2. (1, 1, 0, 0) -> A[1] + B[1] + C[0] + D[0] = 2 + (-1) + (-1) + 0 = 0
如果直接暴力求解,遍历四个数组的元素来穷举所有,那么将会超时(时间复杂度:O(n4) )。可以利用哈希表mp
,用空间换时间,建立数组A
和数组B
中的元素之和a+b
与出现次数之间的映射,然后同时遍历数组C
的元素c
和数组D
的元素d
,如果0-c-d
在哈希表中存在,则将它在哈希表中的映射(即出现次数)加到结果。遍历完数组A
和数组B
的所有元素,就得到了结果。
- 时间复杂度:O(n2)
- 空间复杂度:O(n2)
class Solution {
public:
int fourSumCount(vector<int>& A, vector<int>& B, vector<int>& C, vector<int>& D) {
unordered_map<int,int> mp;
for(auto a : A)
{
for(auto b : B)
{
mp[a+b]++;
}
}
int cnt = 0;
for(auto c : C)
{
for(auto d : D)
{
if(mp.find(-c-d) != mp.end())
cnt += mp[-c-d];
}
}
return cnt;
}
};
打乱一个没有重复元素的数组。
示例:
// 以数字集合 1, 2 和 3 初始化数组。
int[] nums = {1,2,3};
Solution solution = new Solution(nums);
// 打乱数组 [1,2,3] 并返回结果。任何 [1,2,3]的排列返回的概率应该相同。
solution.shuffle();
// 重设数组到它的初始状态[1,2,3]。
solution.reset();
// 随机返回数组[1,2,3]打乱后的结果。
solution.shuffle();
利用优化的洗牌算法:该算法类似于插入排序
-
从数组的最后一个数(下标为
i
=len - 1
)开始,进行随机取余(除数为i + 1
,确保下标不过界); -
将随机得到的下标对应的元素和最后一个数
nums[i]
交换; -
将最后一个数
nums[i]
不再视为数组中的元素,继续循环。
重复以上步骤,直到遍历到第一个元素为止。
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
class Solution {
public:
Solution(vector<int> nums) : vec(nums){
srand(time(0));
}
/** Resets the array to its original configuration and return it. */
vector<int> reset() {
return vec;
}
/** Returns a random shuffling of the array. */
vector<int> shuffle() {
vector<int> res(vec);
int len = res.size();
for(int i = len-1;i >= 1;i--)
{
int rdm = rand() % (i + 1);
swap(res[rdm],res[i]);
}
return res;
}
private:
vector<int> vec;
};
/**
* Your Solution object will be instantiated and called as such:
* Solution obj = new Solution(nums);
* vector<int> param_1 = obj.reset();
* vector<int> param_2 = obj.shuffle();
*/