T1: 差值数组不同的字符串

思路:数组遍历

  • 若前两个字符串差值数组不同,则只需要继续计算第三个字符串的差值数组即可得到答案
  • 若前两个字符串差值数组相同,则依次遍历后续字符串,直至找到不同的差值数组
public String oddString(String[] words) {
int length = words[0].length();
int[] difference1 = new int[length - 1];
int[] difference2 = new int[length - 1];
char[] chArr1 = words[0].toCharArray();
char[] chArr2 = words[1].toCharArray(); for (int i = 0; i < length - 1; i++) {
difference1[i] = chArr1[i + 1] - chArr1[i];
difference2[i] = chArr2[i + 1] - chArr2[i];
} // 前两个字符串的差值数组相同
if (isSame(difference1, difference2)) {
for (int i = 2; i < words.length; i++) {
char[] chArr = words[i].toCharArray();
for (int j = 0; j < length - 1; j++) {
difference2[j] = chArr[j + 1] - chArr[j];
} if (!isSame(difference1, difference2)) {
return words[i];
}
}
} // 前两个字符串的差值数组不同
else {
char[] chArr = words[2].toCharArray();
int[] difference3 = new int[length - 1];
for (int i = 0; i < length - 1; i++) {
difference3[i] = chArr[i + 1] - chArr[i];
} if (isSame(difference1, difference3)) {
return words[1];
}
else {
return words[0];
}
} return null;
} /**
* 辅助函数, 判断两个差值数组是否相同
* @param arr1
* @param arr2
* @return
*/
public boolean isSame(int[] arr1, int[] arr2) {
for (int i = 0; i < arr1.length; i++) {
if (arr1[i] != arr2[i]) {
return false;
}
} return true;
}

T2: 距离字典两次编辑以内的单词

思路:数组遍历

public List<String> twoEditWords(String[] queries, String[] dictionary) {
List<String> res = new ArrayList<>();
for (String query : queries) {
if (isSatisfy(query, dictionary)) {
res.add(query);
}
} return res;
} /**
* 辅助函数, 判断单词是否满足两次以内
* @param s
* @param dictionary
* @return
*/
public boolean isSatisfy(String s, String[] dictionary) {
for (String dict : dictionary) {
int count = 0;
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
if (s.charAt(i) != dict.charAt(i)) {
count += 1;
} if (count > 2) {
break;
}
} if (count <= 2) {
return true;
}
} return false;
}

T3: 摧毁一系列目标

思路:数组遍历 + 哈希

这道题的核心是找到数组元素对 space 取模后结果相等的最大个数,然后返回对应的元素最小值。

public int destroyTargets(int[] nums, int space) {
/**
* key: num 对 space 取模后的值
* int[0]: 表示对 space 取模后值为 key 的数量
* int[1]: 表示对 space 取模后值为 key 的最小 num
*/
Map<Integer, int[]> map = new HashMap<>(); for (int num : nums) {
int temp = num % space;
if (!map.containsKey(temp)) {
map.put(temp, new int[]{1, num});
}
else {
int[] arr = map.get(temp);
arr[0] += 1;
arr[1] = Math.min(arr[1], num);
map.put(temp, arr);
}
} int maxCount = Integer.MIN_VALUE;
int res= 0;
for (Map.Entry<Integer, int[]> entry : map.entrySet()) {
int[] arr = entry.getValue();
if (maxCount < arr[0]) {
res = arr[1];
maxCount = arr[0];
}
else if (maxCount == arr[0]) {
res = Math.min(res, arr[1]);
}
} return res;
}

T4: 下一个更大元素IV

思路:单调栈 + 小顶堆

  • 使用单调栈寻找元素右边第一个更大的元素
  • 若找到右边第一个更大的元素,则将该值从栈内弹出,加入小顶堆
  • 若当前元素大于堆顶的值,则说明当前元素为堆顶元素的第二个更大的元素
public int[] secondGreaterElement(int[] nums) {
int n = nums.length; int[] ans = new int[n];
Arrays.fill(ans, -1); Stack<Integer> stack = new Stack<>();
Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> {
return nums[o1] - nums[o2];
}); for (int i = 0; i < n; ++i) {
while (!queue.isEmpty() && nums[queue.peek()] < nums[i]) {
ans[queue.peek()] = nums[i];
queue.poll();
} while (!stack.isEmpty() && nums[stack.peek()] < nums[i]) {
queue.offer(stack.pop());
} stack.push(i);
} return ans;
}

总结

  1. 第三题耗时较长,一开始没有用哈希来存,直接开辟了 space 长度的二维数组,导致内存不足,需要对数据大小更敏感一些。
  2. 第四题限定时间内没有完成,能想到是用单调栈来找第一个更大的元素,但如何去找到第二个更大的元素未能完成。

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