Java模拟算法题目练习

Java模拟算法题目练习

模拟算法

模拟算法就是根据其题目进行一步一步操作即可,相对而言较简单,但是边界情况要处理好(细节问题)

替换所有的问好

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题目解析:将s字符串中的?全部替换成小写字母,并且替换?的字符不可以与原本?相邻的两个字符相等
模拟:只需要根据题目条件,找出所有?,并将其替换成符合要求的小写字母即可
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classSolution{publicStringmodifyString(String ss){//替换问好,但是相邻的不可以重复int n = ss.length();char[] s = ss.toCharArray();for(int i =0; i < n;i++){if(s[i]=='?'){//找一个符合条件的字母替换for(char ch ='a'; ch <'z';ch++){//注意?在最左边和最右边这两个边界情况if((i==0|| s[i-1]!= ch)&&(i == n-1|| s[i+1]!= ch)){ s[i]= ch;break;}}}}returnString.valueOf(s);}}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)

提莫攻击

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题目解析:提莫会对艾希释放技能,让艾希处于中毒状态,求出中毒的总时间
模拟:会出现一次技能持续时间还没有结束,又释放了一个技能
因此我们要判断相邻两次释放技能时间差值与技能持续时间进行对比
如果差值大于或者等于技能持续时间,总时间就加上duration
反之,总时间就加上差值
但是这加上的都是上一次技能的持续时间,因此最后要加上duration,因为最后一次技能肯定会执行完
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classSolution{publicintfindPoisonedDuration(int[] timeSeries,int duration){//判断这次攻击与上次攻击的时间差值即可//差值 >= duration,上一次执行时间为duration//反之 < duration, 上一次执行的时间就是差值int sum =0;for(int i =1;i < timeSeries.length;i++){int x = timeSeries[i]- timeSeries[i -1];if(x >= duration){ sum += duration;}else{ sum += x;}}//加上最后一次技能的持续时间return sum + duration;}}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)

Z字形变换

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题目解析:给一个字符串,输出其Z字形转换后,按行放入一个新的字符串中返回
模拟:可以直接将其全部字符按照Z字形放到二维矩阵中,并遍历即可,但是时间复杂度和空间复杂度较高,因此我们看看可以找规律吗
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此时要注意当n = 1时候,其可能会死循环,因此要判断一下
classSolution{publicStringconvert(String s,int numRows){if(numRows <2){return s;}int n = s.length();//公差int d =2*numRows -2;StringBuffer ret =newStringBuffer();//第一行for(int i =0;i < n;i += d){ ret.append(s.charAt(i));}//中间行for(int k =1;k < numRows -1;k++){for(int i = k,j = d - i;i < n||j< n;i += d,j += d){if(i < n){ ret.append(s.charAt(i));}if(j < n){ ret.append(s.charAt(j));}}}for(int i = numRows-1;i < n;i += d){ ret.append(s.charAt(i));}return ret.toString();}}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)

外观数列

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题目解析:就是有很多行的字符串,每一行字符串都是解释的上一行字符串,找出第n行字符串
模拟+双指针
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classSolution{publicStringcountAndSay(int n){//一直解释,解释到第n行String ret ="1";for(int i =1; i < n;i++){//存放当前这一行的解释StringBuilder tem =newStringBuilder();//当前行的长度int len = ret.length();//开始解释for(int left =0,right =0;right < len;){while(right < len&&ret.charAt(left)== ret.charAt(right)){ right++;//直到不相同为止} tem.append(Integer.toString(right - left)); tem.append(ret.charAt(left)); left = right;} ret = tem.toString();}return ret;}}

数青蛙

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题目解析:给了一个字符串,求最小青蛙数量,这里完整的croak才是哇叫,如果存在不完整的就返回-1
模拟+哈希表
因此每次遍历到那个字符都要判断其前驱字符是否存在
使用一个数组放croak对应元素个数
因为这里要找前驱,所以一个哈希表,存放croak这些字符对应下标关系,这样可以对应到上面数组中个数
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可以直接使用5个变量记录这个字符出现的个数,不断if else即可
classSolution{publicintminNumberOfFrogs(String croakOfFrogs){if(croakOfFrogs.length()%5!=0){return-1;}int c =0;int r =0;int o =0;int a =0;int k =0;int ret =0;for(int i =0; i < croakOfFrogs.length(); i++){char ch = croakOfFrogs.charAt(i);//每次都哟啊判断其前驱字符个数if(ch =='c'){//判断又没有青蛙叫完,有的话就可以从后面直接调取即可if(k >0){--k;++c;}else{++c;}}elseif(ch =='r'){if(c ==0){return-1;}else{--c;++r;}}elseif(ch =='o'){if(r ==0){return-1;}else{--r;++o;}}elseif(ch =='a'){if(o ==0){return-1;}else{--o;++a;}}else{if(a ==0){return-1;}else{--a;++k;}}}if(c!=0||r!=0||o!=0||a!=0){return-1;}return k;}}
使用数组存放对应数量,哈希表来对应下标关系
classSolution{publicintminNumberOfFrogs(String croakOfFrogs){//使用数组模拟哈希String t ="croak";int n = t.length();int[] hash =newint[n];//存放对应元素个数//使用哈希表来映射他们的下标Map<Character,Integer> map =newHashMap<>();//先放入哈希中for(int i =0;i < n;i++){ map.put(t.charAt(i),i);}//此时就要开始判断for(char ch : croakOfFrogs.toCharArray()){//如果是c字符要进行判断,k是否存在if(ch == t.charAt(0)){if(hash[n-1]!=0){ hash[n-1]--;} hash[0]++;}else{//中间字符//因为要判断前驱字符,这里要获取下标int index = map.get(ch);if(hash[index -1]==0){return-1;}else{ hash[index-1]--; hash[index]++;}}}//最后要判断其除了k字符,前面字符是否还有for(int i =0;i < n-1;i++){if(hash[i]!=0){return-1;}}return hash[n-1];}}

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Elasticsearch + Kibana 实战指南:从安装部署到 C++ 客户端封装,解锁搜索引擎开发核心技能

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文章目录 * 本篇摘要 * 一.ES 介绍及简单使用 * 1·介绍 * 2.安装过程 * 检测是否安转成功 * 对应配置文件修改 * 3.ES核心知识概念 * **1. 索引(Index-->库)** * **2. 文档(Document)** * **3. 字段(Field)** * **4. 类型(Type-->类似表)**(7.x后已废弃) * **5. 映射(Mapping)** * 4.kibana介绍 * **Kibana 是什么?** * **Kibana 和 Elasticsearch 的关系** * 5.安装Kibana过程 * 6.kibana-es使用 * 7.es-client使用及封装使用接口 * es接口 * 1.

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文章目录 * 前言 * 红黑树的概念 * 红黑树的性质 * AVL树跟红黑树的比较 * 红黑树的模拟实现 * 插入新节点的处理 * 红黑树的验证 * 作业部分 前言 学完 AVL 树后,你是不是也有过这样的疑惑:明明 AVL 树是 “严格平衡” 的二叉搜索树,查询效率还更高,可为啥 C++ STL 的map/set、Linux 内核里的关键结构,偏偏选红黑树而不用它?难道 “更平衡” 反而成了缺点? 其实答案藏在 “工程取舍” 里 —— 红黑树的精髓,从来不是 “比 AVL 树更平衡”,而是 “在‘查询效率’和‘写入开销’之间找最优解”。它不像 AVL 树那样追求 “极致的矮”,而是用

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【C++----红黑树封装set / map底层大致封装】在C++的世界里,每一次编译都是对智慧的考验,每一次调试都是对耐心的磨砺。开发者们在这里不断学习、成长,用代码编织出一个个精彩纷呈的故事。

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红黑树 set / map封装 * 1 封装红⿊树实现set和map * 1.1对底层源码及框架分析 * 2. 模拟实现map和set * 2.1 实现出复⽤红⿊树的框架,并⽀持insert * 2.2 ⽀持iterator的实现 * 2.2.1红黑树迭代器结构 * 2.2.2 迭代器++ * 2.2.4 iterator-- * 3 注意须知 [实现map/set] * 3.1 map[]实现 * 3.2代码实现 1 封装红⿊树实现set和map 1.1对底层源码及框架分析 SGI-STL30版本源代码,map和set的源代码在map/set/stl_

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【C++】现代C++的新特性constexpr,及其在C++14、C++17、C++20中的进化

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各位读者大佬好,我是落羽!一个坚持不断学习进步的学生。 如果您觉得我的文章还不错,欢迎多多互三分享交流,一起学习进步! 也欢迎关注我的blog主页:落羽的落羽 文章目录 * 一、从C++11引入 * 1. 常量表达式和constexpr关键字的概念 * 2. constexpr修饰函数 * 二、constexpr在C++14中的进化 * 三、constexpr在C++17中的进化 * 四、constexpr在C++20中的进化 一、从C++11引入 1. 常量表达式和constexpr关键字的概念 现代C++,从C++11开始,引入了常量表达式和constexpr关键字的概念,并且在之后的C++标准中不断更新 常量表达式是指,值不会改变并且在编译过程中就能得到计算结果的表达式。用字面量、常量表达式初始化的const对象都是常量表达式。但是用变量初始化的const对象不是常量表达式。 constint a =1;//a是常量表达式constint b = a +1;//b是常量表达式int c

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