leetcode编程步骤,leet code使用教程

首页 > 机动车 > 作者:YD1662023-11-03 11:39:03



周赛题目3如下,网格中鱼的最大数目:

leetcode编程步骤,leet code使用教程(5)

发给Claude指令如下:

问题描述如下: ''' 给你一个下标从 0 开始大小为 m x n 的二维整数数组 grid ,其中下标在 (r, c) 处的整数表示: 如果 grid[r][c] = 0 ,那么它是一块 陆地 。 如果 grid[r][c] > 0 ,那么它是一块 水域 ,且包含 grid[r][c] 条鱼。 一位渔夫可以从任意 水域 格子 (r, c) 出发,然后执行以下操作任意次: 捕捞格子 (r, c) 处所有的鱼,或者 移动到相邻的 水域 格子。 请你返回渔夫最优策略下, 最多 可以捕捞多少条鱼。如果没有水域格子,请你返回 0 。 格子 (r, c) 相邻 的格子为 (r, c 1) ,(r, c - 1) ,(r 1, c) 和 (r - 1, c) ,前提是相邻格子在网格图内。 ''' 解答思路如下: ''' 1.获取网格的行数和列数 2.定义深度优先搜索函数 3. 如果下标越界或网格中没有鱼,则返回 0 4.统计当前点的价值为s 5.将当前点标记成访问过,不需要重置其值 6. 四个方向进行深度优先搜索 7.将搜索到的鱼的价值累加到 s 中 8.返回能够获得的最大价值s 9.遍历所有的格子,计算其能够获得的最大价值并返回 ''' 请用python3书写,并以下面这行作为开头,按照思路不要添加任何额外细节。 class Solution: def findMaxFish(self, grid: List[List[int]]) -> int:

Claude回复内容如下:

这里是精简的python代码实现: python class Solution: def findMaxFish(self, grid: List[List[int]]) -> int: m, n = len(grid), len(grid[0]) def dfs(i, j): if not (0 <= i < m and 0 <= j < n and grid[i][j] > 0): return 0 s = grid[i][j] grid[i][j] = 0 s = dfs(i 1, j) dfs(i-1, j) dfs(i, j 1) dfs(i, j-1) return s res = 0 for i in range(m): for j in range(n): res = max(res, dfs(i, j)) return res 解答思路: 1. 获取网格的行数m和列数n。 2. 定义dfs函数进行深度优先搜索。 3. 如果下标越界或网格中没有鱼,则返回 0。 4. 统计当前点grid[i][j]的鱼的数量s。 5. 将grid[i][j]标记为已访问,不需要重置其值 。 6. dfs搜索四个方向,并将搜索到的鱼的数量累加到s。 7. 返回s。 8. 遍历所有的格子,通过dfs计算其能够获得的最大价值,并更新res。 9. 返回res。 时间复杂度:O(m*n)。需要遍历整个网格。 空间复杂度:O(m*n)。递归深度可能达到m*n。 这是一道典型的深度优先搜索问题,需要注意状态重置。 通过不重置grid[i][j]的值,避免了状态重置,简化了代码逻辑。 请 let me know 如果您有任何疑问或需要解释的地方。我很乐意提供帮助。

代码提交结果:

leetcode编程步骤,leet code使用教程(6)



周赛题目4如下,将数组清空:

leetcode编程步骤,leet code使用教程(7)

发给Claude指令如下:

问题描述如下: ''' 给你一个包含若干 互不相同 整数的数组 nums ,你需要执行以下操作 直到数组为空 : 如果数组中第一个元素是当前数组中的 最小值 ,则删除它。 否则,将第一个元素移动到数组的 末尾 。 请你返回需要多少个操作使 nums 为空。 ''' 解答思路如下: ''' 数组 nums 的长度为n 创建一个空的堆列表heap 对nums进行i,nums这个格式的遍历,再将当前元素值和对应索引组成后面格式的元组 (num, i) 加入到堆列表 heap 中,不要对这两个格式顺序做修改。 将 nums 中的所有元素及其下标加入最小堆 heap 中 用sortedcontainers里面的SortedList创建空的有序集合pos,用于存储已经删除的元素的下标 res用于存储清空数组所需的最少操作数,初始化为 0 哨兵li,上一个弹出的数的位置,初始化为-1 获取堆中的最小值,并计算清除该元素所需的步数,重复直到堆为空 如果 i 在上一个弹出元素li的后面,对于每个被弹出的元素,计算从i到li在pos中的有效元素数量d,即计算值在 li的右边且值小于 i 的元素数量。再将从当前位置到i之间的长度减去d,加入总步数 res 中 如果当前元素的位置在上一个被弹出元素 li 的前面,则计算从 li 到数组结尾的有效元素数量d,即集合中小于等于i的元素数量与集合中小于n的元素数量相加,再减去集合中小于li的元素数量为有效元素数量d。再将从当前位置 li 到数组末尾的元素数量加上i,再减去d,加入总步数res中 将元素 i 的下标加入已删除元素的有序集合pos中 更新上一个弹出的数位置 返回清空数组所需的最少操作数res ''' 请用python3书写,并以下面这行作为开头。 class Solution: def countOperationsToEmptyArray(self, nums: List[int]) -> int:

Claude回复内容如下:

这里是python代码实现: python from sortedcontainers import SortedList class Solution: def countOperationsToEmptyArray(self, nums: List[int]) -> int: n = len(nums) heap = [] for i, num in enumerate(nums): heappush(heap, (num, i)) pos = SortedList() res = 0 li = -1 while heap: num, i = heappop(heap) if i > li: d = pos.bisect_left(i) - pos.bisect_right(li) res = i - li - d else: d = pos.bisect_right(n) - pos.bisect_right(li) pos.bisect_left(i) res = n - li i - d pos.add(i) li = i return res 解答思路: 1. 数组 nums 的长度为n。 2. 创建一个空的堆列表heap。 3. 对nums进行i,nums这个格式的遍历,再将当前元素值和对应索引组成后面格式的元组 (num, i) 加入到堆列表 heap 中,不要对这两个格式顺序做修改。 4. 用sortedcontainers里面的SortedList创建空的有序集合pos,用于存储已经删除的元素的下标。 5. res用于存储清空数组所需的最少操作数,初始化为0。 6. 哨兵li,上一个弹出的数的位置,初始化为-1。 7. 获取堆中的最小值,并计算清除该元素所需的步数,重复直到堆为空。 8. 如果i在上一个弹出元素li的后面,对于每个被弹出的元素,计算从i到li在pos中的有效元素数量d,即计算值在 li的右边且值小于 i 的元素数量。再将从当前位置到i之间的长度减去d,加入总步数res中。 9. 如果当前元素的位置在上一个被弹出元素li的前面,则计算从li到数组结尾的有效元素数量d,即集合中小于等于i的元素数量与集合中小于n的元素数量相加,再减去集合中小于li的元素数量为有效元素数量d。再将从当前位置li到数组末尾的元素数量加上i,再减去d,加入总步数res中。 10. 将元素i的下标加入已删除元素的有序集合pos中。 11. 更新上一个弹出的数位置li = i。 12. 返回清空数组所需的最少操作数res。 时间复杂度:O(nlogn)。需要排序。 空间复杂度:O(n)。需要堆和集合。 这是一道运用堆与有序集合的题目。通过维护哨兵位置和已删除元素,得到最优解。 请 let me know 如果您有任何疑问或需要解释的地方。我很乐意提供帮助。

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leetcode编程步骤,leet code使用教程(8)

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