周赛题目3如下，网格中鱼的最大数目：
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。
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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：
周赛题目4如下，将数组清空：
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。
代码提交结果：
