1390.四因数

目标

给你一个整数数组 nums,请你返回该数组中恰有四个因数的这些整数的各因数之和。如果数组中不存在满足题意的整数,则返回 0 。

示例 1:

输入:nums = [21,4,7]
输出:32
解释:
21 有 4 个因数:1, 3, 7, 21
4 有 3 个因数:1, 2, 4
7 有 2 个因数:1, 7
答案仅为 21 的所有因数的和。

示例 2:

输入: nums = [21,21]
输出: 64

示例 3:

输入: nums = [1,2,3,4,5]
输出: 0

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^4
  • 1 <= nums[i] <= 10^5

思路

有一个整数数组 nums,返回恰好有 4 个因数的元素的这些因数之和,如果不存在,返回 0

首先数组元素至少有两个因数(1 和它本身),只需要再找到两个因数即可。从 2 ~ sqrt(num) 判断能否整除 num,如果可以加上 inum / i,需要特殊处理 i * i = num 的情况,这时因数只能算一个。

代码


/**
 * @date 2026-01-04 9:05
 */
public class SumFourDivisors1390 {

    public int sumFourDivisors(int[] nums) {
        int res = 0;
        for (int num : nums) {
            res += sum(num);
        }
        return res;
    }

    public int sum(int num) {
        int cnt = 2;
        int sum = num + 1;
        for (int i = 2; i * i <= num; i++) {
            if (num % i == 0) {
                if (cnt == 4) {
                    sum = 0;
                    break;
                }
                if (i * i == num) {
                    sum += i;
                    cnt++;
                } else {
                    sum += i + num / i;
                    cnt += 2;
                }

            }
        }
        return cnt == 4 ? sum : 0;
    }

}

性能

1411.给Nx3网格图涂色的方案数

目标

你有一个 n x 3 的网格图 grid ,你需要用 红,黄,绿 三种颜色之一给每一个格子上色,且确保相邻格子颜色不同(也就是有相同水平边或者垂直边的格子颜色不同)。

给你网格图的行数 n 。

请你返回给 grid 涂色的方案数。由于答案可能会非常大,请你返回答案对 10^9 + 7 取余的结果。

示例 1:

输入:n = 1
输出:12
解释:总共有 12 种可行的方法:

示例 2:

输入:n = 2
输出:54

示例 3:

输入:n = 3
输出:246

示例 4:

输入:n = 7
输出:106494

示例 5:

输入:n = 5000
输出:30228214

说明:

  • n == grid.length
  • grid[i].length == 3
  • 1 <= n <= 5000

思路

代码

性能

961.在长度2N的数组中找出重复N次的元素

目标

给你一个整数数组 nums ,该数组具有以下属性:

  • nums.length == 2 * n.
  • nums 包含 n + 1 个 不同的 元素
  • nums 中恰有一个元素重复 n 次

找出并返回重复了 n 次的那个元素。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,3]
输出:3

示例 2:

输入:nums = [2,1,2,5,3,2]
输出:2

示例 3:

输入:nums = [5,1,5,2,5,3,5,4]
输出:5

说明:

  • 2 <= n <= 5000
  • nums.length == 2 * n
  • 0 <= nums[i] <= 10^4
  • nums 由 n + 1 个 不同的 元素组成,且其中一个元素恰好重复 n 次

思路

长度为 2 * n 数组 numsn + 1 个不同元素,其中恰好有一个元素重复 n 次,返回该重复元素。

除了该重复元素,其余元素各不相同。

暴力做法是使用哈希表记录元素的出现次数,如果出现次数大于 1,直接返回,空间复杂度为 O(n)

对于本题,从下标 1 开始与第一个元素比较,如果相等直接返回。否则问题变成从 2n - 1 个元素中找重复 n 次的元素,重复元素占绝对多数,可以使用摩尔投票算法。

还可以根据重复元素的最小间隔来分析:

  • 假设重复元素至少隔着一个其它元素,有 n - 1 个空隙,至少有 2 * n - 1 个元素,可能。
  • 假设重复元素至少隔着两个其它元素,有 n - 1 个空隙,至少有 n + 2 * (n - 1) = 3 * n - 2 个元素,当 n = 2 时,有可能,当 n > 2 时,必定存在一个重复元素的间隔小于 2,否则元素个数不够

也就是说,可以检查当前元素与其前 123 个元素是否相等来找出该重复元素。空间复杂度为 O(1)

以上算法的时间复杂度均为 O(n),还有一种期望 O(1) 的算法,使用随机数,随机选取两个元素。它们两个相等的概率是 n/2n × (n - 1)/(2n - 1) = 1/2 * (1 - 1/n)/(2 - 1/n),当 n = 2 时,p = 1/6,当 n -> ∞p -> 1/4。期望循环次数 <= 6。

代码


/**
 * @date 2026-01-04 14:45
 */
public class RepeatedNTimes961 {

    public int repeatedNTimes_v1(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int candidate = 0;
        int vote = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i] == nums[0]) {
                return nums[0];
            }
            if (vote == 0) {
                candidate = nums[i];
                vote = 1;
            } else if (candidate != nums[i]) {
                vote--;
            } else {
                return candidate;
            }
        }
        return candidate;
    }

    public int repeatedNTimes(int[] nums) {
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] == nums[i - 1] || (i >= 2 && nums[i] == nums[i - 2]) || (i >= 3 && nums[i] == nums[i - 3])) {
                return nums[i];
            }
        }
        return 0;
    }

}

性能

66.加一

目标

给定一个表示 大整数 的整数数组 digits,其中 digits[i] 是整数的第 i 位数字。这些数字按从左到右,从最高位到最低位排列。这个大整数不包含任何前导 0。

将大整数加 1,并返回结果的数字数组。

示例 1:

输入:digits = [1,2,3]
输出:[1,2,4]
解释:输入数组表示数字 123。
加 1 后得到 123 + 1 = 124。
因此,结果应该是 [1,2,4]。

示例 2:

输入:digits = [4,3,2,1]
输出:[4,3,2,2]
解释:输入数组表示数字 4321。
加 1 后得到 4321 + 1 = 4322。
因此,结果应该是 [4,3,2,2]。

示例 3:

输入:digits = [9]
输出:[1,0]
解释:输入数组表示数字 9。
加 1 得到了 9 + 1 = 10。
因此,结果应该是 [1,0]。

说明:

  • 1 <= digits.length <= 100
  • 0 <= digits[i] <= 9
  • digits 不包含任何前导 0。

思路

数组 digits 表示一个数字,高位在前低位在后,不含前导零,将该数字加一后返回。

由于存在进位,数组长度可能增加 1 位。仔细想想,第一位是 1 后面全是 0

从后向前遍历,如数字不是 9,将数字加一直接返回,否则,将当前位置零,继续向前进位。如果遍历结束还没有返回,说明数组长度不够,新建数组,将第一位置 1 即可。

代码


/**
 * @date 2024-06-27 0:40
 */
public class PlusOne66 {

    public int[] plusOne(int[] digits) {
        int n = digits.length;
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            int sum = digits[i] + 1;
            if (sum == 10) {
                digits[i] = 0;
            } else {
                digits[i] = sum;
                return digits;
            }
        }
        int[] res = new int[n + 1];
        res[0] = 1;
        return res;
    }

}

性能

1970.你能穿过矩阵的最后一天

目标

给你一个下标从 1 开始的二进制矩阵,其中 0 表示陆地,1 表示水域。同时给你 row 和 col 分别表示矩阵中行和列的数目。

一开始在第 0 天,整个 矩阵都是 陆地 。但每一天都会有一块新陆地被 水 淹没变成水域。给你一个下标从 1 开始的二维数组 cells ,其中 cells[i] = [ri, ci] 表示在第 i 天,第 ri 行 ci 列(下标都是从 1 开始)的陆地会变成 水域 (也就是 0 变成 1 )。

你想知道从矩阵最 上面 一行走到最 下面 一行,且只经过陆地格子的 最后一天 是哪一天。你可以从最上面一行的 任意 格子出发,到达最下面一行的 任意 格子。你只能沿着 四个 基本方向移动(也就是上下左右)。

请返回只经过陆地格子能从最 上面 一行走到最 下面 一行的 最后一天 。

示例 1:

输入:row = 2, col = 2, cells = [[1,1],[2,1],[1,2],[2,2]]
输出:2
解释:上图描述了矩阵从第 0 天开始是如何变化的。
可以从最上面一行到最下面一行的最后一天是第 2 天。

示例 2:

输入:row = 2, col = 2, cells = [[1,1],[1,2],[2,1],[2,2]]
输出:1
解释:上图描述了矩阵从第 0 天开始是如何变化的。
可以从最上面一行到最下面一行的最后一天是第 1 天。

示例 3:

输入:row = 3, col = 3, cells = [[1,2],[2,1],[3,3],[2,2],[1,1],[1,3],[2,3],[3,2],[3,1]]
输出:3
解释:上图描述了矩阵从第 0 天开始是如何变化的。
可以从最上面一行到最下面一行的最后一天是第 3 天。

说明:

  • 2 <= row, col <= 2 * 10^4
  • 4 <= row col <= 2 10^4
  • cells.length == row * col
  • 1 <= ri <= row
  • 1 <= ci <= col
  • cells 中的所有格子坐标都是 唯一 的。

思路

有一个二进制矩阵,0 代表陆地,1 代表水域。第 0 天,整个矩阵都是陆地,之后的每一天都会有一块陆地变为水域,cells[i] = [rowi, coli] 表示第 i + 1 天,矩阵的 rowi 行,coli 列会变为水域,注意行列的下标从 1 开始。返回能从第一行走到最后一行的最后一天是哪天。

BFS 可用于判断路径是否存在,二分答案判断即可。

代码


/**
 * @date 2025-12-31 9:56
 */
public class LatestDayToCross1970 {

    public int latestDayToCross(int row, int col, int[][] cells) {
        int l = 0, r = cells.length - 1;
        int m = l + (r - l) / 2;
        while (l <= r) {
            if (check(row, col, m, cells)) {
                l = m + 1;
            } else {
                r = m - 1;
            }
            m = l + (r - l) / 2;
        }
        return r;
    }

    public int[][] directions = new int[][]{{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};

    public boolean check(int row, int col, int m, int[][] cells) {
        int[][] grid = new int[row + 1][col + 1];
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            grid[cells[i][0]][cells[i][1]] = 1;
        }
        Deque<int[]> q = new ArrayDeque<>();
        for (int i = 1; i <= col; i++) {
            if (grid[1][i] == 0) {
                grid[1][i] = 1;
                q.offer(new int[]{1, i});
            }
        }
        while (!q.isEmpty()) {
            int size = q.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                int[] cur = q.poll();
                for (int[] direction : directions) {
                    int x = cur[0] + direction[0];
                    int y = cur[1] + direction[1];
                    if (x >= 1 && x <= row && y >= 1 && y <= col && grid[x][y] == 0) {
                        if (x == row) {
                            return true;
                        }
                        grid[x][y] = 1;
                        q.offer(new int[]{x, y});
                    }
                }
            }
        }
        return false;
    }

}

性能

840.矩阵中的幻方

目标

3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵,其中每行,每列以及两条对角线上的各数之和都相等。

给定一个由整数组成的row x col 的 grid,其中有多少个 3 × 3 的 “幻方” 子矩阵?

注意:虽然幻方只能包含 1 到 9 的数字,但 grid 可以包含最多15的数字。

示例 1:

输入: grid = [[4,3,8,4],[9,5,1,9],[2,7,6,2]

输出: 1

解释:

下面的子矩阵是一个 3 x 3 的幻方:

而这一个不是:

总的来说,在本示例所给定的矩阵中只有一个 3 x 3 的幻方子矩阵。

示例 2:

输入: grid = [[8]]
输出: 0

说明:

  • row == grid.length
  • col == grid[i].length
  • 1 <= row, col <= 10
  • 0 <= grid[i][j] <= 15

思路

判断给定矩阵中幻方的数量,幻方是一个九宫格,元素为 1 ~ 9 且行/列/对角线的元素和相等。

如果数字是 1 ~ 9,所有元素和为 45,幻方和为 sum / 3 = 15。将过中心的四条线相加,刚好等于 sum + 3 * center = 4 * 15 = 60,求得 center = 5

使用 mask 记录出现过的数字,全部出现的二进制表示为 1111111110,即 2^10 - 1 - 1

在保证数字是 1 ~ 9 的前提下,如果判断了前两行满足条件,则无需判断最后一行,同理,如果判断了前两列满足条件,无需判断最后一列。因为总和是 45,剩余的行/列和等于 45 - 30 = 15。在此基础上,对角线也无需判断,由于中间元素是 5,对角和一定是 10

a b c
d e f
g h i

由于行/列和为 15,那么 b + h = d + f = 101 ~ 9 范围内和为 10 的组合只有四种 1 92 83 74 6。剩余四个位置 a c g i,如果对角和不等于 10,有 a + ca + g 等于 10,但是 bd 不可能为 5,矛盾。而如果 a i 和为 10,剩余的 c g 和也为 10

代码


/**
 * @date 2025-12-30 9:10
 */
public class NumMagicSquaresInside840 {

    public int numMagicSquaresInside(int[][] grid) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        if (m < 3 || n < 3) {
            return 0;
        }
        int res = 0;
        for (int i = 1; i < m - 1; i++) {
            for (int j = 1; j < n - 1; j++) {
                if (check(grid, i, j)) {
                    res++;
                }
            }
        }
        return res;
    }

    public boolean check(int[][] grid, int i, int j) {
        if (grid[i][j] != 5) {
            return false;
        }
        int[] rowSum = new int[3];
        int[] colSum = new int[3];
        int mask = 0;
        int r = 0;
        for (int row = i - 1; row <= i + 1; row++) {
            int c = 0;
            for (int col = j - 1; col <= j + 1; col++) {
                rowSum[r] += grid[row][col];
                colSum[c++] += grid[row][col];
                mask |= 1 << grid[row][col];
            }
            r++;
        }
        return rowSum[0] == 15 && rowSum[1] == 15 && colSum[0] == 15 && colSum[1] == 15 && mask == (1 << 10) - 2;
    }

}

性能

756.金字塔转换矩阵

目标

你正在把积木堆成金字塔。每个块都有一个颜色,用一个字母表示。每一行的块比它下面的行 少一个块 ,并且居中。

为了使金字塔美观,只有特定的 三角形图案 是允许的。一个三角形的图案由 两个块 和叠在上面的 单个块 组成。模式是以三个字母字符串的列表形式 allowed 给出的,其中模式的前两个字符分别表示左右底部块,第三个字符表示顶部块。

  • 例如,"ABC" 表示一个三角形图案,其中一个 “C” 块堆叠在一个 'A' 块(左)和一个 'B' 块(右)之上。请注意,这与 "BAC" 不同,"B" 在左下角,"A" 在右下角。

你从作为单个字符串给出的底部的一排积木 bottom 开始,必须 将其作为金字塔的底部。

在给定 bottom 和 allowed 的情况下,如果你能一直构建到金字塔顶部,使金字塔中的 每个三角形图案 都是在 allowed 中的,则返回 true ,否则返回 false 。

示例 1:

输入:bottom = "BCD", allowed = ["BCC","CDE","CEA","FFF"]
输出:true
解释:允许的三角形图案显示在右边。
从最底层(第 3 层)开始,我们可以在第 2 层构建“CE”,然后在第 1 层构建“E”。
金字塔中有三种三角形图案,分别是 “BCC”、“CDE” 和 “CEA”。都是允许的。

示例 2:

输入:bottom = "AAAA", allowed = ["AAB","AAC","BCD","BBE","DEF"]
输出:false
解释:允许的三角形图案显示在右边。
从最底层(即第 4 层)开始,创造第 3 层有多种方法,但如果尝试所有可能性,你便会在创造第 1 层前陷入困境。

说明:

  • 2 <= bottom.length <= 6
  • 0 <= allowed.length <= 216
  • allowed[i].length == 3
  • 所有输入字符串中的字母来自集合 {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'}。
  • allowed 中所有值都是 唯一的

思路

有一排积木 bottom,将其作为金字塔的底部,又有一个模式列表 allowed,每个模式是一个长度为 3 的字符串 pattern,表示 pattern[2] 堆叠在左侧的 pattern[0] 和右侧的 pattern[1] 之上。判断能否使用给定的模式堆成一个金字塔。

使用哈希表保存 pattern 下面两个与上面一个的对应关系,dfs 暴力枚举所有可能,分为两个维度,枚举当前层所有可能的排列,生成下一层所有可能的排列;枚举特定的上一层排列生成对应可能的排列。

代码


/**
 * @date 2025-12-29 9:23
 */
public class PyramidTransition756 {

    public boolean pyramidTransition(String bottom, List<String> allowed) {
        int n = bottom.length();
        Map<String, Set<Character>> map = new HashMap<>();
        for (String s : allowed) {
            String key = s.substring(0, 2);
            map.putIfAbsent(key, new HashSet<>());
            map.get(key).add(s.charAt(2));
        }
        Set<String> candidates = new HashSet<>();
        candidates.add(bottom);
        Set<String> top = dfs(1, n, map, candidates);
        return top.size() > 0;
    }

    public Set<String> dfs(int l, int n, Map<String, Set<Character>> map, Set<String> candidates) {
        if (l == n) {
            return candidates;
        }
        Set<String> next = new HashSet<>();
        for (String prev : candidates) {
            Set<String> tmp = new HashSet<>();
            dfs(1, prev, "", map, tmp);
            next.addAll(tmp);
        }
        return dfs(l + 1, n, map, next);
    }

    public void dfs(int index, String prev, String row, Map<String, Set<Character>> map, Set<String> set) {
        if (index == prev.length()) {
            if (!"".equals(row)) {
                set.add(row);
            }
            return;
        }
        String key = prev.charAt(index - 1) + String.valueOf(prev.charAt(index));
        Set<Character> characters = map.get(key);
        if (characters != null) {
            for (Character c : characters) {
                dfs(index + 1, prev, row + c, map, set);
            }
        }
    }

}

性能

1351.统计有序矩阵中的负数

目标

给你一个 m * n 的矩阵 grid,矩阵中的元素无论是按行还是按列,都以非严格递减顺序排列。 请你统计并返回 grid 中 负数 的数目。

示例 1:

输入:grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]]
输出:8
解释:矩阵中共有 8 个负数。

示例 2:

输入:grid = [[3,2],[1,0]]
输出:0

说明:

  • m == grid.length
  • n == grid[i].length
  • 1 <= m, n <= 100
  • -100 <= grid[i][j] <= 100

进阶:你可以设计一个时间复杂度为 O(n + m) 的解决方案吗?

思路

有一个 m x n 矩阵 grid,按行按列非严格递减,统计其中的负数个数,要求时间复杂度为 O(m + n)

暴力做法的复杂度为 O(m x n)。根据矩阵有序的性质,如果 grid[i][j] < 0,那么 grid[i + k][j] < 0,对于 i + k 行,只需继续向前判断,累加当前行的负数个数即可。

代码


/**
 * @date 2025-12-30 11:26
 */
public class CountNegatives1351 {

    public int countNegatives(int[][] grid) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        int i = 0, j = n - 1;
        int res = 0;
        while (i < m) {
            while (j >= 0 && grid[i][j] < 0) {
                j--;
            }
            res += n - j - 1;
            i++;
        }
        return res;
    }

}

性能

2402.会议室III

目标

给你一个整数 n ,共有编号从 0n - 1n 个会议室。

给你一个二维整数数组 meetings ,其中 meetings[i] = [starti, endi] 表示一场会议将会在 半闭 时间区间 [starti, endi) 举办。所有 starti 的值 互不相同 。

会议将会按以下方式分配给会议室:

  1. 每场会议都会在未占用且编号 最小 的会议室举办。
  2. 如果没有可用的会议室,会议将会延期,直到存在空闲的会议室。延期会议的持续时间和原会议持续时间 相同 。
  3. 当会议室处于未占用状态时,将会优先提供给原 开始 时间更早的会议。

返回举办最多次会议的房间 编号 。如果存在多个房间满足此条件,则返回编号 最小 的房间。

半闭区间 [a, b)ab 之间的区间,包括 a 但 不包括 b

示例 1:

输入:n = 2, meetings = [[0,10],[1,5],[2,7],[3,4]]
输出:0
解释:
- 在时间 0 ,两个会议室都未占用,第一场会议在会议室 0 举办。
- 在时间 1 ,只有会议室 1 未占用,第二场会议在会议室 1 举办。
- 在时间 2 ,两个会议室都被占用,第三场会议延期举办。
- 在时间 3 ,两个会议室都被占用,第四场会议延期举办。
- 在时间 5 ,会议室 1 的会议结束。第三场会议在会议室 1 举办,时间周期为 [5,10) 。
- 在时间 10 ,两个会议室的会议都结束。第四场会议在会议室 0 举办,时间周期为 [10,11) 。
会议室 0 和会议室 1 都举办了 2 场会议,所以返回 0 。

示例 2:

输入:n = 3, meetings = [[1,20],[2,10],[3,5],[4,9],[6,8]]
输出:1
解释:
- 在时间 1 ,所有三个会议室都未占用,第一场会议在会议室 0 举办。
- 在时间 2 ,会议室 1 和 2 未占用,第二场会议在会议室 1 举办。
- 在时间 3 ,只有会议室 2 未占用,第三场会议在会议室 2 举办。
- 在时间 4 ,所有三个会议室都被占用,第四场会议延期举办。 
- 在时间 5 ,会议室 2 的会议结束。第四场会议在会议室 2 举办,时间周期为 [5,10) 。
- 在时间 6 ,所有三个会议室都被占用,第五场会议延期举办。 
- 在时间 10 ,会议室 1 和 2 的会议结束。第五场会议在会议室 1 举办,时间周期为 [10,12) 。 
会议室 1 和会议室 2 都举办了 2 场会议,所以返回 1 。

说明:

  • 1 <= n <= 100
  • 1 <= meetings.length <= 10^5
  • meetings[i].length == 2
  • 0 <= starti < endi <= 5 * 10^5
  • starti 的所有值 互不相同

思路

n 个会议室,编号为 0 ~ n - 1。有一个二维数组,meetings[i] 表示 [starti, endi) 范围内需要举办一场会议,会优先使用未被占用且编号最小的会议室。如果没有会议室可用,则需要延后举办,如果同一时间有多个会议需要举办,原开始时间最小的优先举办。

这个题目的关键点是,当有多个满足条件的会议室时,选择编号最小的,而不是最早可用的。需要使用两个优先队列,一个追踪会议室的最早空闲时间,另一个则追踪空闲会议室中编号最小的。将会议按照开始时间排序,按顺序遍历,将可选的会议室加入空闲编号堆,如果这个堆非空,从中取一个会议室,并将结束时间(可用时间)放入空闲时间堆中;否则,从空闲时间堆中取一个会议室,将其空闲时间加上会议持续时间后再放入堆中。

代码


/**
 * @date 2025-12-30 14:01
 */
public class MostBooked2402 {

    public int mostBooked(int n, int[][] meetings) {
        int[] cnt = new int[n];
        PriorityQueue<int[]> rooms = new PriorityQueue<>((a, b) -> {
            int compare = a[0] - b[0];
            if (compare != 0) {
                return compare;
            }
            return a[1] - b[1];
        });
        PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[1] - b[1]);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            rooms.offer(new int[]{0, i});
        }
        Arrays.sort(meetings, (a, b) -> a[0] - b[0]);
        for (int[] meeting : meetings) {
            while (!rooms.isEmpty() && rooms.peek()[0] <= meeting[0]) {
                q.offer(rooms.poll());
            }
            int[] room;
            if (!q.isEmpty()) {
                room = q.poll();
                rooms.offer(new int[]{meeting[1], room[1]});
            } else {
                room = rooms.poll();
                rooms.offer(new int[]{room[0] + meeting[1] - meeting[0], room[1]});
            }
            cnt[room[1]]++;
        }
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (cnt[i] > cnt[res]) {
                res = i;
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

2483.商店的最少代价

目标

给你一个顾客访问商店的日志,用一个下标从 0 开始且只包含字符 'N' 和 'Y' 的字符串 customers 表示:

  • 如果第 i 个字符是 'Y' ,它表示第 i 小时有顾客到达。
  • 如果第 i 个字符是 'N' ,它表示第 i 小时没有顾客到达。

如果商店在第 j 小时关门(0 <= j <= n),代价按如下方式计算:

  • 在开门期间,如果某一个小时没有顾客到达,代价增加 1 。
  • 在关门期间,如果某一个小时有顾客到达,代价增加 1 。

请你返回在确保代价 最小 的前提下,商店的 最早 关门时间。

注意,商店在第 j 小时关门表示在第 j 小时以及之后商店处于关门状态。

示例 1:

输入:customers = "YYNY"
输出:2
解释:
- 第 0 小时关门,总共 1+1+0+1 = 3 代价。
- 第 1 小时关门,总共 0+1+0+1 = 2 代价。
- 第 2 小时关门,总共 0+0+0+1 = 1 代价。
- 第 3 小时关门,总共 0+0+1+1 = 2 代价。
- 第 4 小时关门,总共 0+0+1+0 = 1 代价。
在第 2 或第 4 小时关门代价都最小。由于第 2 小时更早,所以最优关门时间是 2 。

示例 2:

输入:customers = "NNNNN"
输出:0
解释:最优关门时间是 0 ,因为自始至终没有顾客到达。

示例 3:

输入:customers = "YYYY"
输出:4
解释:最优关门时间是 4 ,因为每一小时均有顾客到达。

说明:

  • 1 <= customers.length <= 10^5
  • customers 只包含字符 'Y' 和 'N' 。

思路

有一个顾客访问日志 customerscustomers[i] 表示在第 i 小时是否有顾客到达,关店代价的计算方式为,营业期间没有顾客到达或者关店后(包括关店的时刻)有顾客到达代价 +1。返回代价最小的最早关门时间。

前后缀分解,前缀记录没有顾客到达的数量,后缀记录有顾客到达的数量。

代码


/**
 * @date 2025-12-26 8:57
 */
public class BestClosingTime2483 {

    public int bestClosingTime(String customers) {
        int n = customers.length();
        int[] prefix = new int[n + 1];
        int[] suffix = new int[n + 1];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            prefix[i + 1] = prefix[i] + (customers.charAt(i) == 'N' ? 1 : 0);
            suffix[n - i - 1] = suffix[n - i] + (customers.charAt(n - i - 1) == 'Y' ? 1 : 0);
        }
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        int res = 0;
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            int cost = prefix[i] + suffix[i];
            if (min > cost) {
                res = i;
                min = cost;
            }
        }
        return res;
    }

}

性能