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充电桩与电动车（场景题：生产消费）

充电桩与电动车（场景题：生产消费）

题意如下：有两个充电速度不一样的充电桩，有几辆汽车过来充电，汽车的充电时间不等，请模拟该过程public class produceCoustomer { // 定义一个汽车类，包含汽车的编号和充电时间 class Car { private int id; // 汽车编号 private int chargeTime; // 充电时间，单位为秒 public Car(int id, int chargeTime) { this.id = id; this.chargeTime = chargeTime; } public int getId() { return id; } public int getChargeTime() { return chargeTime; } } // 定义一个充电桩类，实现Runna...

2023-10-11

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2023年10月11日

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每日温度（单调栈）

每日温度（单调栈）

题目:给定一个整数数组 temperatures ，表示每天的温度，返回一个数组 answer ，其中 answer[i] 是指对于第 i 天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。示例 1:输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73]输出: [1,1,4,2,1,1,0,0]示例 2:输入: temperatures = [30,40,50,60]输出: [1,1,1,0]示例 3:输入: temperatures = [30,60,90]输出: [1,1,0]图解思路：点击此处跳转力扣图解代码如下：class Solution { public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) { int n = temperatures.length; int[] res = new int[n]; Stack<Integer> st = new Stack<>(); ...

2023-10-03

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2023年10月03日

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最大子序列的分数（优先队列）

最大子序列的分数（优先队列）

题目：给你两个下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 ，两者长度都是 n ，再给你一个正整数 k 。你必须从 nums1 中选一个长度为 k 的子序列对应的下标。对于选择的下标 i0 ，i1 ，...， ik - 1 ，你的分数定义如下：nums1 中下标对应元素求和，乘以 nums2 中下标对应元素的最小值。用公式表示： (nums1[i0] + nums1[i1] +...+ nums1[ik - 1]) * min(nums2[i0] , nums2[i1], ... ,nums2[ik - 1]) 。请你返回最大可能的分数。一个数组的子序列下标是集合 {0, 1, ..., n-1} 中删除若干元素得到的剩余集合，也可以不删除任何元素。示例 1：输入：nums1 = [1,3,3,2], nums2 = [2,1,3,4], k = 3输出：12解释：四个可能的子序列分数为：选择下标 0 ，1 和 2 ，得到分数 (1+3+3) * min(2,1,3) = 7 。选择下标 0 ，1 和 3 ，得到分数 (1+3+2) * min(2,...

2023-10-02

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2023年10月02日

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寻找峰值（二分+爬坡）

寻找峰值（二分+爬坡）

题目：峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回任何一个峰值所在位置即可。你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。示例 1：输入：nums = [1,2,3,1]输出：2解释：3 是峰值元素，你的函数应该返回其索引 2。示例 2：输入：nums = [1,2,1,3,5,6,4]输出：1 或 5 解释：你的函数可以返回索引 1，其峰值元素为 2；或者返回索引 5，其峰值元素为 6。爬坡法，如果右边的元素大于本元素，那么有一个高处就一定在右边，即右边一定有一个峰值，小于则同理同时爬坡法的遍历，还可以使用二分法进行优化，从而达到O(log n)的时间复杂度注意！在while (left <= right)中还要mid - 1和mid + 1的操作，所以我们需要处理越界问题lass Solution { public int findPeakElement(int[] nums) { ...

2023-09-27

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2023年09月27日

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数组中第K个最大元素（快速选择/优先队列、堆）

数组中第K个最大元素（快速选择/优先队列、堆）

题目：给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。示例 1:输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2输出: 5示例 2:输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4输出: 4方法一：优先队列、堆PriorityQueue(优先队列)使用（需要定义比较器）底层数据结构是完全二叉树（最小堆），队列顶元素永远是最小元素，同时每次poll是移除并返回队顶元素。优先队列每次删除和添加都会调整堆，使得堆的所有节点的值小于等于子节点的值import java.util.Comparator; import java.util.PriorityQueue; public class Solution { public int findKthLargest(int[] nums, int k) { int len = nums.length; // 使用一个含有 k ...

2023-09-25

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2023年09月25日

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