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这是 LeetCode 上的 1711. 大餐计数 ,难度为 中等。java
Tag : 「哈希表」、「位运算」git
大餐 是指 刚好包含两道不一样餐品 的一餐,其美味程度之和等于 2 的幂。github
你能够搭配 任意 两道餐品作一顿大餐。算法
给你一个整数数组 deliciousness ,其中 deliciousness[i] 是第 i 道餐品的美味程度,返回你能够用数组中的餐品作出的不一样 大餐 的数量。结果须要对 + 7 取余。数组
注意,只要餐品下标不一样,就能够认为是不一样的餐品,即使它们的美味程度相同。 markdown
示例 1:app
输入:deliciousness = [1,3,5,7,9]
输出:4
解释:大餐的美味程度组合为 (1,3) 、(1,7) 、(3,5) 和 (7,9) 。
它们各自的美味程度之和分别为 4 、8 、8 和 16 ,都是 2 的幂。
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示例 2:oop
输入:deliciousness = [1,1,1,3,3,3,7]
输出:15
解释:大餐的美味程度组合为 3 种 (1,1) ,9 种 (1,3) ,和 3 种 (1,7) 。
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提示:post
一个朴素的想法是,从前日后遍历 中的全部数,当遍历到下标 的时候,回头检查下标小于 的数是否可以与 相加造成 的幂。
这样的作法是 的,防止一样的数值被重复计算,咱们可使用「哈希表」记录某个数出现了多少次,但这并不改变算法仍然是 的。
并且咱们须要一个 check
方法来判断某个数是否为
的幂:
两种作法差距有多大呢?方法一的复杂度为 ,方法二为 。
根据数据范围 ,方法一最多也就是执行不超过 次循环。
显然,采用何种判断 的幂的作法不是关键,在 OJ 断定上也只是分别卡在 和 的 TLE 上。
但经过这样的分析,咱们能够发现「枚举前一个数」的作法是与 相关的,而枚举「可能出现的 的幂」则是有明确的范围,这引导出咱们的解法二。
Java 代码:
class Solution {
int mod = (int)1e9+7;
public int countPairs(int[] ds) {
int n = ds.length;
long ans = 0;
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int x = ds[i];
for (int other : map.keySet()) {
if (check(other + x)) ans += map.get(other);
}
map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);
}
return (int)(ans % mod);
}
boolean check(long x) {
// 方法一
// long cur = 1;
// while (cur < x) {
// cur = cur * 2;
// }
// return cur == x;
// 方法二
return getVal(x) == x;
}
long getVal(long x) {
long n = x - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return n < 0 ? 1 : n + 1;
}
}
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Python3 代码:
class Solution:
mod = 10 ** 9 + 7
def countPairs(self, deliciousness: List[int]) -> int:
n = len(deliciousness)
ans = 0
hashmap = Counter()
for i in range(n):
x = deliciousness[i]
for other in hashmap:
if self.check(other+x):
ans += hashmap[other]
hashmap[x] += 1
return ans % self.mod
def check(self, x):
""" # 方法一 cur = 1 while cur < x: cur *= 2 return cur == x """
# 方法二
return self.getVal(x) == x
def getVal(self, x):
n = x - 1
# java中 >>>:无符号右移。不管是正数仍是负数,高位统统补0。 Python不须要
n |= n >> 1
n |= n >> 2
n |= n >> 4
n |= n >> 8
n |= n >> 16
return 1 if n < 0 else n + 1
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根据对朴素解法的分析,咱们能够先使用「哈希表」对全部在 出现过的数进行统计。
而后对于每一个数 ,检查全部可能出现的 的幂 ,再从「哈希表」中反查 是否存在,并实现计数。
一些细节:若是哈希表中存在 ,而且 ,这时候方案数应该是 ;其他通常状况则是 。
同时,这样的计数方式,咱们对于二元组 会分别计数两次(遍历 和 遍历 ),所以最后要利用容斥原理,对重复计数的进行减半操做。
Java 代码:
class Solution {
int mod = (int)1e9+7;
int max = 1 << 22;
public int countPairs(int[] ds) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int d : ds) map.put(d, map.getOrDefault(d, 0) + 1);
long ans = 0;
for (int x : map.keySet()) {
for (int i = 1; i < max; i <<= 1) {
int t = i - x;
if (map.containsKey(t)) {
if (t == x) ans += (map.get(x) - 1) * 1L * map.get(x);
else ans += map.get(x) * 1L * map.get(t);
}
}
}
ans >>= 1;
return (int)(ans % mod);
}
}
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Python3 代码:
class Solution:
mod = 10 ** 9 + 7
maximum = 1 << 22
def countPairs(self, deliciousness: List[int]) -> int:
hashmap = Counter(deliciousness)
ans = 0
for x in hashmap:
i = 1
while i < self.maximum:
t = i - x
if t in hashmap:
if t == x:
ans += (hashmap[x] - 1) * hashmap[x]
else:
ans += hashmap[x] * hashmap[t]
i <<= 1
ans >>= 1
return ans % self.mod
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固然,咱们也能够采起「一边遍历一边统计」的方式,这样取余操做就能够放在遍历逻辑中去作,也就顺便实现了不使用
来计数(以及不使用 %
实现取余)。
Java 代码:
class Solution {
int mod = (int)1e9+7;
int max = 1 << 22;
public int countPairs(int[] ds) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int ans = 0;
for (int x : ds) {
for (int i = 1; i < max; i <<= 1) {
int t = i - x;
if (map.containsKey(t)) {
ans += map.get(t);
if (ans >= mod) ans -= mod;
}
}
map.put(x, map.getOrDefault(x, 0) + 1);
}
return ans;
}
}
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Python3 代码:
class Solution:
mod = 10 ** 9 + 7
maximum = 1 << 22
def countPairs(self, deliciousness: List[int]) -> int:
hashmap = defaultdict(int)
ans = 0
for x in deliciousness:
i = 1
while i < self.maximum:
t = i - x
if t in hashmap:
ans += hashmap[t]
if ans >= self.mod:
ans -= self.mod
i <<= 1
hashmap[x] += 1
return ans
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这是咱们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.1711
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,咱们将先把全部不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路之外,还会尽量给出最为简洁的代码。若是涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同窗可以电脑上进行调试和提交代码,我创建了相关的仓库:github.com/SharingSour… 。
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