【刷题节】美团2024年春招第一场笔试【算法策略】题解

想变胖的哥哥

9286人浏览 · 2024-03-17 14:29:41

想变胖的哥哥 · 2024-03-17 14:29:41 发布

前言 —— 瞎扯淡

背景一
目前，我所搜索到的全网博文关于 小美的朋友关系 都没有通过的代码。思路是正确的，但是代码都是超时或答案错误。鉴于目前官方也没有发布题解，遂写此篇博客供大家交流学习

背景二
中午午休的时候，科科公主给我甩来一个链接，让我陪她一起做题。做了 $80$ 分钟左右，把除了 小美朋友关系 其他题目写完，就去上课了。后面吃完晚饭，又补了 小美朋友关系 这道题。

整体评价
美团的算法笔试，没有我想象的那么难。
我之前看大厂招算法岗，都需要研究生学历。所以期望值很高，做了一下发现不是太难。大概就等同于中学OI的普及组难度。

后续补题，提交截图

1. 小美的平衡矩阵

题目链接：小美的平衡矩阵 —— 牛客网

1.1 解题思路

算法思想: 前缀和+遍历
时间复杂度: $O(n^3)$

$n$ 的数据量只有 $200$ ，依次遍历矩形边长 $\in [1, n]$ ：

对于每个矩形，已知边长 $k$ ，只用每次遍历矩形的左上定点，就可以确定整个矩形范围。
然后统计该矩形中 01 的具体数量，判断是否相等。
而这一步可以使用前缀和，建立数组 $S [n] [m]$ ，来统计矩形 $(1, 1)$ 到 $(n, m)$ 中 $1$ 的数量。
那么对于左上顶点 $(i, j)$ 的矩阵，右下顶点即为 $(x, y)$ ，其中 $x = i + k - 1, y = j + k - 1$ 。
则字符 $1$ 的数量即为 $s [x] [y] - s [i - 1] [y] - s [x] [j - 1] + s [i - 1] [j - 1]$ ，字符 $0$ 的数量为 $\frac{k\times k}{2}$ 。

1.2 AC代码

#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 200;
int a[N][N], s[N][N];// a为原数组，s为前缀和数组
int main() {
    int n; cin >> n;
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=n; j++){
            scanf("%1d", &a[i][j]);
            s[i][j] = s[i-1][j] + s[i][j-1] + a[i][j] - s[i-1][j-1];
        }

    for(int k=1; k<=n; k++){
        if(k&1){// 当边长为奇数时，字符 1的数量不可能等于字符 0的数量
            cout << 0 << endl;
            continue;
        }
        int ans = 0;
        for(int i=1; i+k-1<=n; i++)
            for(int j=1; j+k-1<=n; j++){
                int x = i + k - 1;
                int y = j + k - 1;
                if(s[x][y] - s[i-1][y] - s[x][j-1] + s[i-1][j-1] == k*k/2) ans++;
            }
        cout << ans << endl;
    }      
}

2. 小美的数组询问

题目链接：小美的数组询问 —— 牛客网

2.1 解题思路

语法基础: 循环结构
时间复杂度: $O (n + q)$

统计数组中 $0$ 的个数 $c n t$ ，以及数组的累加总和 $s u m$ 。
对于每一个 $[l, r]$ 区间，最小值为 $sum+cnt\times l$ ,最大值为 $cnt\times r$ 。

2.2 AC代码

#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 1e5;
long long a[N+5];
int main() {
    int n, q; cin >> n >> q;
    long long sum = 0;
    int cnt = 0;
    for(int i=0; i<n; i++) {
        cin >> a[i], sum += a[i];
        if(!a[i]) cnt++;
    }
    while(q--){
        int l, r; cin >> l >> r;
        cout << sum + cnt * l <<" "<<sum + cnt * r << endl;
    }
}

3. 小美的 MT

题目链接：小美的 MT —— 牛客网

3.1 解题思路

语法基础: 顺序结构
时间复杂度: $O (n)$

遍历一遍，找出字符串中 M 和 T 的字符数量 $c n t$ ，答案即为 $c n t + k$ 和 $n$ 的最小值。

3.2 AC代码

#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
    int n, q; cin >> n >> q;
    string s; cin >> s;
    int cnt = 0;
    for(int i=0; i<s.length(); i++){
        if(s[i] =='M' || s[i]=='T') cnt++;
    }
    cout << min(n, cnt+q);
}

4. 小美的朋友关系

题目链接：小美的朋友关系 —— 牛客网

4.1 解题思路

算法思想: 逆向构建并查集
时间复杂度: $O(m\log m)$

该题与一个并查集的经典题目 P1197 [JSOI2008] 星球大战相似，都是用逆向思维维护并查集。

删除结点关系并不好处理，但是如果我们逆向进行 $q$ 次操作，先构建出操作之后最终的关系网，然后倒着重新进行操作。那么此时删除关系，就变为了添加关系。而并查集就是处理关系的一把好手。

所以，第一步得到最终的关系网。我们先用 $s t$ 集合，记录下结点之间的关系。然后，遍历一遍 $q$ 次操作，当操作为删除关系的时候，我们就删去集合中的关系。我们根据删除后的结点建立一个并查集。
然后，我们倒着对 $q$ 次操作进行遍历。当询问结点 $u, v$ 的时候，我们就判断 $u$ 和 $v$ 的父节点是否相同。当遇到删除 $u, v$ 操作的时候，我们就添加 $u, v$ 的关系。

易错点提示：

结点范围为 $1 e 9$ ，所以要父节点数组要用 map 存储；
因为数据量很大，所以需要路径压缩，降低时限。所以需要初始化 $f [i] = i$ 。
但是，不能按照并查集模板中 init() 操作一样，从 $1$ 到 $1 e 9$ 循环 $f [i] = i$ 。只有当出现的结点，我们才需要 $f [i] = i$ ，所以不用全部赋值，会超时！
当正着从关系集合中，删除 $u ， v$ 时，不能仅仅删除 $u, v$ ，还要考虑关系集合中是以 $v, u$ 的形式存储；
倒着遍历的时候，如果遇到删除结点 $u, v$ 的操作，如果 $u, v$ 原本就没有关系，是不可以添加的；所以不妨新建一个操作数组 $or d$ ，将查询操作和删除关系集合中存在结点的命令单独存储，把删除关系集合中不存在的这种干扰操作舍掉；

4.2 AC代码

#include <iostream>
#include <set>
#include <vector>
#include <map>
using namespace std;
const int N = 1e5;
using PII = pair<int,int>;

int n, m, q;
map<int,int>f;// 并查集父亲数组
struct node{
    int op, u, v;
}ord[N+5];// 新的操作数组

int find(int x){// 路径压缩
    while(f[x] != x) x = f[x] = f[f[x]];
    return x;
}
void merge(int u,int v){// 并查集合并
    int fa = find(u);
    int fb = find(v);
    f[fb] = fa;
}
int main() {
    cin >> n >> m >> q;
    set<PII>st;// 关系集合

    for(int i=0, u, v; i<m; i++){
        cin >> u >> v;
        st.insert({u, v}); // u, v放进关系集合中
        f[u] = u, f[v] = v;// 把出现的结点父节点设置为自己
    }

    int num = 0;// 新的操作数组长度
    for(int i=0; i<q; i++){
        int op, u, v; cin >> op >> u >> v;
        //如果是查询操作，可以直接存入
        // 如果是删除操作，需要判断原关系集合中是否存在
        if(op == 1){
        	// 可能是 {u,v} 形式存储
            if(st.find({u, v}) != st.end()) st.erase({u, v});
            // 可能是 {v,u} 形式存储
            else if(st.find({v, u}) != st.end()) st.erase({v, u});
            // 如果不存在直接跳过，不储存此次删除操作
            else continue; 
        }
        // 存入新的操作数组中
        ord[num++] = {op, u, v};
    }
    // 删除之后，剩余关系集合就是没有涉及到的，也是最终的并查集
    for(auto [u,v]:st) merge(u, v);

    vector<bool>ans;// 存储答案
    for(int i=num-1; i>=0; i--){// 倒着重新进行操作
        int op = ord[i].op, u = ord[i].u, v = ord[i].v;
        if(op == 1) merge(u, v);// 如果是删除操作，反过来进行合并
        else{
            // 当 f[u] = 0时，就是第一次出现该节点，需要初始化f[i]=i,方便进行路径压缩
            if(!f[u]) f[u] = u;
            if(!f[v]) f[v] = v;
            ans.emplace_back(find(u) == find(v));// 查询操作，就储存答案
        }
    }
	//因为是倒着遍历操作的，所以答案是倒着存储的
    for(int i=ans.size()-1; i>=0; i--) 
        if(ans[i]) cout << "Yes" << endl;
        else cout << "No" << endl;
}

5. 小美的区间删除

题目链接：小美的区间删除 —— 牛客网

5.1 解题思路

算法思想: 双指针、前缀和、容斥定理、一点点数论小知识
时间复杂度: 最坏时间复杂度： $O(w\times n),w=\log(1e9)$

5. 1. 1 乘积末尾 $0$ 的个数问题分析：

对于乘积会产生 $0$ 的，本质上都是由 $2$ 与 $5$ 的乘积产生。如 $5\times 6 = 30$ ，这个10的产生过程为 $\times 2 = 10, 10 \times 3 = 30$ 。所以要求末尾 $0$ 的个数，只用知道乘数中有多少 $5$ 和 $2$ 的数量，乘积 $0$ 的数量就是两者取最小值。
所以我们只需用前缀和预处理出数组中 $2$ 和 $5$ 的个数 $Tw o, F i v e$ 。
当去掉区间 $[l, r]$ , 则剩下区间 $[1, l - 1], [r + 1, n]$ 。
那么 $2$ 的个数即为两个区间内个数之和 $Two_n - Two_r + Two_{l-1}$ ，同理 $5$ 的个数为 $Five_n - Five_r+Five_{l-1}$ 。
那么末尾 $0$ 的个数就是两者中的最小值。

5.1.2 删除区间的计数问题分析：

首先我们假设已知 下标为 $[l, r]$ ，区间长度 $l e n = r - l + 1$ 的区间 可以删除。
那么我们可以删除这个区间中任意连续子区间。
子区间长度为 $1$ ，有 $l e n$ 种方案；长度为 $2$ ，有 $l e n - 1$ 方案； $\dots$ ，长度为 $n$ ，有 $l e n - n + 1$ 种方案。即这个区间内总删除方案数有 $\frac{(1+len)\times len}{2}$ 。
有上面分析之后，我们统计所有删除方案，只需要找到可以删除的最长区间，然后利用上面公式，就可以求出该区间的所有删除方案。

所以现在问题转化为求解可删除的最长区间。

以数组 $10 ， 3 ， 3 ， 10$ 为例，保证剩余元素乘积至少有一个 $0$ 。

我们可以利用双指针，固定区间左边界 $l$ ，不断移动区间右边界 $r$ ，利用5.1.1 方法判断末尾 $0$ 的个数，直至使得删除 $[l, r]$ 后，末尾 $0$ 的个数小于 $k$ ， $r$ 停止右移动。那么此时， $[l, r - 1]$ 就是以 $l$ 为左边界，最长的连续区间范围。
按上述例子，即 $l = 1, r = 4$ 时停止移动，此时最大删除区间为 $[1, 3]$ 。
统计完一个区间之后，要移动 $l$ 的值，找到新的可以删除区间。
也就是右移动 $l$ 直到剩余区间的 $0$ 的个数再次不小于 $k$ 时停止；或者 $l$ 与 $r$ 重合时停止。此时就可以再次固定 $l$ 的位置，不断探测找到最大 $r$ 值。
按上述例子， $l$ 移动到下标 $2$ 时，剩余元素乘积末尾的 $0$ 再次不小于 $1$ 。然后以 $l = 2$ 再次探测最长区间。即 $l = 2, r = 5$ 时停止移动，此时最大删除区间为 $[2, 4]$ 。
根据上述的例子，我们不难看出两次最长区间 $[1, 3], [2, 4]$ 中有一段重叠区间。这个区间在第一次时已经被统计进删除方案了，第二次又被统计了一次。根据容斥定理，我们要把这一段重复的方案数再减掉。

至此，这个题目的解题思路就结束了。

5.2 AC代码

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
const int N = 1e5;
int n, a[N+5];
// two为前i个数中2的个数，five为前i个数中5的个数
int two[N+5], five[N+5];

int get(int i, int j){
// 即2.1.1方案，求出去掉区间[i,j]后乘积末尾 0的个数
    return min(two[n]-two[j]+two[i-1], five[i-1]+five[n]-five[j]);
}
int main() {
    int k; cin >> n >> k;
    for(int i=1; i<=n; i++) cin >> a[i];
    for(int i=1; i<=n; i++){
    	// 求因子2，5的个数
        while(a[i]%2==0) two[i]++, a[i]/=2;
        while(a[i]%5==0) five[i]++, a[i]/=5;
        // 维护前缀和
        two[i] += two[i-1];
        five[i] += five[i-1];
    }
    
    int l = 0,  r = 0;// 记录上一次删除区间，防止重复相加
    long long ans = 0;
    for(int i=1, j=1; i<=n && j<=n; ){
        j = max(j, i);// 当 i右移超过j后，j不能比 i小，所以需要更新一下
        while(j <=n && get(i, j) >= k) j++;//当剩余区间值不小于k，就不断向右移
        ans += 1LL*(j-i)*(j-i+1)/2;// 删除方案即该区间的等差数列公式
        if(r >= i) ans -= 1LL*(r-i)*(r-i+1)/2; 
        //如果上一个区间[l,r]的右端点不小于本次区间[i,j]的左端点，则产生重复需要删去 [i, r]方案数
        l = i, r = j;//上次删除区间更新为[i,j]
        while(i <= j && get(i, j)<k) i++;//右移i，直到再次可以删除 或 左右边界重合 停止
    }
    cout << ans;
}