messages
listlengths 2
10
| system
stringlengths 1
1.52k
⌀ |
|---|---|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc minimumOneBitOperations(n int) int {\\n\\tif n <= 1 {\\n\\t\\treturn n\\n\\t}\\n\\tbase := 0\\n\\tfor i := 0; i < 64; i++ {\\n\\t\\tif (n >> i) == 1 {\\n\\t\\t\\tbase = 1 << i\\n\\t\\t\\tbreak\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn (base << 1) - 1 - minimumOneBitOperations(n-base)\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了递归的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，通过找规律可以发现动态规划转移方程如下：\n\n$$\ndp[n] = dp[2^k] - dp[n - 2^k]\n$$\n\n其中 $dp[2^k] = 2^{k+1}-1$，而 $k$ 表示小于等于 $n$ 的最大的 $2$ 的整数次幂的位数，即 $2^k$ 是小于等于 $n$ 的最大的 $2$ 的整数次幂。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数 n，你需要重复执行多次下述操作将其转换为 0 ：\n\n翻转 n 的二进制表示中最右侧位（第 0 位）。\n如果第 (i-1) 位为 1 且从第 (i-2) 位到第 0 位都为 0，则翻转 n 的二进制表示中的第 i 位。\n\n返回将 n 转换为 0 的最小操作次数。\n \n示例 1：\n\n输入：n = 3\n输出：2\n解释：3 的二进制表示为 \"11\"\n\"11\" -> \"01\" ，执行的是第 2 种操作，因为第 0 位为 1 。\n\"01\" -> \"00\" ，执行的是第 1 种操作。\n\n示例 2：\n\n输入：n = 6\n输出：4\n解释：6 的二进制表示为 \"110\".\n\"110\" -> \"010\" ，执行的是第 2 种操作，因为第 1 位为 1 ，第 0 到 0 位为 0 。\n\"010\" -> \"011\" ，执行的是第 1 种操作。\n\"011\" -> \"001\" ，执行的是第 2 种操作，因为第 0 位为 1 。\n\"001\" -> \"000\" ，执行的是第 1 种操作。\n\n \n提示：\n\n0 <= n <= 109"
}
] |
请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "你有一些球的库存 inventory ，里面包含着不同颜色的球。一个顾客想要 任意颜色 总数为 orders 的球。\n这位顾客有一种特殊的方式衡量球的价值：每个球的价值是目前剩下的 同色球 的数目。比方说还剩下 6 个黄球，那么顾客买第一个黄球的时候该黄球的价值为 6 。这笔交易以后，只剩下 5 个黄球了，所以下一个黄球的价值为 5 （也就是球的价值随着顾客购买同色球是递减的）\n给你整数数组 inventory ，其中 inventory[i] 表示第 i 种颜色球一开始的数目。同时给你整数 orders ，表示顾客总共想买的球数目。你可以按照 任意顺序 卖球。\n请你返回卖了 orders 个球以后 最大 总价值之和。由于答案可能会很大，请你返回答案对 109 + 7 取余数 的结果。\n \n示例 1：\n\n\n输入：inventory = [2,5], orders = 4\n输出：14\n解释：卖 1 个第一种颜色的球（价值为 2 )，卖 3 个第二种颜色的球（价值为 5 + 4 + 3）。\n最大总和为 2 + 5 + 4 + 3 = 14 。\n\n示例 2：\n\n输入：inventory = [3,5], orders = 6\n输出：19\n解释：卖 2 个第一种颜色的球（价值为 3 + 2），卖 4 个第二种颜色的球（价值为 5 + 4 + 3 + 2）。\n最大总和为 3 + 2 + 5 + 4 + 3 + 2 = 19 。\n\n示例 3：\n\n输入：inventory = [2,8,4,10,6], orders = 20\n输出：110\n\n示例 4：\n\n输入：inventory = [1000000000], orders = 1000000000\n输出：21\n解释：卖 1000000000 次第一种颜色的球，总价值为 500000000500000000 。 500000000500000000 对 109 + 7 取余为 21 。\n\n \n提示：\n\n1 <= inventory.length <= 105\n1 <= inventory[i] <= 109\n1 <= orders <= min(sum(inventory[i]), 109)\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用贪心 + 优化模拟。\n这里提供一个参考思路，要使得总价值最大，我们可以贪心地每次卖出数量最多的一种颜色的球。由于 `orders` 值域较大，如果直接简单地模拟，会超时。因此，我们需要优化模拟的过程。\n\n实际上，我们不需要一次次进行模拟，我们可以跟踪数量最多的同色球的种类数 `cnt`，每一次可以卖出一批球，从而达到加速模拟的目的。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `inventory` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def maxProfit(self, inventory: List[int], orders: int) -> int:\\n inventory.sort(reverse=True)\\n mod = 10**9 + 7\\n ans = i = 0\\n n = len(inventory)\\n while orders > 0:\\n while i < n and inventory[i] >= inventory[0]:\\n i += 1\\n nxt = 0\\n if i < n:\\n nxt = inventory[i]\\n cnt = i\\n x = inventory[0] - nxt\\n tot = cnt * x\\n if tot > orders:\\n decr = orders // cnt\\n a1, an = inventory[0] - decr + 1, inventory[0]\\n ans += (a1 + an) * decr // 2 * cnt\\n ans += (inventory[0] - decr) * (orders % cnt)\\n else:\\n a1, an = nxt + 1, inventory[0]\\n ans += (a1 + an) * x // 2 * cnt\\n inventory[0] = nxt\\n orders -= tot\\n ans %= mod\\n return ans\\n```']"
}
] |
请你根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发
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[
{
"from": "human",
"value": "你有一些球的库存 inventory ，里面包含着不同颜色的球。一个顾客想要 任意颜色 总数为 orders 的球。\n这位顾客有一种特殊的方式衡量球的价值：每个球的价值是目前剩下的 同色球 的数目。比方说还剩下 6 个黄球，那么顾客买第一个黄球的时候该黄球的价值为 6 。这笔交易以后，只剩下 5 个黄球了，所以下一个黄球的价值为 5 （也就是球的价值随着顾客购买同色球是递减的）\n给你整数数组 inventory ，其中 inventory[i] 表示第 i 种颜色球一开始的数目。同时给你整数 orders ，表示顾客总共想买的球数目。你可以按照 任意顺序 卖球。\n请你返回卖了 orders 个球以后 最大 总价值之和。由于答案可能会很大，请你返回答案对 109 + 7 取余数 的结果。\n \n示例 1：\n\n\n输入：inventory = [2,5], orders = 4\n输出：14\n解释：卖 1 个第一种颜色的球（价值为 2 )，卖 3 个第二种颜色的球（价值为 5 + 4 + 3）。\n最大总和为 2 + 5 + 4 + 3 = 14 。\n\n示例 2：\n\n输入：inventory = [3,5], orders = 6\n输出：19\n解释：卖 2 个第一种颜色的球（价值为 3 + 2），卖 4 个第二种颜色的球（价值为 5 + 4 + 3 + 2）。\n最大总和为 3 + 2 + 5 + 4 + 3 + 2 = 19 。\n\n示例 3：\n\n输入：inventory = [2,8,4,10,6], orders = 20\n输出：110\n\n示例 4：\n\n输入：inventory = [1000000000], orders = 1000000000\n输出：21\n解释：卖 1000000000 次第一种颜色的球，总价值为 500000000500000000 。 500000000500000000 对 109 + 7 取余为 21 。\n\n \n提示：\n\n1 <= inventory.length <= 105\n1 <= inventory[i] <= 109\n1 <= orders <= min(sum(inventory[i]), 109)\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用贪心 + 优化模拟。\n这里提供一个参考思路，要使得总价值最大，我们可以贪心地每次卖出数量最多的一种颜色的球。由于 `orders` 值域较大，如果直接简单地模拟，会超时。因此，我们需要优化模拟的过程。\n\n实际上，我们不需要一次次进行模拟，我们可以跟踪数量最多的同色球的种类数 `cnt`，每一次可以卖出一批球，从而达到加速模拟的目的。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `inventory` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private static final int MOD = (int) 1e9 + 7;\\n\\n public int maxProfit(int[] inventory, int orders) {\\n Arrays.sort(inventory);\\n int n = inventory.length;\\n for (int i = 0, j = n - 1; i < j; ++i, --j) {\\n int t = inventory[i];\\n inventory[i] = inventory[j];\\n inventory[j] = t;\\n }\\n long ans = 0;\\n int i = 0;\\n while (orders > 0) {\\n while (i < n && inventory[i] >= inventory[0]) {\\n ++i;\\n }\\n int nxt = i < n ? inventory[i] : 0;\\n int cnt = i;\\n long x = inventory[0] - nxt;\\n long tot = cnt * x;\\n if (tot > orders) {\\n int decr = orders / cnt;\\n long a1 = inventory[0] - decr + 1, an = inventory[0];\\n ans += (a1 + an) * decr / 2 * cnt;\\n ans += (a1 - 1) * (orders % cnt);\\n } else {\\n long a1 = nxt + 1, an = inventory[0];\\n ans += (a1 + an) * x / 2 * cnt;\\n inventory[0] = nxt;\\n }\\n orders -= tot;\\n ans %= MOD;\\n }\\n return (int) ans;\\n }\\n}\\n```']"
}
] |
根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxProfit(vector<int>& inventory, int orders) {\\n long ans = 0, mod = 1e9 + 7;\\n int i = 0, n = inventory.size();\\n sort(inventory.rbegin(), inventory.rend());\\n while (orders > 0) {\\n while (i < n && inventory[i] >= inventory[0]) {\\n ++i;\\n }\\n int nxt = i < n ? inventory[i] : 0;\\n int cnt = i;\\n long x = inventory[0] - nxt;\\n long tot = cnt * x;\\n if (tot > orders) {\\n int decr = orders / cnt;\\n long a1 = inventory[0] - decr + 1, an = inventory[0];\\n ans += (a1 + an) * decr / 2 * cnt;\\n ans += (a1 - 1) * (orders % cnt);\\n } else {\\n long a1 = nxt + 1, an = inventory[0];\\n ans += (a1 + an) * x / 2 * cnt;\\n inventory[0] = nxt;\\n }\\n orders -= tot;\\n ans %= mod;\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 优化模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，要使得总价值最大，我们可以贪心地每次卖出数量最多的一种颜色的球。由于 `orders` 值域较大，如果直接简单地模拟，会超时。因此，我们需要优化模拟的过程。\n\n实际上，我们不需要一次次进行模拟，我们可以跟踪数量最多的同色球的种类数 `cnt`，每一次可以卖出一批球，从而达到加速模拟的目的。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `inventory` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一些球的库存 inventory ，里面包含着不同颜色的球。一个顾客想要 任意颜色 总数为 orders 的球。\n这位顾客有一种特殊的方式衡量球的价值：每个球的价值是目前剩下的 同色球 的数目。比方说还剩下 6 个黄球，那么顾客买第一个黄球的时候该黄球的价值为 6 。这笔交易以后，只剩下 5 个黄球了，所以下一个黄球的价值为 5 （也就是球的价值随着顾客购买同色球是递减的）\n给你整数数组 inventory ，其中 inventory[i] 表示第 i 种颜色球一开始的数目。同时给你整数 orders ，表示顾客总共想买的球数目。你可以按照 任意顺序 卖球。\n请你返回卖了 orders 个球以后 最大 总价值之和。由于答案可能会很大，请你返回答案对 109 + 7 取余数 的结果。\n \n示例 1：\n\n\n输入：inventory = [2,5], orders = 4\n输出：14\n解释：卖 1 个第一种颜色的球（价值为 2 )，卖 3 个第二种颜色的球（价值为 5 + 4 + 3）。\n最大总和为 2 + 5 + 4 + 3 = 14 。\n\n示例 2：\n\n输入：inventory = [3,5], orders = 6\n输出：19\n解释：卖 2 个第一种颜色的球（价值为 3 + 2），卖 4 个第二种颜色的球（价值为 5 + 4 + 3 + 2）。\n最大总和为 3 + 2 + 5 + 4 + 3 + 2 = 19 。\n\n示例 3：\n\n输入：inventory = [2,8,4,10,6], orders = 20\n输出：110\n\n示例 4：\n\n输入：inventory = [1000000000], orders = 1000000000\n输出：21\n解释：卖 1000000000 次第一种颜色的球，总价值为 500000000500000000 。 500000000500000000 对 109 + 7 取余为 21 。\n\n \n提示：\n\n1 <= inventory.length <= 105\n1 <= inventory[i] <= 109\n1 <= orders <= min(sum(inventory[i]), 109)"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc maxProfit(inventory []int, orders int) int {\\n\\tvar mod int = 1e9 + 7\\n\\ti, n, ans := 0, len(inventory), 0\\n\\tsort.Ints(inventory)\\n\\tfor i, j := 0, n-1; i < j; i, j = i+1, j-1 {\\n\\t\\tinventory[i], inventory[j] = inventory[j], inventory[i]\\n\\t}\\n\\tfor orders > 0 {\\n\\t\\tfor i < n && inventory[i] >= inventory[0] {\\n\\t\\t\\ti++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tnxt := 0\\n\\t\\tif i < n {\\n\\t\\t\\tnxt = inventory[i]\\n\\t\\t}\\n\\t\\tcnt := i\\n\\t\\tx := inventory[0] - nxt\\n\\t\\ttot := cnt * x\\n\\t\\tif tot > orders {\\n\\t\\t\\tdecr := orders / cnt\\n\\t\\t\\ta1, an := inventory[0]-decr+1, inventory[0]\\n\\t\\t\\tans += (a1 + an) * decr / 2 * cnt\\n\\t\\t\\tans += (a1 - 1) * (orders % cnt)\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\ta1, an := nxt+1, inventory[0]\\n\\t\\t\\tans += (a1 + an) * x / 2 * cnt\\n\\t\\t\\tinventory[0] = nxt\\n\\t\\t}\\n\\t\\torders -= tot\\n\\t\\tans %= mod\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 优化模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，要使得总价值最大，我们可以贪心地每次卖出数量最多的一种颜色的球。由于 `orders` 值域较大，如果直接简单地模拟，会超时。因此，我们需要优化模拟的过程。\n\n实际上，我们不需要一次次进行模拟，我们可以跟踪数量最多的同色球的种类数 `cnt`，每一次可以卖出一批球，从而达到加速模拟的目的。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `inventory` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有一些球的库存 inventory ，里面包含着不同颜色的球。一个顾客想要 任意颜色 总数为 orders 的球。\n这位顾客有一种特殊的方式衡量球的价值：每个球的价值是目前剩下的 同色球 的数目。比方说还剩下 6 个黄球，那么顾客买第一个黄球的时候该黄球的价值为 6 。这笔交易以后，只剩下 5 个黄球了，所以下一个黄球的价值为 5 （也就是球的价值随着顾客购买同色球是递减的）\n给你整数数组 inventory ，其中 inventory[i] 表示第 i 种颜色球一开始的数目。同时给你整数 orders ，表示顾客总共想买的球数目。你可以按照 任意顺序 卖球。\n请你返回卖了 orders 个球以后 最大 总价值之和。由于答案可能会很大，请你返回答案对 109 + 7 取余数 的结果。\n \n示例 1：\n\n\n输入：inventory = [2,5], orders = 4\n输出：14\n解释：卖 1 个第一种颜色的球（价值为 2 )，卖 3 个第二种颜色的球（价值为 5 + 4 + 3）。\n最大总和为 2 + 5 + 4 + 3 = 14 。\n\n示例 2：\n\n输入：inventory = [3,5], orders = 6\n输出：19\n解释：卖 2 个第一种颜色的球（价值为 3 + 2），卖 4 个第二种颜色的球（价值为 5 + 4 + 3 + 2）。\n最大总和为 3 + 2 + 5 + 4 + 3 + 2 = 19 。\n\n示例 3：\n\n输入：inventory = [2,8,4,10,6], orders = 20\n输出：110\n\n示例 4：\n\n输入：inventory = [1000000000], orders = 1000000000\n输出：21\n解释：卖 1000000000 次第一种颜色的球，总价值为 500000000500000000 。 500000000500000000 对 109 + 7 取余为 21 。\n\n \n提示：\n\n1 <= inventory.length <= 105\n1 <= inventory[i] <= 109\n1 <= orders <= min(sum(inventory[i]), 109)"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def closeStrings(self, word1: str, word2: str) -> bool:\\n cnt1, cnt2 = Counter(word1), Counter(word2)\\n return sorted(cnt1.values()) == sorted(cnt2.values()) and set(cnt1.keys()) == set(cnt2.keys())\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了数组或哈希表 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，两个字符串接近，需要同时满足以下两个条件：\n\n1. 字符串 `word1` 和 `word2` 包含的字母种类必须相同；\n1. 将字符串 `word1` 和 `word2` 的所有字符出现次数排序，得到的两个数组必须相同。\n\n因此，我们可以先用数组或哈希表分别统计 `word1` 和 `word2` 中每种字母出现的次数，然后比较两者是否相同，不相同则提前返回 `false`。\n\n否则，我们将对应的次数排序，然后依次比较对应位置的两个次数是否相同，不同则返回 `false`。\n\n遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为字符串 `word1` 和 `word2` 的长度，而 $C$ 是字母种类。本题中 $C=26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果可以使用以下操作从一个字符串得到另一个字符串，则认为两个字符串 接近 ：\n\n操作 1：交换任意两个 现有 字符。\n \n例如，abcde -> aecdb\n\n\n操作 2：将一个 现有 字符的每次出现转换为另一个 现有 字符，并对另一个字符执行相同的操作。\n \n例如，aacabb -> bbcbaa（所有 a 转化为 b ，而所有的 b 转换为 a ）\n\n\n\n你可以根据需要对任意一个字符串多次使用这两种操作。\n给你两个字符串，word1 和 word2 。如果 word1 和 word2 接近 ，就返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = \"abc\", word2 = \"bca\"\n输出：true\n解释：2 次操作从 word1 获得 word2 。\n执行操作 1：\"abc\" -> \"acb\"\n执行操作 1：\"acb\" -> \"bca\"\n\n示例 2：\n\n输入：word1 = \"a\", word2 = \"aa\"\n输出：false\n解释：不管执行多少次操作，都无法从 word1 得到 word2 ，反之亦然。\n示例 3：\n\n输入：word1 = \"cabbba\", word2 = \"abbccc\"\n输出：true\n解释：3 次操作从 word1 获得 word2 。\n执行操作 1：\"cabbba\" -> \"caabbb\"\n执行操作 2：\"caabbb\" -> \"baaccc\"\n执行操作 2：\"baaccc\" -> \"abbccc\"\n\n示例 4：\n\n输入：word1 = \"cabbba\", word2 = \"aabbss\"\n输出：false\n解释：不管执行多少次操作，都无法从 word1 得到 word2 ，反之亦然。\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 105\nword1 和 word2 仅包含小写英文字母"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```java\\nclass Solution {\\n public boolean closeStrings(String word1, String word2) {\\n int[] cnt1 = new int[26];\\n int[] cnt2 = new int[26];\\n for (int i = 0; i < word1.length(); ++i) {\\n ++cnt1[word1.charAt(i) - 'a'];\\n }\\n for (int i = 0; i < word2.length(); ++i) {\\n ++cnt2[word2.charAt(i) - 'a'];\\n }\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n if ((cnt1[i] > 0 && cnt2[i] == 0) || (cnt2[i] > 0 && cnt1[i] == 0)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n Arrays.sort(cnt1);\\n Arrays.sort(cnt2);\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n if (cnt1[i] != cnt2[i]) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了数组或哈希表 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，两个字符串接近，需要同时满足以下两个条件：\n\n1. 字符串 `word1` 和 `word2` 包含的字母种类必须相同；\n1. 将字符串 `word1` 和 `word2` 的所有字符出现次数排序，得到的两个数组必须相同。\n\n因此，我们可以先用数组或哈希表分别统计 `word1` 和 `word2` 中每种字母出现的次数，然后比较两者是否相同，不相同则提前返回 `false`。\n\n否则，我们将对应的次数排序，然后依次比较对应位置的两个次数是否相同，不同则返回 `false`。\n\n遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为字符串 `word1` 和 `word2` 的长度，而 $C$ 是字母种类。本题中 $C=26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果可以使用以下操作从一个字符串得到另一个字符串，则认为两个字符串 接近 ：\n\n操作 1：交换任意两个 现有 字符。\n \n例如，abcde -> aecdb\n\n\n操作 2：将一个 现有 字符的每次出现转换为另一个 现有 字符，并对另一个字符执行相同的操作。\n \n例如，aacabb -> bbcbaa（所有 a 转化为 b ，而所有的 b 转换为 a ）\n\n\n\n你可以根据需要对任意一个字符串多次使用这两种操作。\n给你两个字符串，word1 和 word2 。如果 word1 和 word2 接近 ，就返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = \"abc\", word2 = \"bca\"\n输出：true\n解释：2 次操作从 word1 获得 word2 。\n执行操作 1：\"abc\" -> \"acb\"\n执行操作 1：\"acb\" -> \"bca\"\n\n示例 2：\n\n输入：word1 = \"a\", word2 = \"aa\"\n输出：false\n解释：不管执行多少次操作，都无法从 word1 得到 word2 ，反之亦然。\n示例 3：\n\n输入：word1 = \"cabbba\", word2 = \"abbccc\"\n输出：true\n解释：3 次操作从 word1 获得 word2 。\n执行操作 1：\"cabbba\" -> \"caabbb\"\n执行操作 2：\"caabbb\" -> \"baaccc\"\n执行操作 2：\"baaccc\" -> \"abbccc\"\n\n示例 4：\n\n输入：word1 = \"cabbba\", word2 = \"aabbss\"\n输出：false\n解释：不管执行多少次操作，都无法从 word1 得到 word2 ，反之亦然。\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 105\nword1 和 word2 仅包含小写英文字母"
}
] |
请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "如果可以使用以下操作从一个字符串得到另一个字符串，则认为两个字符串 接近 ：\n\n操作 1：交换任意两个 现有 字符。\n \n例如，abcde -> aecdb\n\n\n操作 2：将一个 现有 字符的每次出现转换为另一个 现有 字符，并对另一个字符执行相同的操作。\n \n例如，aacabb -> bbcbaa（所有 a 转化为 b ，而所有的 b 转换为 a ）\n\n\n\n你可以根据需要对任意一个字符串多次使用这两种操作。\n给你两个字符串，word1 和 word2 。如果 word1 和 word2 接近 ，就返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = \"abc\", word2 = \"bca\"\n输出：true\n解释：2 次操作从 word1 获得 word2 。\n执行操作 1：\"abc\" -> \"acb\"\n执行操作 1：\"acb\" -> \"bca\"\n\n示例 2：\n\n输入：word1 = \"a\", word2 = \"aa\"\n输出：false\n解释：不管执行多少次操作，都无法从 word1 得到 word2 ，反之亦然。\n示例 3：\n\n输入：word1 = \"cabbba\", word2 = \"abbccc\"\n输出：true\n解释：3 次操作从 word1 获得 word2 。\n执行操作 1：\"cabbba\" -> \"caabbb\"\n执行操作 2：\"caabbb\" -> \"baaccc\"\n执行操作 2：\"baaccc\" -> \"abbccc\"\n\n示例 4：\n\n输入：word1 = \"cabbba\", word2 = \"aabbss\"\n输出：false\n解释：不管执行多少次操作，都无法从 word1 得到 word2 ，反之亦然。\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 105\nword1 和 word2 仅包含小写英文字母\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用数组或哈希表 + 排序。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，两个字符串接近，需要同时满足以下两个条件：\n\n1. 字符串 `word1` 和 `word2` 包含的字母种类必须相同；\n1. 将字符串 `word1` 和 `word2` 的所有字符出现次数排序，得到的两个数组必须相同。\n\n因此，我们可以先用数组或哈希表分别统计 `word1` 和 `word2` 中每种字母出现的次数，然后比较两者是否相同，不相同则提前返回 `false`。\n\n否则，我们将对应的次数排序，然后依次比较对应位置的两个次数是否相同，不同则返回 `false`。\n\n遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为字符串 `word1` 和 `word2` 的长度，而 $C$ 是字母种类。本题中 $C=26$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool closeStrings(string word1, string word2) {\\n int cnt1[26]{};\\n int cnt2[26]{};\\n for (char& c : word1) {\\n ++cnt1[c - 'a'];\\n }\\n for (char& c : word2) {\\n ++cnt2[c - 'a'];\\n }\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n if ((cnt1[i] > 0 && cnt2[i] == 0) || (cnt1[i] == 0 && cnt2[i] > 0)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n sort(cnt1, cnt1 + 26);\\n sort(cnt2, cnt2 + 26);\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n if (cnt1[i] != cnt2[i]) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```\"]"
}
] |
请你根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```go\\nfunc closeStrings(word1 string, word2 string) bool {\\n\\tcnt1 := make([]int, 26)\\n\\tcnt2 := make([]int, 26)\\n\\tfor _, c := range word1 {\\n\\t\\tcnt1[c-'a']++\\n\\t}\\n\\tfor _, c := range word2 {\\n\\t\\tcnt2[c-'a']++\\n\\t}\\n\\tfor i, v := range cnt1 {\\n\\t\\tif (v > 0 && cnt2[i] == 0) || (v == 0 && cnt2[i] > 0) {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tsort.Ints(cnt1)\\n\\tsort.Ints(cnt2)\\n\\tfor i, v := range cnt1 {\\n\\t\\tif v != cnt2[i] {\\n\\t\\t\\treturn false\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn true\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了数组或哈希表 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，两个字符串接近，需要同时满足以下两个条件：\n\n1. 字符串 `word1` 和 `word2` 包含的字母种类必须相同；\n1. 将字符串 `word1` 和 `word2` 的所有字符出现次数排序，得到的两个数组必须相同。\n\n因此，我们可以先用数组或哈希表分别统计 `word1` 和 `word2` 中每种字母出现的次数，然后比较两者是否相同，不相同则提前返回 `false`。\n\n否则，我们将对应的次数排序，然后依次比较对应位置的两个次数是否相同，不同则返回 `false`。\n\n遍历结束，返回 `true`。\n\n时间复杂度 $O(m + n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为字符串 `word1` 和 `word2` 的长度，而 $C$ 是字母种类。本题中 $C=26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：如果可以使用以下操作从一个字符串得到另一个字符串，则认为两个字符串 接近 ：\n\n操作 1：交换任意两个 现有 字符。\n \n例如，abcde -> aecdb\n\n\n操作 2：将一个 现有 字符的每次出现转换为另一个 现有 字符，并对另一个字符执行相同的操作。\n \n例如，aacabb -> bbcbaa（所有 a 转化为 b ，而所有的 b 转换为 a ）\n\n\n\n你可以根据需要对任意一个字符串多次使用这两种操作。\n给你两个字符串，word1 和 word2 。如果 word1 和 word2 接近 ，就返回 true ；否则，返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：word1 = \"abc\", word2 = \"bca\"\n输出：true\n解释：2 次操作从 word1 获得 word2 。\n执行操作 1：\"abc\" -> \"acb\"\n执行操作 1：\"acb\" -> \"bca\"\n\n示例 2：\n\n输入：word1 = \"a\", word2 = \"aa\"\n输出：false\n解释：不管执行多少次操作，都无法从 word1 得到 word2 ，反之亦然。\n示例 3：\n\n输入：word1 = \"cabbba\", word2 = \"abbccc\"\n输出：true\n解释：3 次操作从 word1 获得 word2 。\n执行操作 1：\"cabbba\" -> \"caabbb\"\n执行操作 2：\"caabbb\" -> \"baaccc\"\n执行操作 2：\"baaccc\" -> \"abbccc\"\n\n示例 4：\n\n输入：word1 = \"cabbba\", word2 = \"aabbss\"\n输出：false\n解释：不管执行多少次操作，都无法从 word1 得到 word2 ，反之亦然。\n \n提示：\n\n1 <= word1.length, word2.length <= 105\nword1 和 word2 仅包含小写英文字母"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```sql\\n# Write your MySQL query statement below\\nSELECT\\n from_id AS person1,\\n to_id AS person2,\\n COUNT(1) AS call_count,\\n SUM(duration) AS total_duration\\nFROM\\n Calls\\nGROUP BY\\n LEAST(from_id, to_id),\\n GREATEST(from_id, to_id);\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 SQL 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：表： Calls\n\n+-------------+---------+\n| Column Name | Type |\n+-------------+---------+\n| from_id | int |\n| to_id | int |\n| duration | int |\n+-------------+---------+\n该表没有主键，可能存在重复项。\n该表包含 from_id 与 to_id 间的一次电话的时长。\nfrom_id != to_id\n\n \n编写 SQL 语句，查询每一对用户 (person1, person2) 之间的通话次数和通话总时长，其中 person1 < person2 。\n以 任意顺序 返回结果表。\n查询结果格式如下示例所示。\n \n示例 1：\n\n输入：\nCalls 表：\n+---------+-------+----------+\n| from_id | to_id | duration |\n+---------+-------+----------+\n| 1 | 2 | 59 |\n| 2 | 1 | 11 |\n| 1 | 3 | 20 |\n| 3 | 4 | 100 |\n| 3 | 4 | 200 |\n| 3 | 4 | 200 |\n| 4 | 3 | 499 |\n+---------+-------+----------+\n输出：\n+---------+---------+------------+----------------+\n| person1 | person2 | call_count | total_duration |\n+---------+---------+------------+----------------+\n| 1 | 2 | 2 | 70 |\n| 1 | 3 | 1 | 20 |\n| 3 | 4 | 4 | 999 |\n+---------+---------+------------+----------------+\n解释：\n用户 1 和 2 打过 2 次电话，总时长为 70 (59 + 11)。\n用户 1 和 3 打过 1 次电话，总时长为 20。\n用户 3 和 4 打过 4 次电话，总时长为 999 (100 + 200 + 200 + 499)。"
}
] |
请详细分析输入的代码，并说明使用的具体编程语言以及函数实现的功能。
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[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 nums 。你需要选择 恰好 一个下标（下标从 0 开始）并删除对应的元素。请注意剩下元素的下标可能会因为删除操作而发生改变。\n比方说，如果 nums = [6,1,7,4,1] ，那么：\n\n选择删除下标 1 ，剩下的数组为 nums = [6,7,4,1] 。\n选择删除下标 2 ，剩下的数组为 nums = [6,1,4,1] 。\n选择删除下标 4 ，剩下的数组为 nums = [6,1,7,4] 。\n\n如果一个数组满足奇数下标元素的和与偶数下标元素的和相等，该数组就是一个 平衡数组 。\n请你返回删除操作后，剩下的数组 nums 是 平衡数组 的 方案数 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,6,4]\n输出：1\n解释：\n删除下标 0 ：[1,6,4] -> 偶数元素下标为：1 + 4 = 5 。奇数元素下标为：6 。不平衡。\n删除下标 1 ：[2,6,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：6 。平衡。\n删除下标 2 ：[2,1,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n删除下标 3 ：[2,1,6] -> 偶数元素下标为：2 + 6 = 8 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n只有一种让剩余数组成为平衡数组的方案。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,1,1]\n输出：3\n解释：你可以删除任意元素，剩余数组都是平衡数组。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,3]\n输出：0\n解释：不管删除哪个元素，剩下数组都不是平衡数组。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用枚举 + 前缀和。\n这里提供一个参考思路，我们先预处理得到数组 `nums` 的偶数下标元素之和 $s_1$ 以及奇数下标元素之和 $s_2$。\n\n然后从前往后枚举数组 `nums` 的每个元素 $v$，用变量 $t_1$ 和 $t_2$ 分别记录已遍历的偶数下标元素之和以及奇数下标元素之和。\n\n我们观察发现，对于当前遍历到的元素 $v$，如果删除了，那么该元素之后的奇偶下标元素之和会发生交换。此时，我们先判断该位置下标 $i$ 是奇数还是偶数。\n\n- 如果是偶数下标，删除该元素后，数组的奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1 - v$，而偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n- 如果是奇数下标，删除该元素后，数组的偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2 - v$，而奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n然后我们更新 $t_1$ 和 $t_2$，继续遍历下一个元素。遍历完数组后，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def waysToMakeFair(self, nums: List[int]) -> int:\\n s1, s2 = sum(nums[::2]), sum(nums[1::2])\\n ans = t1 = t2 = 0\\n for i, v in enumerate(nums):\\n ans += i % 2 == 0 and t2 + s1 - t1 - v == t1 + s2 - t2\\n ans += i % 2 == 1 and t2 + s1 - t1 == t1 + s2 - t2 - v\\n t1 += v if i % 2 == 0 else 0\\n t2 += v if i % 2 == 1 else 0\\n return ans\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的答案。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int waysToMakeFair(int[] nums) {\\n int s1 = 0, s2 = 0;\\n int n = nums.length;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n s1 += i % 2 == 0 ? nums[i] : 0;\\n s2 += i % 2 == 1 ? nums[i] : 0;\\n }\\n int t1 = 0, t2 = 0;\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int v = nums[i];\\n ans += i % 2 == 0 && t2 + s1 - t1 - v == t1 + s2 - t2 ? 1 : 0;\\n ans += i % 2 == 1 && t2 + s1 - t1 == t1 + s2 - t2 - v ? 1 : 0;\\n t1 += i % 2 == 0 ? v : 0;\\n t2 += i % 2 == 1 ? v : 0;\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了枚举 + 前缀和的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先预处理得到数组 `nums` 的偶数下标元素之和 $s_1$ 以及奇数下标元素之和 $s_2$。\n\n然后从前往后枚举数组 `nums` 的每个元素 $v$，用变量 $t_1$ 和 $t_2$ 分别记录已遍历的偶数下标元素之和以及奇数下标元素之和。\n\n我们观察发现，对于当前遍历到的元素 $v$，如果删除了，那么该元素之后的奇偶下标元素之和会发生交换。此时，我们先判断该位置下标 $i$ 是奇数还是偶数。\n\n- 如果是偶数下标，删除该元素后，数组的奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1 - v$，而偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n- 如果是奇数下标，删除该元素后，数组的偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2 - v$，而奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n然后我们更新 $t_1$ 和 $t_2$，继续遍历下一个元素。遍历完数组后，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 。你需要选择 恰好 一个下标（下标从 0 开始）并删除对应的元素。请注意剩下元素的下标可能会因为删除操作而发生改变。\n比方说，如果 nums = [6,1,7,4,1] ，那么：\n\n选择删除下标 1 ，剩下的数组为 nums = [6,7,4,1] 。\n选择删除下标 2 ，剩下的数组为 nums = [6,1,4,1] 。\n选择删除下标 4 ，剩下的数组为 nums = [6,1,7,4] 。\n\n如果一个数组满足奇数下标元素的和与偶数下标元素的和相等，该数组就是一个 平衡数组 。\n请你返回删除操作后，剩下的数组 nums 是 平衡数组 的 方案数 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,6,4]\n输出：1\n解释：\n删除下标 0 ：[1,6,4] -> 偶数元素下标为：1 + 4 = 5 。奇数元素下标为：6 。不平衡。\n删除下标 1 ：[2,6,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：6 。平衡。\n删除下标 2 ：[2,1,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n删除下标 3 ：[2,1,6] -> 偶数元素下标为：2 + 6 = 8 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n只有一种让剩余数组成为平衡数组的方案。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,1,1]\n输出：3\n解释：你可以删除任意元素，剩余数组都是平衡数组。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,3]\n输出：0\n解释：不管删除哪个元素，剩下数组都不是平衡数组。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104"
}
] |
请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int waysToMakeFair(vector<int>& nums) {\\n int s1 = 0, s2 = 0;\\n int n = nums.size();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n s1 += i % 2 == 0 ? nums[i] : 0;\\n s2 += i % 2 == 1 ? nums[i] : 0;\\n }\\n int t1 = 0, t2 = 0;\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int v = nums[i];\\n ans += i % 2 == 0 && t2 + s1 - t1 - v == t1 + s2 - t2;\\n ans += i % 2 == 1 && t2 + s1 - t1 == t1 + s2 - t2 - v;\\n t1 += i % 2 == 0 ? v : 0;\\n t2 += i % 2 == 1 ? v : 0;\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了枚举 + 前缀和的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先预处理得到数组 `nums` 的偶数下标元素之和 $s_1$ 以及奇数下标元素之和 $s_2$。\n\n然后从前往后枚举数组 `nums` 的每个元素 $v$，用变量 $t_1$ 和 $t_2$ 分别记录已遍历的偶数下标元素之和以及奇数下标元素之和。\n\n我们观察发现，对于当前遍历到的元素 $v$，如果删除了，那么该元素之后的奇偶下标元素之和会发生交换。此时，我们先判断该位置下标 $i$ 是奇数还是偶数。\n\n- 如果是偶数下标，删除该元素后，数组的奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1 - v$，而偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n- 如果是奇数下标，删除该元素后，数组的偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2 - v$，而奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n然后我们更新 $t_1$ 和 $t_2$，继续遍历下一个元素。遍历完数组后，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 。你需要选择 恰好 一个下标（下标从 0 开始）并删除对应的元素。请注意剩下元素的下标可能会因为删除操作而发生改变。\n比方说，如果 nums = [6,1,7,4,1] ，那么：\n\n选择删除下标 1 ，剩下的数组为 nums = [6,7,4,1] 。\n选择删除下标 2 ，剩下的数组为 nums = [6,1,4,1] 。\n选择删除下标 4 ，剩下的数组为 nums = [6,1,7,4] 。\n\n如果一个数组满足奇数下标元素的和与偶数下标元素的和相等，该数组就是一个 平衡数组 。\n请你返回删除操作后，剩下的数组 nums 是 平衡数组 的 方案数 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,6,4]\n输出：1\n解释：\n删除下标 0 ：[1,6,4] -> 偶数元素下标为：1 + 4 = 5 。奇数元素下标为：6 。不平衡。\n删除下标 1 ：[2,6,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：6 。平衡。\n删除下标 2 ：[2,1,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n删除下标 3 ：[2,1,6] -> 偶数元素下标为：2 + 6 = 8 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n只有一种让剩余数组成为平衡数组的方案。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,1,1]\n输出：3\n解释：你可以删除任意元素，剩余数组都是平衡数组。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,3]\n输出：0\n解释：不管删除哪个元素，剩下数组都不是平衡数组。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc waysToMakeFair(nums []int) (ans int) {\\n\\tvar s1, s2, t1, t2 int\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\tif i%2 == 0 {\\n\\t\\t\\ts1 += v\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\ts2 += v\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\tif i%2 == 0 && t2+s1-t1-v == t1+s2-t2 {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif i%2 == 1 && t2+s1-t1 == t1+s2-t2-v {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif i%2 == 0 {\\n\\t\\t\\tt1 += v\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tt2 += v\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了枚举 + 前缀和的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先预处理得到数组 `nums` 的偶数下标元素之和 $s_1$ 以及奇数下标元素之和 $s_2$。\n\n然后从前往后枚举数组 `nums` 的每个元素 $v$，用变量 $t_1$ 和 $t_2$ 分别记录已遍历的偶数下标元素之和以及奇数下标元素之和。\n\n我们观察发现，对于当前遍历到的元素 $v$，如果删除了，那么该元素之后的奇偶下标元素之和会发生交换。此时，我们先判断该位置下标 $i$ 是奇数还是偶数。\n\n- 如果是偶数下标，删除该元素后，数组的奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1 - v$，而偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n- 如果是奇数下标，删除该元素后，数组的偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2 - v$，而奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n然后我们更新 $t_1$ 和 $t_2$，继续遍历下一个元素。遍历完数组后，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 。你需要选择 恰好 一个下标（下标从 0 开始）并删除对应的元素。请注意剩下元素的下标可能会因为删除操作而发生改变。\n比方说，如果 nums = [6,1,7,4,1] ，那么：\n\n选择删除下标 1 ，剩下的数组为 nums = [6,7,4,1] 。\n选择删除下标 2 ，剩下的数组为 nums = [6,1,4,1] 。\n选择删除下标 4 ，剩下的数组为 nums = [6,1,7,4] 。\n\n如果一个数组满足奇数下标元素的和与偶数下标元素的和相等，该数组就是一个 平衡数组 。\n请你返回删除操作后，剩下的数组 nums 是 平衡数组 的 方案数 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,6,4]\n输出：1\n解释：\n删除下标 0 ：[1,6,4] -> 偶数元素下标为：1 + 4 = 5 。奇数元素下标为：6 。不平衡。\n删除下标 1 ：[2,6,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：6 。平衡。\n删除下标 2 ：[2,1,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n删除下标 3 ：[2,1,6] -> 偶数元素下标为：2 + 6 = 8 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n只有一种让剩余数组成为平衡数组的方案。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,1,1]\n输出：3\n解释：你可以删除任意元素，剩余数组都是平衡数组。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,3]\n输出：0\n解释：不管删除哪个元素，剩下数组都不是平衡数组。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * @param {number[]} nums\\n * @return {number}\\n */\\nvar waysToMakeFair = function (nums) {\\n let [s1, s2, t1, t2] = [0, 0, 0, 0];\\n const n = nums.length;\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n if (i % 2 == 0) {\\n s1 += nums[i];\\n } else {\\n s2 += nums[i];\\n }\\n }\\n let ans = 0;\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n const v = nums[i];\\n ans += i % 2 == 0 && t2 + s1 - t1 - v == t1 + s2 - t2;\\n ans += i % 2 == 1 && t2 + s1 - t1 == t1 + s2 - t2 - v;\\n t1 += i % 2 == 0 ? v : 0;\\n t2 += i % 2 == 1 ? v : 0;\\n }\\n return ans;\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 JavaScript 语言。\n实现的时候主要使用了枚举 + 前缀和的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们先预处理得到数组 `nums` 的偶数下标元素之和 $s_1$ 以及奇数下标元素之和 $s_2$。\n\n然后从前往后枚举数组 `nums` 的每个元素 $v$，用变量 $t_1$ 和 $t_2$ 分别记录已遍历的偶数下标元素之和以及奇数下标元素之和。\n\n我们观察发现，对于当前遍历到的元素 $v$，如果删除了，那么该元素之后的奇偶下标元素之和会发生交换。此时，我们先判断该位置下标 $i$ 是奇数还是偶数。\n\n- 如果是偶数下标，删除该元素后，数组的奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1 - v$，而偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n- 如果是奇数下标，删除该元素后，数组的偶数下标元素之和为 $t_1 + s_2 - t_2 - v$，而奇数下标元素之和为 $t_2 + s_1 - t_1$，如果这两个和相等，那么就是一个平衡数组，答案加一。\n\n然后我们更新 $t_1$ 和 $t_2$，继续遍历下一个元素。遍历完数组后，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 。你需要选择 恰好 一个下标（下标从 0 开始）并删除对应的元素。请注意剩下元素的下标可能会因为删除操作而发生改变。\n比方说，如果 nums = [6,1,7,4,1] ，那么：\n\n选择删除下标 1 ，剩下的数组为 nums = [6,7,4,1] 。\n选择删除下标 2 ，剩下的数组为 nums = [6,1,4,1] 。\n选择删除下标 4 ，剩下的数组为 nums = [6,1,7,4] 。\n\n如果一个数组满足奇数下标元素的和与偶数下标元素的和相等，该数组就是一个 平衡数组 。\n请你返回删除操作后，剩下的数组 nums 是 平衡数组 的 方案数 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,6,4]\n输出：1\n解释：\n删除下标 0 ：[1,6,4] -> 偶数元素下标为：1 + 4 = 5 。奇数元素下标为：6 。不平衡。\n删除下标 1 ：[2,6,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：6 。平衡。\n删除下标 2 ：[2,1,4] -> 偶数元素下标为：2 + 4 = 6 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n删除下标 3 ：[2,1,6] -> 偶数元素下标为：2 + 6 = 8 。奇数元素下标为：1 。不平衡。\n只有一种让剩余数组成为平衡数组的方案。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [1,1,1]\n输出：3\n解释：你可以删除任意元素，剩余数组都是平衡数组。\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [1,2,3]\n输出：0\n解释：不管删除哪个元素，剩下数组都不是平衡数组。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104"
}
] |
请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。
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[
{
"from": "human",
"value": "请你设计一个队列，支持在前，中，后三个位置的 push 和 pop 操作。\n请你完成 FrontMiddleBack 类：\n\nFrontMiddleBack() 初始化队列。\nvoid pushFront(int val) 将 val 添加到队列的 最前面 。\nvoid pushMiddle(int val) 将 val 添加到队列的 正中间 。\nvoid pushBack(int val) 将 val 添加到队里的 最后面 。\nint popFront() 将 最前面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popMiddle() 将 正中间 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popBack() 将 最后面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\n\n请注意当有 两个 中间位置的时候，选择靠前面的位置进行操作。比方说：\n\n将 6 添加到 [1, 2, 3, 4, 5] 的中间位置，结果数组为 [1, 2, 6, 3, 4, 5] 。\n从 [1, 2, 3, 4, 5, 6] 的中间位置弹出元素，返回 3 ，数组变为 [1, 2, 4, 5, 6] 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FrontMiddleBackQueue\", \"pushFront\", \"pushBack\", \"pushMiddle\", \"pushMiddle\", \"popFront\", \"popMiddle\", \"popMiddle\", \"popBack\", \"popFront\"]\n[[], [1], [2], [3], [4], [], [], [], [], []]\n输出：\n[null, null, null, null, null, 1, 3, 4, 2, -1]\n\n解释：\nFrontMiddleBackQueue q = new FrontMiddleBackQueue();\nq.pushFront(1); // [1]\nq.pushBack(2); // [1, 2]\nq.pushMiddle(3); // [1, 3, 2]\nq.pushMiddle(4); // [1, 4, 3, 2]\nq.popFront(); // 返回 1 -> [4, 3, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 3 -> [4, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 4 -> [2]\nq.popBack(); // 返回 2 -> []\nq.popFront(); // 返回 -1 -> [] （队列为空）\n\n \n提示：\n\n1 <= val <= 109\n最多调用 1000 次 pushFront， pushMiddle， pushBack， popFront， popMiddle 和 popBack 。\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用双“双端队列”。\n这里提供一个参考思路，我们用两个双端队列，其中 $q_1$ 存储前半部分，而 $q_2$ 存储后半部分。每次由 `rebalance` 函数来维护两个队列的平衡性，即保持 $q_1$ 和 $q_2$ 的长度差不超过 $1$ 且 $q_2$ 的长度不小于 $q_1$ 的长度。\n\n时间复杂度方面，每次操作的时间复杂度为 $O(1)$，总的空间复杂度为 $O(n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass FrontMiddleBackQueue:\\n def __init__(self):\\n self.q1 = deque()\\n self.q2 = deque()\\n\\n def pushFront(self, val: int) -> None:\\n self.q1.appendleft(val)\\n self.rebalance()\\n\\n def pushMiddle(self, val: int) -> None:\\n self.q1.append(val)\\n self.rebalance()\\n\\n def pushBack(self, val: int) -> None:\\n self.q2.append(val)\\n self.rebalance()\\n\\n def popFront(self) -> int:\\n if not self.q1 and not self.q2:\\n return -1\\n if self.q1:\\n val = self.q1.popleft()\\n else:\\n val = self.q2.popleft()\\n self.rebalance()\\n return val\\n\\n def popMiddle(self) -> int:\\n if not self.q1 and not self.q2:\\n return -1\\n if len(self.q1) == len(self.q2):\\n val = self.q1.pop()\\n else:\\n val = self.q2.popleft()\\n self.rebalance()\\n return val\\n\\n def popBack(self) -> int:\\n if not self.q2:\\n return -1\\n val = self.q2.pop()\\n self.rebalance()\\n return val\\n\\n def rebalance(self):\\n if len(self.q1) > len(self.q2):\\n self.q2.appendleft(self.q1.pop())\\n if len(self.q2) > len(self.q1) + 1:\\n self.q1.append(self.q2.popleft())\\n\\n\\n# Your FrontMiddleBackQueue object will be instantiated and called as such:\\n# obj = FrontMiddleBackQueue()\\n# obj.pushFront(val)\\n# obj.pushMiddle(val)\\n# obj.pushBack(val)\\n# param_4 = obj.popFront()\\n# param_5 = obj.popMiddle()\\n# param_6 = obj.popBack()\\n```']"
}
] |
请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法
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[
{
"from": "human",
"value": "请你设计一个队列，支持在前，中，后三个位置的 push 和 pop 操作。\n请你完成 FrontMiddleBack 类：\n\nFrontMiddleBack() 初始化队列。\nvoid pushFront(int val) 将 val 添加到队列的 最前面 。\nvoid pushMiddle(int val) 将 val 添加到队列的 正中间 。\nvoid pushBack(int val) 将 val 添加到队里的 最后面 。\nint popFront() 将 最前面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popMiddle() 将 正中间 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popBack() 将 最后面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\n\n请注意当有 两个 中间位置的时候，选择靠前面的位置进行操作。比方说：\n\n将 6 添加到 [1, 2, 3, 4, 5] 的中间位置，结果数组为 [1, 2, 6, 3, 4, 5] 。\n从 [1, 2, 3, 4, 5, 6] 的中间位置弹出元素，返回 3 ，数组变为 [1, 2, 4, 5, 6] 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FrontMiddleBackQueue\", \"pushFront\", \"pushBack\", \"pushMiddle\", \"pushMiddle\", \"popFront\", \"popMiddle\", \"popMiddle\", \"popBack\", \"popFront\"]\n[[], [1], [2], [3], [4], [], [], [], [], []]\n输出：\n[null, null, null, null, null, 1, 3, 4, 2, -1]\n\n解释：\nFrontMiddleBackQueue q = new FrontMiddleBackQueue();\nq.pushFront(1); // [1]\nq.pushBack(2); // [1, 2]\nq.pushMiddle(3); // [1, 3, 2]\nq.pushMiddle(4); // [1, 4, 3, 2]\nq.popFront(); // 返回 1 -> [4, 3, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 3 -> [4, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 4 -> [2]\nq.popBack(); // 返回 2 -> []\nq.popFront(); // 返回 -1 -> [] （队列为空）\n\n \n提示：\n\n1 <= val <= 109\n最多调用 1000 次 pushFront， pushMiddle， pushBack， popFront， popMiddle 和 popBack 。\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用双“双端队列”。\n这里提供一个参考思路，我们用两个双端队列，其中 $q_1$ 存储前半部分，而 $q_2$ 存储后半部分。每次由 `rebalance` 函数来维护两个队列的平衡性，即保持 $q_1$ 和 $q_2$ 的长度差不超过 $1$ 且 $q_2$ 的长度不小于 $q_1$ 的长度。\n\n时间复杂度方面，每次操作的时间复杂度为 $O(1)$，总的空间复杂度为 $O(n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass FrontMiddleBackQueue {\\n private Deque<Integer> q1 = new ArrayDeque<>();\\n private Deque<Integer> q2 = new ArrayDeque<>();\\n\\n public FrontMiddleBackQueue() {\\n }\\n\\n public void pushFront(int val) {\\n q1.offerFirst(val);\\n rebalance();\\n }\\n\\n public void pushMiddle(int val) {\\n q1.offerLast(val);\\n rebalance();\\n }\\n\\n public void pushBack(int val) {\\n q2.offerLast(val);\\n rebalance();\\n }\\n\\n public int popFront() {\\n if (q1.isEmpty() && q2.isEmpty()) {\\n return -1;\\n }\\n int val = q1.isEmpty() ? q2.pollFirst() : q1.pollFirst();\\n rebalance();\\n return val;\\n }\\n\\n public int popMiddle() {\\n if (q1.isEmpty() && q2.isEmpty()) {\\n return -1;\\n }\\n int val = q1.size() == q2.size() ? q1.pollLast() : q2.pollFirst();\\n rebalance();\\n return val;\\n }\\n\\n public int popBack() {\\n if (q2.isEmpty()) {\\n return -1;\\n }\\n int val = q2.pollLast();\\n rebalance();\\n return val;\\n }\\n\\n private void rebalance() {\\n if (q1.size() > q2.size()) {\\n q2.offerFirst(q1.pollLast());\\n }\\n if (q2.size() > q1.size() + 1) {\\n q1.offerLast(q2.pollFirst());\\n }\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your FrontMiddleBackQueue object will be instantiated and called as such:\\n * FrontMiddleBackQueue obj = new FrontMiddleBackQueue();\\n * obj.pushFront(val);\\n * obj.pushMiddle(val);\\n * obj.pushBack(val);\\n * int param_4 = obj.popFront();\\n * int param_5 = obj.popMiddle();\\n * int param_6 = obj.popBack();\\n */\\n```']"
}
] |
请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass FrontMiddleBackQueue {\\npublic:\\n FrontMiddleBackQueue() {\\n\\n }\\n\\n void pushFront(int val) {\\n q1.push_front(val);\\n rebalance();\\n }\\n\\n void pushMiddle(int val) {\\n q1.push_back(val);\\n rebalance();\\n }\\n\\n void pushBack(int val) {\\n q2.push_back(val);\\n rebalance();\\n }\\n\\n int popFront() {\\n if (q1.empty() && q2.empty()) return -1;\\n int val = 0;\\n if (q1.size()) {\\n val = q1.front();\\n q1.pop_front();\\n } else {\\n val = q2.front();\\n q2.pop_front();\\n }\\n rebalance();\\n return val;\\n }\\n\\n int popMiddle() {\\n if (q1.empty() && q2.empty()) return -1;\\n int val = 0;\\n if (q1.size() == q2.size()) {\\n val = q1.back();\\n q1.pop_back();\\n } else {\\n val = q2.front();\\n q2.pop_front();\\n }\\n rebalance();\\n return val;\\n }\\n\\n int popBack() {\\n if (q2.empty()) return -1;\\n int val = q2.back();\\n q2.pop_back();\\n rebalance();\\n return val;\\n }\\n\\nprivate:\\n deque<int> q1;\\n deque<int> q2;\\n\\n void rebalance() {\\n if (q1.size() > q2.size()) {\\n q2.push_front(q1.back());\\n q1.pop_back();\\n }\\n if (q2.size() > q1.size() + 1) {\\n q1.push_back(q2.front());\\n q2.pop_front();\\n }\\n }\\n};\\n\\n/**\\n * Your FrontMiddleBackQueue object will be instantiated and called as such:\\n * FrontMiddleBackQueue* obj = new FrontMiddleBackQueue();\\n * obj->pushFront(val);\\n * obj->pushMiddle(val);\\n * obj->pushBack(val);\\n * int param_4 = obj->popFront();\\n * int param_5 = obj->popMiddle();\\n * int param_6 = obj->popBack();\\n */\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了双“双端队列”的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用两个双端队列，其中 $q_1$ 存储前半部分，而 $q_2$ 存储后半部分。每次由 `rebalance` 函数来维护两个队列的平衡性，即保持 $q_1$ 和 $q_2$ 的长度差不超过 $1$ 且 $q_2$ 的长度不小于 $q_1$ 的长度。\n\n时间复杂度方面，每次操作的时间复杂度为 $O(1)$，总的空间复杂度为 $O(n)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你设计一个队列，支持在前，中，后三个位置的 push 和 pop 操作。\n请你完成 FrontMiddleBack 类：\n\nFrontMiddleBack() 初始化队列。\nvoid pushFront(int val) 将 val 添加到队列的 最前面 。\nvoid pushMiddle(int val) 将 val 添加到队列的 正中间 。\nvoid pushBack(int val) 将 val 添加到队里的 最后面 。\nint popFront() 将 最前面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popMiddle() 将 正中间 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popBack() 将 最后面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\n\n请注意当有 两个 中间位置的时候，选择靠前面的位置进行操作。比方说：\n\n将 6 添加到 [1, 2, 3, 4, 5] 的中间位置，结果数组为 [1, 2, 6, 3, 4, 5] 。\n从 [1, 2, 3, 4, 5, 6] 的中间位置弹出元素，返回 3 ，数组变为 [1, 2, 4, 5, 6] 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FrontMiddleBackQueue\", \"pushFront\", \"pushBack\", \"pushMiddle\", \"pushMiddle\", \"popFront\", \"popMiddle\", \"popMiddle\", \"popBack\", \"popFront\"]\n[[], [1], [2], [3], [4], [], [], [], [], []]\n输出：\n[null, null, null, null, null, 1, 3, 4, 2, -1]\n\n解释：\nFrontMiddleBackQueue q = new FrontMiddleBackQueue();\nq.pushFront(1); // [1]\nq.pushBack(2); // [1, 2]\nq.pushMiddle(3); // [1, 3, 2]\nq.pushMiddle(4); // [1, 4, 3, 2]\nq.popFront(); // 返回 1 -> [4, 3, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 3 -> [4, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 4 -> [2]\nq.popBack(); // 返回 2 -> []\nq.popFront(); // 返回 -1 -> [] （队列为空）\n\n \n提示：\n\n1 <= val <= 109\n最多调用 1000 次 pushFront， pushMiddle， pushBack， popFront， popMiddle 和 popBack 。"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
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[
{
"from": "human",
"value": "请你设计一个队列，支持在前，中，后三个位置的 push 和 pop 操作。\n请你完成 FrontMiddleBack 类：\n\nFrontMiddleBack() 初始化队列。\nvoid pushFront(int val) 将 val 添加到队列的 最前面 。\nvoid pushMiddle(int val) 将 val 添加到队列的 正中间 。\nvoid pushBack(int val) 将 val 添加到队里的 最后面 。\nint popFront() 将 最前面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popMiddle() 将 正中间 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popBack() 将 最后面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\n\n请注意当有 两个 中间位置的时候，选择靠前面的位置进行操作。比方说：\n\n将 6 添加到 [1, 2, 3, 4, 5] 的中间位置，结果数组为 [1, 2, 6, 3, 4, 5] 。\n从 [1, 2, 3, 4, 5, 6] 的中间位置弹出元素，返回 3 ，数组变为 [1, 2, 4, 5, 6] 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FrontMiddleBackQueue\", \"pushFront\", \"pushBack\", \"pushMiddle\", \"pushMiddle\", \"popFront\", \"popMiddle\", \"popMiddle\", \"popBack\", \"popFront\"]\n[[], [1], [2], [3], [4], [], [], [], [], []]\n输出：\n[null, null, null, null, null, 1, 3, 4, 2, -1]\n\n解释：\nFrontMiddleBackQueue q = new FrontMiddleBackQueue();\nq.pushFront(1); // [1]\nq.pushBack(2); // [1, 2]\nq.pushMiddle(3); // [1, 3, 2]\nq.pushMiddle(4); // [1, 4, 3, 2]\nq.popFront(); // 返回 1 -> [4, 3, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 3 -> [4, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 4 -> [2]\nq.popBack(); // 返回 2 -> []\nq.popFront(); // 返回 -1 -> [] （队列为空）\n\n \n提示：\n\n1 <= val <= 109\n最多调用 1000 次 pushFront， pushMiddle， pushBack， popFront， popMiddle 和 popBack 。\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用双“双端队列”。\n这里提供一个参考思路，我们用两个双端队列，其中 $q_1$ 存储前半部分，而 $q_2$ 存储后半部分。每次由 `rebalance` 函数来维护两个队列的平衡性，即保持 $q_1$ 和 $q_2$ 的长度差不超过 $1$ 且 $q_2$ 的长度不小于 $q_1$ 的长度。\n\n时间复杂度方面，每次操作的时间复杂度为 $O(1)$，总的空间复杂度为 $O(n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\ntype FrontMiddleBackQueue struct{}\\n\\nvar a []int\\n\\nfunc Constructor() (_ FrontMiddleBackQueue) {\\n\\ta = nil\\n\\treturn\\n}\\n\\nfunc (FrontMiddleBackQueue) PushFront(v int) {\\n\\ta = append([]int{v}, a...)\\n}\\n\\nfunc (FrontMiddleBackQueue) PushMiddle(v int) {\\n\\tp := len(a) / 2\\n\\ta = append(a[:p], append([]int{v}, a[p:]...)...)\\n}\\n\\nfunc (FrontMiddleBackQueue) PushBack(v int) {\\n\\ta = append(a, v)\\n}\\n\\nfunc (FrontMiddleBackQueue) PopFront() (ans int) {\\n\\tif len(a) == 0 {\\n\\t\\treturn -1\\n\\t}\\n\\tans = a[0]\\n\\ta = a[1:]\\n\\treturn\\n}\\n\\nfunc (FrontMiddleBackQueue) PopMiddle() (ans int) {\\n\\tif len(a) == 0 {\\n\\t\\treturn -1\\n\\t}\\n\\tp := (len(a) - 1) / 2\\n\\tans = a[p]\\n\\ta = append(a[:p], a[p+1:]...)\\n\\treturn\\n}\\n\\nfunc (FrontMiddleBackQueue) PopBack() (ans int) {\\n\\tif len(a) == 0 {\\n\\t\\treturn -1\\n\\t}\\n\\tans = a[len(a)-1]\\n\\ta = a[:len(a)-1]\\n\\treturn\\n}\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的答案。
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[
{
"from": "human",
"value": "请你设计一个队列，支持在前，中，后三个位置的 push 和 pop 操作。\n请你完成 FrontMiddleBack 类：\n\nFrontMiddleBack() 初始化队列。\nvoid pushFront(int val) 将 val 添加到队列的 最前面 。\nvoid pushMiddle(int val) 将 val 添加到队列的 正中间 。\nvoid pushBack(int val) 将 val 添加到队里的 最后面 。\nint popFront() 将 最前面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popMiddle() 将 正中间 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\nint popBack() 将 最后面 的元素从队列中删除并返回值，如果删除之前队列为空，那么返回 -1 。\n\n请注意当有 两个 中间位置的时候，选择靠前面的位置进行操作。比方说：\n\n将 6 添加到 [1, 2, 3, 4, 5] 的中间位置，结果数组为 [1, 2, 6, 3, 4, 5] 。\n从 [1, 2, 3, 4, 5, 6] 的中间位置弹出元素，返回 3 ，数组变为 [1, 2, 4, 5, 6] 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"FrontMiddleBackQueue\", \"pushFront\", \"pushBack\", \"pushMiddle\", \"pushMiddle\", \"popFront\", \"popMiddle\", \"popMiddle\", \"popBack\", \"popFront\"]\n[[], [1], [2], [3], [4], [], [], [], [], []]\n输出：\n[null, null, null, null, null, 1, 3, 4, 2, -1]\n\n解释：\nFrontMiddleBackQueue q = new FrontMiddleBackQueue();\nq.pushFront(1); // [1]\nq.pushBack(2); // [1, 2]\nq.pushMiddle(3); // [1, 3, 2]\nq.pushMiddle(4); // [1, 4, 3, 2]\nq.popFront(); // 返回 1 -> [4, 3, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 3 -> [4, 2]\nq.popMiddle(); // 返回 4 -> [2]\nq.popBack(); // 返回 2 -> []\nq.popFront(); // 返回 -1 -> [] （队列为空）\n\n \n提示：\n\n1 <= val <= 109\n最多调用 1000 次 pushFront， pushMiddle， pushBack， popFront， popMiddle 和 popBack 。\n请使用 JavaScript 语言。\n提示：可以使用双“双端队列”。\n这里提供一个参考思路，我们用两个双端队列，其中 $q_1$ 存储前半部分，而 $q_2$ 存储后半部分。每次由 `rebalance` 函数来维护两个队列的平衡性，即保持 $q_1$ 和 $q_2$ 的长度差不超过 $1$ 且 $q_2$ 的长度不小于 $q_1$ 的长度。\n\n时间复杂度方面，每次操作的时间复杂度为 $O(1)$，总的空间复杂度为 $O(n)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```js\\nvar FrontMiddleBackQueue = function () {\\n this.left = [];\\n this.right = [];\\n};\\n\\n/**\\n * @param {number} val\\n * @return {void}\\n */\\nFrontMiddleBackQueue.prototype.pushFront = function (val) {\\n this.left.unshift(val);\\n this.rebalance();\\n};\\n\\n/**\\n * @param {number} val\\n * @return {void}\\n */\\nFrontMiddleBackQueue.prototype.pushMiddle = function (val) {\\n this.left.push(val);\\n this.rebalance();\\n};\\n\\n/**\\n * @param {number} val\\n * @return {void}\\n */\\nFrontMiddleBackQueue.prototype.pushBack = function (val) {\\n this.right.push(val);\\n this.rebalance();\\n};\\n\\n/**\\n * @return {number}\\n */\\nFrontMiddleBackQueue.prototype.popFront = function () {\\n if (this.isEmpty()) return -1;\\n let num = this.left.length == 0 ? this.right.shift() : this.left.shift();\\n this.rebalance();\\n return num;\\n};\\n\\n/**\\n * @return {number}\\n */\\nFrontMiddleBackQueue.prototype.popMiddle = function () {\\n if (this.isEmpty()) return -1;\\n let num =\\n this.left.length == this.right.length\\n ? this.left.pop()\\n : this.right.shift();\\n this.rebalance();\\n return num;\\n};\\n\\n/**\\n * @return {number}\\n */\\nFrontMiddleBackQueue.prototype.popBack = function () {\\n if (this.isEmpty()) return -1;\\n let num = this.right.pop();\\n this.rebalance();\\n return num;\\n};\\n\\nFrontMiddleBackQueue.prototype.rebalance = function () {\\n while (this.left.length > this.right.length) {\\n this.right.unshift(this.left.pop());\\n }\\n while (this.right.length > this.left.length + 1) {\\n this.left.push(this.right.shift());\\n }\\n};\\n\\nFrontMiddleBackQueue.prototype.isEmpty = function () {\\n return this.left.length == 0 && this.right.length == 0;\\n};\\n\\n/**\\n * Your FrontMiddleBackQueue object will be instantiated and called as such:\\n * var obj = new FrontMiddleBackQueue()\\n * obj.pushFront(val)\\n * obj.pushMiddle(val)\\n * obj.pushBack(val)\\n * var param_4 = obj.popFront()\\n * var param_5 = obj.popMiddle()\\n * var param_6 = obj.popBack()\\n */\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def furthestBuilding(self, heights: List[int], bricks: int, ladders: int) -> int:\\n h = []\\n for i, a in enumerate(heights[:-1]):\\n b = heights[i + 1]\\n d = b - a\\n if d > 0:\\n heappush(h, d)\\n if len(h) > ladders:\\n bricks -= heappop(h)\\n if bricks < 0:\\n return i\\n return len(heights) - 1\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 优先队列（小根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，梯子最好用在高度差较大的地方，因此我们可以将所有的高度差存入优先队列中，每次取出最小的高度差，如果梯子不够用，则用砖块填补，如果砖块不够用，则返回当前位置。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `heights` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 heights ，表示建筑物的高度。另有一些砖块 bricks 和梯子 ladders 。\n你从建筑物 0 开始旅程，不断向后面的建筑物移动，期间可能会用到砖块或梯子。\n当从建筑物 i 移动到建筑物 i+1（下标 从 0 开始 ）时：\n\n如果当前建筑物的高度 大于或等于 下一建筑物的高度，则不需要梯子或砖块\n如果当前建筑的高度 小于 下一个建筑的高度，您可以使用 一架梯子 或 (h[i+1] - h[i]) 个砖块\n\n如果以最佳方式使用给定的梯子和砖块，返回你可以到达的最远建筑物的下标（下标 从 0 开始 ）。\n\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [4,2,7,6,9,14,12], bricks = 5, ladders = 1\n输出：4\n解释：从建筑物 0 出发，你可以按此方案完成旅程：\n- 不使用砖块或梯子到达建筑物 1 ，因为 4 >= 2\n- 使用 5 个砖块到达建筑物 2 。你必须使用砖块或梯子，因为 2 < 7\n- 不使用砖块或梯子到达建筑物 3 ，因为 7 >= 6\n- 使用唯一的梯子到达建筑物 4 。你必须使用砖块或梯子，因为 6 < 9\n无法越过建筑物 4 ，因为没有更多砖块或梯子。\n\n示例 2：\n\n输入：heights = [4,12,2,7,3,18,20,3,19], bricks = 10, ladders = 2\n输出：7\n\n示例 3：\n\n输入：heights = [14,3,19,3], bricks = 17, ladders = 0\n输出：3\n\n \n提示：\n\n1 <= heights.length <= 105\n1 <= heights[i] <= 106\n0 <= bricks <= 109\n0 <= ladders <= heights.length"
}
] |
请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int furthestBuilding(int[] heights, int bricks, int ladders) {\\n PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>();\\n int n = heights.length;\\n for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {\\n int a = heights[i], b = heights[i + 1];\\n int d = b - a;\\n if (d > 0) {\\n q.offer(d);\\n if (q.size() > ladders) {\\n bricks -= q.poll();\\n if (bricks < 0) {\\n return i;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return n - 1;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 优先队列（小根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，梯子最好用在高度差较大的地方，因此我们可以将所有的高度差存入优先队列中，每次取出最小的高度差，如果梯子不够用，则用砖块填补，如果砖块不够用，则返回当前位置。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `heights` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 heights ，表示建筑物的高度。另有一些砖块 bricks 和梯子 ladders 。\n你从建筑物 0 开始旅程，不断向后面的建筑物移动，期间可能会用到砖块或梯子。\n当从建筑物 i 移动到建筑物 i+1（下标 从 0 开始 ）时：\n\n如果当前建筑物的高度 大于或等于 下一建筑物的高度，则不需要梯子或砖块\n如果当前建筑的高度 小于 下一个建筑的高度，您可以使用 一架梯子 或 (h[i+1] - h[i]) 个砖块\n\n如果以最佳方式使用给定的梯子和砖块，返回你可以到达的最远建筑物的下标（下标 从 0 开始 ）。\n\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [4,2,7,6,9,14,12], bricks = 5, ladders = 1\n输出：4\n解释：从建筑物 0 出发，你可以按此方案完成旅程：\n- 不使用砖块或梯子到达建筑物 1 ，因为 4 >= 2\n- 使用 5 个砖块到达建筑物 2 。你必须使用砖块或梯子，因为 2 < 7\n- 不使用砖块或梯子到达建筑物 3 ，因为 7 >= 6\n- 使用唯一的梯子到达建筑物 4 。你必须使用砖块或梯子，因为 6 < 9\n无法越过建筑物 4 ，因为没有更多砖块或梯子。\n\n示例 2：\n\n输入：heights = [4,12,2,7,3,18,20,3,19], bricks = 10, ladders = 2\n输出：7\n\n示例 3：\n\n输入：heights = [14,3,19,3], bricks = 17, ladders = 0\n输出：3\n\n \n提示：\n\n1 <= heights.length <= 105\n1 <= heights[i] <= 106\n0 <= bricks <= 109\n0 <= ladders <= heights.length"
}
] |
请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 heights ，表示建筑物的高度。另有一些砖块 bricks 和梯子 ladders 。\n你从建筑物 0 开始旅程，不断向后面的建筑物移动，期间可能会用到砖块或梯子。\n当从建筑物 i 移动到建筑物 i+1（下标 从 0 开始 ）时：\n\n如果当前建筑物的高度 大于或等于 下一建筑物的高度，则不需要梯子或砖块\n如果当前建筑的高度 小于 下一个建筑的高度，您可以使用 一架梯子 或 (h[i+1] - h[i]) 个砖块\n\n如果以最佳方式使用给定的梯子和砖块，返回你可以到达的最远建筑物的下标（下标 从 0 开始 ）。\n\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [4,2,7,6,9,14,12], bricks = 5, ladders = 1\n输出：4\n解释：从建筑物 0 出发，你可以按此方案完成旅程：\n- 不使用砖块或梯子到达建筑物 1 ，因为 4 >= 2\n- 使用 5 个砖块到达建筑物 2 。你必须使用砖块或梯子，因为 2 < 7\n- 不使用砖块或梯子到达建筑物 3 ，因为 7 >= 6\n- 使用唯一的梯子到达建筑物 4 。你必须使用砖块或梯子，因为 6 < 9\n无法越过建筑物 4 ，因为没有更多砖块或梯子。\n\n示例 2：\n\n输入：heights = [4,12,2,7,3,18,20,3,19], bricks = 10, ladders = 2\n输出：7\n\n示例 3：\n\n输入：heights = [14,3,19,3], bricks = 17, ladders = 0\n输出：3\n\n \n提示：\n\n1 <= heights.length <= 105\n1 <= heights[i] <= 106\n0 <= bricks <= 109\n0 <= ladders <= heights.length\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用贪心 + 优先队列（小根堆）。\n这里提供一个参考思路，梯子最好用在高度差较大的地方，因此我们可以将所有的高度差存入优先队列中，每次取出最小的高度差，如果梯子不够用，则用砖块填补，如果砖块不够用，则返回当前位置。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `heights` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int furthestBuilding(vector<int>& heights, int bricks, int ladders) {\\n priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q;\\n int n = heights.size();\\n for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {\\n int a = heights[i], b = heights[i + 1];\\n int d = b - a;\\n if (d > 0) {\\n q.push(d);\\n if (q.size() > ladders) {\\n bricks -= q.top();\\n q.pop();\\n if (bricks < 0) {\\n return i;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return n - 1;\\n }\\n};\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc furthestBuilding(heights []int, bricks int, ladders int) int {\\n\\tq := hp{}\\n\\tn := len(heights)\\n\\tfor i, a := range heights[:n-1] {\\n\\t\\tb := heights[i+1]\\n\\t\\td := b - a\\n\\t\\tif d > 0 {\\n\\t\\t\\theap.Push(&q, d)\\n\\t\\t\\tif q.Len() > ladders {\\n\\t\\t\\t\\tbricks -= heap.Pop(&q).(int)\\n\\t\\t\\t\\tif bricks < 0 {\\n\\t\\t\\t\\t\\treturn i\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn n - 1\\n}\\n\\ntype hp struct{ sort.IntSlice }\\n\\nfunc (h *hp) Push(v interface{}) { h.IntSlice = append(h.IntSlice, v.(int)) }\\nfunc (h *hp) Pop() interface{} {\\n\\ta := h.IntSlice\\n\\tv := a[len(a)-1]\\n\\th.IntSlice = a[:len(a)-1]\\n\\treturn v\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 优先队列（小根堆）的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，梯子最好用在高度差较大的地方，因此我们可以将所有的高度差存入优先队列中，每次取出最小的高度差，如果梯子不够用，则用砖块填补，如果砖块不够用，则返回当前位置。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `heights` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 heights ，表示建筑物的高度。另有一些砖块 bricks 和梯子 ladders 。\n你从建筑物 0 开始旅程，不断向后面的建筑物移动，期间可能会用到砖块或梯子。\n当从建筑物 i 移动到建筑物 i+1（下标 从 0 开始 ）时：\n\n如果当前建筑物的高度 大于或等于 下一建筑物的高度，则不需要梯子或砖块\n如果当前建筑的高度 小于 下一个建筑的高度，您可以使用 一架梯子 或 (h[i+1] - h[i]) 个砖块\n\n如果以最佳方式使用给定的梯子和砖块，返回你可以到达的最远建筑物的下标（下标 从 0 开始 ）。\n\n \n示例 1：\n\n\n输入：heights = [4,2,7,6,9,14,12], bricks = 5, ladders = 1\n输出：4\n解释：从建筑物 0 出发，你可以按此方案完成旅程：\n- 不使用砖块或梯子到达建筑物 1 ，因为 4 >= 2\n- 使用 5 个砖块到达建筑物 2 。你必须使用砖块或梯子，因为 2 < 7\n- 不使用砖块或梯子到达建筑物 3 ，因为 7 >= 6\n- 使用唯一的梯子到达建筑物 4 。你必须使用砖块或梯子，因为 6 < 9\n无法越过建筑物 4 ，因为没有更多砖块或梯子。\n\n示例 2：\n\n输入：heights = [4,12,2,7,3,18,20,3,19], bricks = 10, ladders = 2\n输出：7\n\n示例 3：\n\n输入：heights = [14,3,19,3], bricks = 17, ladders = 0\n输出：3\n\n \n提示：\n\n1 <= heights.length <= 105\n1 <= heights[i] <= 106\n0 <= bricks <= 109\n0 <= ladders <= heights.length"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给定一棵二叉树的根节点 root 和一个叶节点 leaf ，更改二叉树，使得 leaf 为新的根节点。\n你可以按照下列步骤修改从 leaf 到 root 的路径中除 root 外的每个节点 cur ：\n\n如果 cur 有左子节点，则该子节点变为 cur 的右子节点。注意我们保证 cur 至多有一个子节点。\ncur 的原父节点变为 cur 的左子节点。\n\n返回修改后新树的根节点。\n注意：确保你的答案在操作后正确地设定了 Node.parent （父节点）指针，否则会被判为错误答案。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 7\n输出: [7,2,null,5,4,3,6,null,null,null,1,null,null,0,8]\n\n示例 2:\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 0\n输出: [0,1,null,3,8,5,null,null,null,6,2,null,null,7,4]\n\n \n提示:\n\n树中节点的个数在范围 [2, 100] 内。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是唯一的。\nleaf 存在于树中。\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用自底向上模拟。\n这里提供一个参考思路，从叶节点 `leaf` 开始，向上模拟翻转操作。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\n\"\"\"\\n# Definition for a Node.\\nclass Node:\\n def __init__(self, val):\\n self.val = val\\n self.left = None\\n self.right = None\\n self.parent = None\\n\"\"\"\\n\\n\\nclass Solution:\\n def flipBinaryTree(self, root: \"Node\", leaf: \"Node\") -> \"Node\":\\n cur = leaf\\n p = cur.parent\\n while cur != root:\\n gp = p.parent\\n if cur.left:\\n cur.right = cur.left\\n cur.left = p\\n p.parent = cur\\n if p.left == cur:\\n p.left = None\\n elif p.right == cur:\\n p.right = None\\n cur = p\\n p = gp\\n leaf.parent = None\\n return leaf\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\n/*\\n// Definition for a Node.\\nclass Node {\\n public int val;\\n public Node left;\\n public Node right;\\n public Node parent;\\n};\\n*/\\n\\nclass Solution {\\n public Node flipBinaryTree(Node root, Node leaf) {\\n Node cur = leaf;\\n Node p = cur.parent;\\n while (cur != root) {\\n Node gp = p.parent;\\n if (cur.left != null) {\\n cur.right = cur.left;\\n }\\n cur.left = p;\\n p.parent = cur;\\n if (p.left == cur) {\\n p.left = null;\\n } else if (p.right == cur) {\\n p.right = null;\\n }\\n cur = p;\\n p = gp;\\n }\\n leaf.parent = null;\\n return leaf;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了自底向上模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从叶节点 `leaf` 开始，向上模拟翻转操作。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一棵二叉树的根节点 root 和一个叶节点 leaf ，更改二叉树，使得 leaf 为新的根节点。\n你可以按照下列步骤修改从 leaf 到 root 的路径中除 root 外的每个节点 cur ：\n\n如果 cur 有左子节点，则该子节点变为 cur 的右子节点。注意我们保证 cur 至多有一个子节点。\ncur 的原父节点变为 cur 的左子节点。\n\n返回修改后新树的根节点。\n注意：确保你的答案在操作后正确地设定了 Node.parent （父节点）指针，否则会被判为错误答案。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 7\n输出: [7,2,null,5,4,3,6,null,null,null,1,null,null,0,8]\n\n示例 2:\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 0\n输出: [0,1,null,3,8,5,null,null,null,6,2,null,null,7,4]\n\n \n提示:\n\n树中节点的个数在范围 [2, 100] 内。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是唯一的。\nleaf 存在于树中。"
}
] |
请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\n/*\\n// Definition for a Node->\\nclass Node {\\npublic:\\n int val;\\n Node* left;\\n Node* right;\\n Node* parent;\\n};\\n*/\\n\\nclass Solution {\\npublic:\\n Node* flipBinaryTree(Node* root, Node * leaf) {\\n Node* cur = leaf;\\n Node* p = cur->parent;\\n while (cur != root) {\\n Node* gp = p->parent;\\n if (cur->left) {\\n cur->right = cur->left;\\n }\\n cur->left = p;\\n p->parent = cur;\\n if (p->left == cur) {\\n p->left = nullptr;\\n } else if (p->right == cur) {\\n p->right = nullptr;\\n }\\n cur = p;\\n p = gp;\\n }\\n leaf->parent = nullptr;\\n return leaf;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了自底向上模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从叶节点 `leaf` 开始，向上模拟翻转操作。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一棵二叉树的根节点 root 和一个叶节点 leaf ，更改二叉树，使得 leaf 为新的根节点。\n你可以按照下列步骤修改从 leaf 到 root 的路径中除 root 外的每个节点 cur ：\n\n如果 cur 有左子节点，则该子节点变为 cur 的右子节点。注意我们保证 cur 至多有一个子节点。\ncur 的原父节点变为 cur 的左子节点。\n\n返回修改后新树的根节点。\n注意：确保你的答案在操作后正确地设定了 Node.parent （父节点）指针，否则会被判为错误答案。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 7\n输出: [7,2,null,5,4,3,6,null,null,null,1,null,null,0,8]\n\n示例 2:\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 0\n输出: [0,1,null,3,8,5,null,null,null,6,2,null,null,7,4]\n\n \n提示:\n\n树中节点的个数在范围 [2, 100] 内。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是唯一的。\nleaf 存在于树中。"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cs\\n/*\\n// Definition for a Node.\\npublic class Node {\\n public int val;\\n public Node left;\\n public Node right;\\n public Node parent;\\n}\\n*/\\n\\npublic class Solution {\\n public Node FlipBinaryTree(Node root, Node leaf) {\\n Node cur = leaf;\\n Node p = cur.parent;\\n while (cur != root) {\\n Node gp = p.parent;\\n if (cur.left != null) {\\n cur.right = cur.left;\\n }\\n cur.left = p;\\n p.parent = cur;\\n if (p.left == cur) {\\n p.left = null;\\n } else if (p.right == cur) {\\n p.right = null;\\n }\\n cur = p;\\n p = gp;\\n }\\n leaf.parent = null;\\n return leaf;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C# 语言。\n实现的时候主要使用了自底向上模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从叶节点 `leaf` 开始，向上模拟翻转操作。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一棵二叉树的根节点 root 和一个叶节点 leaf ，更改二叉树，使得 leaf 为新的根节点。\n你可以按照下列步骤修改从 leaf 到 root 的路径中除 root 外的每个节点 cur ：\n\n如果 cur 有左子节点，则该子节点变为 cur 的右子节点。注意我们保证 cur 至多有一个子节点。\ncur 的原父节点变为 cur 的左子节点。\n\n返回修改后新树的根节点。\n注意：确保你的答案在操作后正确地设定了 Node.parent （父节点）指针，否则会被判为错误答案。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 7\n输出: [7,2,null,5,4,3,6,null,null,null,1,null,null,0,8]\n\n示例 2:\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 0\n输出: [0,1,null,3,8,5,null,null,null,6,2,null,null,7,4]\n\n \n提示:\n\n树中节点的个数在范围 [2, 100] 内。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是唯一的。\nleaf 存在于树中。"
}
] |
请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * // Definition for a Node.\\n * function Node(val) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = null;\\n * this.right = null;\\n * this.parent = null;\\n * };\\n */\\n\\n/**\\n * @param {Node} node\\n * @return {Node}\\n */\\nvar flipBinaryTree = function (root, leaf) {\\n let cur = leaf;\\n let p = cur.parent;\\n while (cur != root) {\\n const gp = p.parent;\\n if (cur.left != null) {\\n cur.right = cur.left;\\n }\\n cur.left = p;\\n p.parent = cur;\\n if (p.left == cur) {\\n p.left = null;\\n } else if (p.right == cur) {\\n p.right = null;\\n }\\n cur = p;\\n p = gp;\\n }\\n leaf.parent = null;\\n return leaf;\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 JavaScript 语言。\n实现的时候主要使用了自底向上模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从叶节点 `leaf` 开始，向上模拟翻转操作。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为二叉树节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一棵二叉树的根节点 root 和一个叶节点 leaf ，更改二叉树，使得 leaf 为新的根节点。\n你可以按照下列步骤修改从 leaf 到 root 的路径中除 root 外的每个节点 cur ：\n\n如果 cur 有左子节点，则该子节点变为 cur 的右子节点。注意我们保证 cur 至多有一个子节点。\ncur 的原父节点变为 cur 的左子节点。\n\n返回修改后新树的根节点。\n注意：确保你的答案在操作后正确地设定了 Node.parent （父节点）指针，否则会被判为错误答案。\n \n示例 1:\n\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 7\n输出: [7,2,null,5,4,3,6,null,null,null,1,null,null,0,8]\n\n示例 2:\n输入: root = [3,5,1,6,2,0,8,null,null,7,4], leaf = 0\n输出: [0,1,null,3,8,5,null,null,null,6,2,null,null,7,4]\n\n \n提示:\n\n树中节点的个数在范围 [2, 100] 内。\n-109 <= Node.val <= 109\n所有的 Node.val 都是唯一的。\nleaf 存在于树中。"
}
] |
请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def visiblePoints(\\n self, points: List[List[int]], angle: int, location: List[int]\\n ) -> int:\\n v = []\\n x, y = location\\n same = 0\\n for xi, yi in points:\\n if xi == x and yi == y:\\n same += 1\\n else:\\n v.append(atan2(yi - y, xi - x))\\n v.sort()\\n n = len(v)\\n v += [deg + 2 * pi for deg in v]\\n t = angle * pi / 180\\n mx = max((bisect_right(v, v[i] + t) - i for i in range(n)), default=0)\\n return mx + same\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，接下来利用双指针找出覆盖最多点的区间即可。最后返回时，要把重合的点加上。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个点数组 points 和一个表示角度的整数 angle ，你的位置是 location ，其中 location = [posx, posy] 且 points[i] = [xi, yi] 都表示 X-Y 平面上的整数坐标。\n最开始，你面向东方进行观测。你 不能 进行移动改变位置，但可以通过 自转 调整观测角度。换句话说，posx 和 posy 不能改变。你的视野范围的角度用 angle 表示， 这决定了你观测任意方向时可以多宽。设 d 为你逆时针自转旋转的度数，那么你的视野就是角度范围 [d - angle/2, d + angle/2] 所指示的那片区域。\nYour browser does not support the video tag or this video format.\n对于每个点，如果由该点、你的位置以及从你的位置直接向东的方向形成的角度 位于你的视野中 ，那么你就可以看到它。\n同一个坐标上可以有多个点。你所在的位置也可能存在一些点，但不管你的怎么旋转，总是可以看到这些点。同时，点不会阻碍你看到其他点。\n返回你能看到的点的最大数目。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[2,1],[2,2],[3,3]], angle = 90, location = [1,1]\n输出：3\n解释：阴影区域代表你的视野。在你的视野中，所有的点都清晰可见，尽管 [2,2] 和 [3,3]在同一条直线上，你仍然可以看到 [3,3] 。\n示例 2：\n\n输入：points = [[2,1],[2,2],[3,4],[1,1]], angle = 90, location = [1,1]\n输出：4\n解释：在你的视野中，所有的点都清晰可见，包括你所在位置的那个点。\n示例 3：\n\n\n输入：points = [[1,0],[2,1]], angle = 13, location = [1,1]\n输出：1\n解释：如图所示，你只能看到两点之一。\n \n提示：\n\n1 <= points.length <= 105\npoints[i].length == 2\nlocation.length == 2\n0 <= angle < 360\n0 <= posx, posy, xi, yi <= 100"
}
] |
请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int visiblePoints(List<List<Integer>> points, int angle, List<Integer> location) {\\n List<Double> v = new ArrayList<>();\\n int x = location.get(0), y = location.get(1);\\n int same = 0;\\n for (List<Integer> p : points) {\\n int xi = p.get(0), yi = p.get(1);\\n if (xi == x && yi == y) {\\n ++same;\\n continue;\\n }\\n v.add(Math.atan2(yi - y, xi - x));\\n }\\n Collections.sort(v);\\n int n = v.size();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n v.add(v.get(i) + 2 * Math.PI);\\n }\\n int mx = 0;\\n Double t = angle * Math.PI / 180;\\n for (int i = 0, j = 0; j < 2 * n; ++j) {\\n while (i < j && v.get(j) - v.get(i) > t) {\\n ++i;\\n }\\n mx = Math.max(mx, j - i + 1);\\n }\\n return mx + same;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，接下来利用双指针找出覆盖最多点的区间即可。最后返回时，要把重合的点加上。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个点数组 points 和一个表示角度的整数 angle ，你的位置是 location ，其中 location = [posx, posy] 且 points[i] = [xi, yi] 都表示 X-Y 平面上的整数坐标。\n最开始，你面向东方进行观测。你 不能 进行移动改变位置，但可以通过 自转 调整观测角度。换句话说，posx 和 posy 不能改变。你的视野范围的角度用 angle 表示， 这决定了你观测任意方向时可以多宽。设 d 为你逆时针自转旋转的度数，那么你的视野就是角度范围 [d - angle/2, d + angle/2] 所指示的那片区域。\nYour browser does not support the video tag or this video format.\n对于每个点，如果由该点、你的位置以及从你的位置直接向东的方向形成的角度 位于你的视野中 ，那么你就可以看到它。\n同一个坐标上可以有多个点。你所在的位置也可能存在一些点，但不管你的怎么旋转，总是可以看到这些点。同时，点不会阻碍你看到其他点。\n返回你能看到的点的最大数目。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[2,1],[2,2],[3,3]], angle = 90, location = [1,1]\n输出：3\n解释：阴影区域代表你的视野。在你的视野中，所有的点都清晰可见，尽管 [2,2] 和 [3,3]在同一条直线上，你仍然可以看到 [3,3] 。\n示例 2：\n\n输入：points = [[2,1],[2,2],[3,4],[1,1]], angle = 90, location = [1,1]\n输出：4\n解释：在你的视野中，所有的点都清晰可见，包括你所在位置的那个点。\n示例 3：\n\n\n输入：points = [[1,0],[2,1]], angle = 13, location = [1,1]\n输出：1\n解释：如图所示，你只能看到两点之一。\n \n提示：\n\n1 <= points.length <= 105\npoints[i].length == 2\nlocation.length == 2\n0 <= angle < 360\n0 <= posx, posy, xi, yi <= 100"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int visiblePoints(vector<vector<int>>& points, int angle, vector<int>& location) {\\n vector<double> v;\\n int x = location[0], y = location[1];\\n int same = 0;\\n for (auto& p : points) {\\n int xi = p[0], yi = p[1];\\n if (xi == x && yi == y)\\n ++same;\\n else\\n v.emplace_back(atan2(yi - y, xi - x));\\n }\\n sort(v.begin(), v.end());\\n int n = v.size();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) v.emplace_back(v[i] + 2 * M_PI);\\n\\n int mx = 0;\\n double t = angle * M_PI / 180;\\n for (int i = 0, j = 0; j < 2 * n; ++j) {\\n while (i < j && v[j] - v[i] > t) ++i;\\n mx = max(mx, j - i + 1);\\n }\\n return mx + same;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，接下来利用双指针找出覆盖最多点的区间即可。最后返回时，要把重合的点加上。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个点数组 points 和一个表示角度的整数 angle ，你的位置是 location ，其中 location = [posx, posy] 且 points[i] = [xi, yi] 都表示 X-Y 平面上的整数坐标。\n最开始，你面向东方进行观测。你 不能 进行移动改变位置，但可以通过 自转 调整观测角度。换句话说，posx 和 posy 不能改变。你的视野范围的角度用 angle 表示， 这决定了你观测任意方向时可以多宽。设 d 为你逆时针自转旋转的度数，那么你的视野就是角度范围 [d - angle/2, d + angle/2] 所指示的那片区域。\nYour browser does not support the video tag or this video format.\n对于每个点，如果由该点、你的位置以及从你的位置直接向东的方向形成的角度 位于你的视野中 ，那么你就可以看到它。\n同一个坐标上可以有多个点。你所在的位置也可能存在一些点，但不管你的怎么旋转，总是可以看到这些点。同时，点不会阻碍你看到其他点。\n返回你能看到的点的最大数目。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[2,1],[2,2],[3,3]], angle = 90, location = [1,1]\n输出：3\n解释：阴影区域代表你的视野。在你的视野中，所有的点都清晰可见，尽管 [2,2] 和 [3,3]在同一条直线上，你仍然可以看到 [3,3] 。\n示例 2：\n\n输入：points = [[2,1],[2,2],[3,4],[1,1]], angle = 90, location = [1,1]\n输出：4\n解释：在你的视野中，所有的点都清晰可见，包括你所在位置的那个点。\n示例 3：\n\n\n输入：points = [[1,0],[2,1]], angle = 13, location = [1,1]\n输出：1\n解释：如图所示，你只能看到两点之一。\n \n提示：\n\n1 <= points.length <= 105\npoints[i].length == 2\nlocation.length == 2\n0 <= angle < 360\n0 <= posx, posy, xi, yi <= 100"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个点数组 points 和一个表示角度的整数 angle ，你的位置是 location ，其中 location = [posx, posy] 且 points[i] = [xi, yi] 都表示 X-Y 平面上的整数坐标。\n最开始，你面向东方进行观测。你 不能 进行移动改变位置，但可以通过 自转 调整观测角度。换句话说，posx 和 posy 不能改变。你的视野范围的角度用 angle 表示， 这决定了你观测任意方向时可以多宽。设 d 为你逆时针自转旋转的度数，那么你的视野就是角度范围 [d - angle/2, d + angle/2] 所指示的那片区域。\nYour browser does not support the video tag or this video format.\n对于每个点，如果由该点、你的位置以及从你的位置直接向东的方向形成的角度 位于你的视野中 ，那么你就可以看到它。\n同一个坐标上可以有多个点。你所在的位置也可能存在一些点，但不管你的怎么旋转，总是可以看到这些点。同时，点不会阻碍你看到其他点。\n返回你能看到的点的最大数目。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[2,1],[2,2],[3,3]], angle = 90, location = [1,1]\n输出：3\n解释：阴影区域代表你的视野。在你的视野中，所有的点都清晰可见，尽管 [2,2] 和 [3,3]在同一条直线上，你仍然可以看到 [3,3] 。\n示例 2：\n\n输入：points = [[2,1],[2,2],[3,4],[1,1]], angle = 90, location = [1,1]\n输出：4\n解释：在你的视野中，所有的点都清晰可见，包括你所在位置的那个点。\n示例 3：\n\n\n输入：points = [[1,0],[2,1]], angle = 13, location = [1,1]\n输出：1\n解释：如图所示，你只能看到两点之一。\n \n提示：\n\n1 <= points.length <= 105\npoints[i].length == 2\nlocation.length == 2\n0 <= angle < 360\n0 <= posx, posy, xi, yi <= 100\n请使用 Go 语言。\n\n这里提供一个参考思路，接下来利用双指针找出覆盖最多点的区间即可。最后返回时，要把重合的点加上。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc visiblePoints(points [][]int, angle int, location []int) int {\\n\\tsame := 0\\n\\tv := []float64{}\\n\\tfor _, p := range points {\\n\\t\\tif p[0] == location[0] && p[1] == location[1] {\\n\\t\\t\\tsame++\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tv = append(v, math.Atan2(float64(p[1]-location[1]), float64(p[0]-location[0])))\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tsort.Float64s(v)\\n\\tfor _, deg := range v {\\n\\t\\tv = append(v, deg+2*math.Pi)\\n\\t}\\n\\n\\tmx := 0\\n\\tt := float64(angle) * math.Pi / 180\\n\\tfor i, j := 0, 0; j < len(v); j++ {\\n\\t\\tfor i < j && v[j]-v[i] > t {\\n\\t\\t\\ti++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tmx = max(mx, j-i+1)\\n\\t}\\n\\treturn same + mx\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']"
}
] |
请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s 以及两个整数 a 和 b 。其中，字符串 s 的长度为偶数，且仅由数字 0 到 9 组成。\n你可以在 s 上按任意顺序多次执行下面两个操作之一：\n\n累加：将 a 加到 s 中所有下标为奇数的元素上（下标从 0 开始）。数字一旦超过 9 就会变成 0，如此循环往复。例如，s = \"3456\" 且 a = 5，则执行此操作后 s 变成 \"3951\"。\n轮转：将 s 向右轮转 b 位。例如，s = \"3456\" 且 b = 1，则执行此操作后 s 变成 \"6345\"。\n\n请你返回在 s 上执行上述操作任意次后可以得到的 字典序最小 的字符串。\n如果两个字符串长度相同，那么字符串 a 字典序比字符串 b 小可以这样定义：在 a 和 b 出现不同的第一个位置上，字符串 a 中的字符出现在字母表中的时间早于 b 中的对应字符。例如，\"0158” 字典序比 \"0190\" 小，因为不同的第一个位置是在第三个字符，显然 '5' 出现在 '9' 之前。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"5525\", a = 9, b = 2\n输出：\"2050\"\n解释：执行操作如下：\n初态：\"5525\"\n轮转：\"2555\"\n累加：\"2454\"\n累加：\"2353\"\n轮转：\"5323\"\n累加：\"5222\"\n累加：\"5121\"\n轮转：\"2151\"\n累加：\"2050\"\n无法获得字典序小于 \"2050\" 的字符串。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"74\", a = 5, b = 1\n输出：\"24\"\n解释：执行操作如下：\n初态：\"74\"\n轮转：\"47\"\n累加：\"42\"\n轮转：\"24\"\n无法获得字典序小于 \"24\" 的字符串。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"0011\", a = 4, b = 2\n输出：\"0011\"\n解释：无法获得字典序小于 \"0011\" 的字符串。\n\n示例 4：\n\n输入：s = \"43987654\", a = 7, b = 3\n输出：\"00553311\"\n\n \n提示：\n\n2 <= s.length <= 100\ns.length 是偶数\ns 仅由数字 0 到 9 组成\n1 <= a <= 9\n1 <= b <= s.length - 1请使用 Python3 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```python\\nclass Solution:\\n def findLexSmallestString(self, s: str, a: int, b: int) -> str:\\n q = deque([s])\\n vis = {s}\\n ans = s\\n while q:\\n s = q.popleft()\\n if s < ans:\\n ans = s\\n nxt1 = ''.join(\\n [str((int(c) + a) % 10) if i & 1 else c for i, c in enumerate(s)]\\n )\\n nxt2 = s[-b:] + s[:-b]\\n for nxt in (nxt1, nxt2):\\n if nxt not in vis:\\n vis.add(nxt)\\n q.append(nxt)\\n return ans\\n```\"]"
}
] |
请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s 以及两个整数 a 和 b 。其中，字符串 s 的长度为偶数，且仅由数字 0 到 9 组成。\n你可以在 s 上按任意顺序多次执行下面两个操作之一：\n\n累加：将 a 加到 s 中所有下标为奇数的元素上（下标从 0 开始）。数字一旦超过 9 就会变成 0，如此循环往复。例如，s = \"3456\" 且 a = 5，则执行此操作后 s 变成 \"3951\"。\n轮转：将 s 向右轮转 b 位。例如，s = \"3456\" 且 b = 1，则执行此操作后 s 变成 \"6345\"。\n\n请你返回在 s 上执行上述操作任意次后可以得到的 字典序最小 的字符串。\n如果两个字符串长度相同，那么字符串 a 字典序比字符串 b 小可以这样定义：在 a 和 b 出现不同的第一个位置上，字符串 a 中的字符出现在字母表中的时间早于 b 中的对应字符。例如，\"0158” 字典序比 \"0190\" 小，因为不同的第一个位置是在第三个字符，显然 '5' 出现在 '9' 之前。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"5525\", a = 9, b = 2\n输出：\"2050\"\n解释：执行操作如下：\n初态：\"5525\"\n轮转：\"2555\"\n累加：\"2454\"\n累加：\"2353\"\n轮转：\"5323\"\n累加：\"5222\"\n累加：\"5121\"\n轮转：\"2151\"\n累加：\"2050\"\n无法获得字典序小于 \"2050\" 的字符串。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"74\", a = 5, b = 1\n输出：\"24\"\n解释：执行操作如下：\n初态：\"74\"\n轮转：\"47\"\n累加：\"42\"\n轮转：\"24\"\n无法获得字典序小于 \"24\" 的字符串。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"0011\", a = 4, b = 2\n输出：\"0011\"\n解释：无法获得字典序小于 \"0011\" 的字符串。\n\n示例 4：\n\n输入：s = \"43987654\", a = 7, b = 3\n输出：\"00553311\"\n\n \n提示：\n\n2 <= s.length <= 100\ns.length 是偶数\ns 仅由数字 0 到 9 组成\n1 <= a <= 9\n1 <= b <= s.length - 1请使用 Java 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```java\\nclass Solution {\\n public String findLexSmallestString(String s, int a, int b) {\\n Queue<String> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(s);\\n Set<String> vis = new HashSet<>();\\n vis.add(s);\\n String ans = s;\\n while (!q.isEmpty()) {\\n s = q.poll();\\n if (s.compareTo(ans) < 0) {\\n ans = s;\\n }\\n char[] cs = s.toCharArray();\\n for (int i = 1; i < cs.length; i += 2) {\\n cs[i] = (char) (((cs[i] - '0' + a) % 10) + '0');\\n }\\n String nxt1 = String.valueOf(cs);\\n String nxt2 = s.substring(b) + s.substring(0, b);\\n for (String nxt : new String[] {nxt1, nxt2}) {\\n if (!vis.contains(nxt)) {\\n vis.add(nxt);\\n q.offer(nxt);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```\"]"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s 以及两个整数 a 和 b 。其中，字符串 s 的长度为偶数，且仅由数字 0 到 9 组成。\n你可以在 s 上按任意顺序多次执行下面两个操作之一：\n\n累加：将 a 加到 s 中所有下标为奇数的元素上（下标从 0 开始）。数字一旦超过 9 就会变成 0，如此循环往复。例如，s = \"3456\" 且 a = 5，则执行此操作后 s 变成 \"3951\"。\n轮转：将 s 向右轮转 b 位。例如，s = \"3456\" 且 b = 1，则执行此操作后 s 变成 \"6345\"。\n\n请你返回在 s 上执行上述操作任意次后可以得到的 字典序最小 的字符串。\n如果两个字符串长度相同，那么字符串 a 字典序比字符串 b 小可以这样定义：在 a 和 b 出现不同的第一个位置上，字符串 a 中的字符出现在字母表中的时间早于 b 中的对应字符。例如，\"0158” 字典序比 \"0190\" 小，因为不同的第一个位置是在第三个字符，显然 '5' 出现在 '9' 之前。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"5525\", a = 9, b = 2\n输出：\"2050\"\n解释：执行操作如下：\n初态：\"5525\"\n轮转：\"2555\"\n累加：\"2454\"\n累加：\"2353\"\n轮转：\"5323\"\n累加：\"5222\"\n累加：\"5121\"\n轮转：\"2151\"\n累加：\"2050\"\n无法获得字典序小于 \"2050\" 的字符串。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"74\", a = 5, b = 1\n输出：\"24\"\n解释：执行操作如下：\n初态：\"74\"\n轮转：\"47\"\n累加：\"42\"\n轮转：\"24\"\n无法获得字典序小于 \"24\" 的字符串。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"0011\", a = 4, b = 2\n输出：\"0011\"\n解释：无法获得字典序小于 \"0011\" 的字符串。\n\n示例 4：\n\n输入：s = \"43987654\", a = 7, b = 3\n输出：\"00553311\"\n\n \n提示：\n\n2 <= s.length <= 100\ns.length 是偶数\ns 仅由数字 0 到 9 组成\n1 <= a <= 9\n1 <= b <= s.length - 1请使用 C++ 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n string findLexSmallestString(string s, int a, int b) {\\n unordered_set<string> vis {{s}};\\n queue<string> q {{s}};\\n string ans = s;\\n int n = s.size();\\n while (!q.empty()) {\\n s = q.front();\\n q.pop();\\n if (s < ans) ans = s;\\n string nxt1 = s;\\n for (int i = 1; i < n; i += 2) nxt1[i] = ((nxt1[i] - '0' + a) % 10) + '0';\\n string nxt2 = s.substr(n - b) + s.substr(0, n - b);\\n for (string nxt : {nxt1, nxt2}) {\\n if (!vis.count(nxt)) {\\n vis.insert(nxt);\\n q.push(nxt);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```\"]"
}
] |
接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```go\\nfunc findLexSmallestString(s string, a int, b int) string {\\n\\tq := []string{s}\\n\\tvis := map[string]bool{s: true}\\n\\tans := s\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\ts = q[0]\\n\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\tif s < ans {\\n\\t\\t\\tans = s\\n\\t\\t}\\n\\t\\tfor _, nxt := range []string{op1(s, a), op2(s, b)} {\\n\\t\\t\\tif !vis[nxt] {\\n\\t\\t\\t\\tvis[nxt] = true\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, nxt)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc op1(s string, a int) string {\\n\\tres := []byte(s)\\n\\tfor i := 1; i < len(s); i += 2 {\\n\\t\\tres[i] = byte((int(res[i]-'0')+a)%10 + '0')\\n\\t}\\n\\treturn string(res)\\n}\\n\\nfunc op2(s string, b int) string {\\n\\treturn s[len(s)-b:] + s[:len(s)-b]\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s 以及两个整数 a 和 b 。其中，字符串 s 的长度为偶数，且仅由数字 0 到 9 组成。\n你可以在 s 上按任意顺序多次执行下面两个操作之一：\n\n累加：将 a 加到 s 中所有下标为奇数的元素上（下标从 0 开始）。数字一旦超过 9 就会变成 0，如此循环往复。例如，s = \"3456\" 且 a = 5，则执行此操作后 s 变成 \"3951\"。\n轮转：将 s 向右轮转 b 位。例如，s = \"3456\" 且 b = 1，则执行此操作后 s 变成 \"6345\"。\n\n请你返回在 s 上执行上述操作任意次后可以得到的 字典序最小 的字符串。\n如果两个字符串长度相同，那么字符串 a 字典序比字符串 b 小可以这样定义：在 a 和 b 出现不同的第一个位置上，字符串 a 中的字符出现在字母表中的时间早于 b 中的对应字符。例如，\"0158” 字典序比 \"0190\" 小，因为不同的第一个位置是在第三个字符，显然 '5' 出现在 '9' 之前。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"5525\", a = 9, b = 2\n输出：\"2050\"\n解释：执行操作如下：\n初态：\"5525\"\n轮转：\"2555\"\n累加：\"2454\"\n累加：\"2353\"\n轮转：\"5323\"\n累加：\"5222\"\n累加：\"5121\"\n轮转：\"2151\"\n累加：\"2050\"\n无法获得字典序小于 \"2050\" 的字符串。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"74\", a = 5, b = 1\n输出：\"24\"\n解释：执行操作如下：\n初态：\"74\"\n轮转：\"47\"\n累加：\"42\"\n轮转：\"24\"\n无法获得字典序小于 \"24\" 的字符串。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"0011\", a = 4, b = 2\n输出：\"0011\"\n解释：无法获得字典序小于 \"0011\" 的字符串。\n\n示例 4：\n\n输入：s = \"43987654\", a = 7, b = 3\n输出：\"00553311\"\n\n \n提示：\n\n2 <= s.length <= 100\ns.length 是偶数\ns 仅由数字 0 到 9 组成\n1 <= a <= 9\n1 <= b <= s.length - 1"
}
] |
请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def countDistinct(self, s: str) -> int:\\n n = len(s)\\n return len({s[i:j] for i in range(n) for j in range(i + 1, n + 1)})\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def countDistinct(self, s: str) -> int:\\n base = 131\\n n = len(s)\\n p = [0] * (n + 10)\\n h = [0] * (n + 10)\\n p[0] = 1\\n for i, c in enumerate(s):\\n p[i + 1] = p[i] * base\\n h[i + 1] = h[i] * base + ord(c)\\n ss = set()\\n for i in range(1, n + 1):\\n for j in range(i, n + 1):\\n t = h[j] - h[i - 1] * p[j - i + 1]\\n ss.add(t)\\n return len(ss)\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了暴力枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，枚举所有子串，使用哈希表记录不同子串的个数。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为字符串长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s，返回 s 的不同子字符串的个数。\n字符串的 子字符串 是由原字符串删除开头若干个字符（可能是 0 个）并删除结尾若干个字符（可能是 0 个）形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"aabbaba\"\n输出：21\n解释：不同子字符串的集合是 [\"a\",\"b\",\"aa\",\"bb\",\"ab\",\"ba\",\"aab\",\"abb\",\"bab\",\"bba\",\"aba\",\"aabb\",\"abba\",\"bbab\",\"baba\",\"aabba\",\"abbab\",\"bbaba\",\"aabbab\",\"abbaba\",\"aabbaba\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcdefg\"\n输出：28\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 500\ns 由小写英文字母组成。\n\n进阶：你可以以 O(n) 时间复杂度解决此问题吗？"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int countDistinct(String s) {\\n Set<String> ss = new HashSet<>();\\n int n = s.length();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = i + 1; j <= n; ++j) {\\n ss.add(s.substring(i, j));\\n }\\n }\\n return ss.size();\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int countDistinct(String s) {\\n int base = 131;\\n int n = s.length();\\n long[] p = new long[n + 10];\\n long[] h = new long[n + 10];\\n p[0] = 1;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n p[i + 1] = p[i] * base;\\n h[i + 1] = h[i] * base + s.charAt(i);\\n }\\n Set<Long> ss = new HashSet<>();\\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\\n for (int j = i; j <= n; ++j) {\\n long t = h[j] - h[i - 1] * p[j - i + 1];\\n ss.add(t);\\n }\\n }\\n return ss.size();\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了暴力枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，枚举所有子串，使用哈希表记录不同子串的个数。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为字符串长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s，返回 s 的不同子字符串的个数。\n字符串的 子字符串 是由原字符串删除开头若干个字符（可能是 0 个）并删除结尾若干个字符（可能是 0 个）形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"aabbaba\"\n输出：21\n解释：不同子字符串的集合是 [\"a\",\"b\",\"aa\",\"bb\",\"ab\",\"ba\",\"aab\",\"abb\",\"bab\",\"bba\",\"aba\",\"aabb\",\"abba\",\"bbab\",\"baba\",\"aabba\",\"abbab\",\"bbaba\",\"aabbab\",\"abbaba\",\"aabbaba\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcdefg\"\n输出：28\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 500\ns 由小写英文字母组成。\n\n进阶：你可以以 O(n) 时间复杂度解决此问题吗？"
}
] |
请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int countDistinct(string s) {\\n unordered_set<string_view> ss;\\n int n = s.size();\\n string_view t, v = s;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = i + 1; j <= n; ++j) {\\n t = v.substr(i, j - i);\\n ss.insert(t);\\n }\\n }\\n return ss.size();\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int countDistinct(string s) {\\n using ull = unsigned long long;\\n int n = s.size();\\n ull p[n + 10];\\n ull h[n + 10];\\n int base = 131;\\n p[0] = 1;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n p[i + 1] = p[i] * base;\\n h[i + 1] = h[i] * base + s[i];\\n }\\n unordered_set<ull> ss;\\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\\n for (int j = i; j <= n; ++j) {\\n ss.insert(h[j] - h[i - 1] * p[j - i + 1]);\\n }\\n }\\n return ss.size();\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了暴力枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，枚举所有子串，使用哈希表记录不同子串的个数。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为字符串长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s，返回 s 的不同子字符串的个数。\n字符串的 子字符串 是由原字符串删除开头若干个字符（可能是 0 个）并删除结尾若干个字符（可能是 0 个）形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"aabbaba\"\n输出：21\n解释：不同子字符串的集合是 [\"a\",\"b\",\"aa\",\"bb\",\"ab\",\"ba\",\"aab\",\"abb\",\"bab\",\"bba\",\"aba\",\"aabb\",\"abba\",\"bbab\",\"baba\",\"aabba\",\"abbab\",\"bbaba\",\"aabbab\",\"abbaba\",\"aabbaba\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcdefg\"\n输出：28\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 500\ns 由小写英文字母组成。\n\n进阶：你可以以 O(n) 时间复杂度解决此问题吗？"
}
] |
请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc countDistinct(s string) int {\\n\\tss := map[string]struct{}{}\\n\\tfor i := range s {\\n\\t\\tfor j := i + 1; j <= len(s); j++ {\\n\\t\\t\\tss[s[i:j]] = struct{}{}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn len(ss)\\n}\\n```', '```go\\nfunc countDistinct(s string) int {\\n\\tn := len(s)\\n\\tp := make([]int, n+10)\\n\\th := make([]int, n+10)\\n\\tp[0] = 1\\n\\tbase := 131\\n\\tfor i, c := range s {\\n\\t\\tp[i+1] = p[i] * base\\n\\t\\th[i+1] = h[i]*base + int(c)\\n\\t}\\n\\tss := map[int]struct{}{}\\n\\tfor i := 1; i <= n; i++ {\\n\\t\\tfor j := i; j <= n; j++ {\\n\\t\\t\\tss[h[j]-h[i-1]*p[j-i+1]] = struct{}{}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn len(ss)\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了暴力枚举的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，枚举所有子串，使用哈希表记录不同子串的个数。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为字符串长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s，返回 s 的不同子字符串的个数。\n字符串的 子字符串 是由原字符串删除开头若干个字符（可能是 0 个）并删除结尾若干个字符（可能是 0 个）形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"aabbaba\"\n输出：21\n解释：不同子字符串的集合是 [\"a\",\"b\",\"aa\",\"bb\",\"ab\",\"ba\",\"aab\",\"abb\",\"bab\",\"bba\",\"aba\",\"aabb\",\"abba\",\"bbab\",\"baba\",\"aabba\",\"abbab\",\"bbaba\",\"aabbab\",\"abbaba\",\"aabbaba\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcdefg\"\n输出：28\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 500\ns 由小写英文字母组成。\n\n进阶：你可以以 O(n) 时间复杂度解决此问题吗？"
}
] |
请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给定一个字符串 s，返回 s 的不同子字符串的个数。\n字符串的 子字符串 是由原字符串删除开头若干个字符（可能是 0 个）并删除结尾若干个字符（可能是 0 个）形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"aabbaba\"\n输出：21\n解释：不同子字符串的集合是 [\"a\",\"b\",\"aa\",\"bb\",\"ab\",\"ba\",\"aab\",\"abb\",\"bab\",\"bba\",\"aba\",\"aabb\",\"abba\",\"bbab\",\"baba\",\"aabba\",\"abbab\",\"bbaba\",\"aabbab\",\"abbaba\",\"aabbaba\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcdefg\"\n输出：28\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 500\ns 由小写英文字母组成。\n\n进阶：你可以以 O(n) 时间复杂度解决此问题吗？\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用字符串哈希。\n这里提供一个参考思路，**字符串哈希**是把一个任意长度的字符串映射成一个非负整数，并且其冲突的概率几乎为 0。字符串哈希用于计算字符串哈希值，快速判断两个字符串是否相等。\n\n取一固定值 BASE，把字符串看作是 BASE 进制数，并分配一个大于 0 的数值，代表每种字符。一般来说，我们分配的数值都远小于 BASE。例如，对于小写字母构成的字符串，可以令 a=1, b=2, ..., z=26。取一固定值 MOD，求出该 BASE 进制对 M 的余数，作为该字符串的 hash 值。\n\n一般来说，取 BASE=131 或者 BASE=13331，此时 hash 值产生的冲突概率极低。只要两个字符串 hash 值相同，我们就认为两个字符串是相等的。通常 MOD 取 2^64，C++ 里，可以直接使用 unsigned long long 类型存储这个 hash 值，在计算时不处理算术溢出问题，产生溢出时相当于自动对 2^64 取模，这样可以避免低效取模运算。\n\n除了在极特殊构造的数据上，上述 hash 算法很难产生冲突，一般情况下上述 hash 算法完全可以出现在题目的标准答案中。我们还可以多取一些恰当的 BASE 和 MOD 的值（例如大质数），多进行几组 hash 运算，当结果都相同时才认为原字符串相等，就更加难以构造出使这个 hash 产生错误的数据。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为字符串长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def countDistinct(self, s: str) -> int:\\n n = len(s)\\n return len({s[i:j] for i in range(n) for j in range(i + 1, n + 1)})\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def countDistinct(self, s: str) -> int:\\n base = 131\\n n = len(s)\\n p = [0] * (n + 10)\\n h = [0] * (n + 10)\\n p[0] = 1\\n for i, c in enumerate(s):\\n p[i + 1] = p[i] * base\\n h[i + 1] = h[i] * base + ord(c)\\n ss = set()\\n for i in range(1, n + 1):\\n for j in range(i, n + 1):\\n t = h[j] - h[i - 1] * p[j - i + 1]\\n ss.add(t)\\n return len(ss)\\n```']"
}
] |
根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int countDistinct(String s) {\\n Set<String> ss = new HashSet<>();\\n int n = s.length();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = i + 1; j <= n; ++j) {\\n ss.add(s.substring(i, j));\\n }\\n }\\n return ss.size();\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int countDistinct(String s) {\\n int base = 131;\\n int n = s.length();\\n long[] p = new long[n + 10];\\n long[] h = new long[n + 10];\\n p[0] = 1;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n p[i + 1] = p[i] * base;\\n h[i + 1] = h[i] * base + s.charAt(i);\\n }\\n Set<Long> ss = new HashSet<>();\\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\\n for (int j = i; j <= n; ++j) {\\n long t = h[j] - h[i - 1] * p[j - i + 1];\\n ss.add(t);\\n }\\n }\\n return ss.size();\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了字符串哈希的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，**字符串哈希**是把一个任意长度的字符串映射成一个非负整数，并且其冲突的概率几乎为 0。字符串哈希用于计算字符串哈希值，快速判断两个字符串是否相等。\n\n取一固定值 BASE，把字符串看作是 BASE 进制数，并分配一个大于 0 的数值，代表每种字符。一般来说，我们分配的数值都远小于 BASE。例如，对于小写字母构成的字符串，可以令 a=1, b=2, ..., z=26。取一固定值 MOD，求出该 BASE 进制对 M 的余数，作为该字符串的 hash 值。\n\n一般来说，取 BASE=131 或者 BASE=13331，此时 hash 值产生的冲突概率极低。只要两个字符串 hash 值相同，我们就认为两个字符串是相等的。通常 MOD 取 2^64，C++ 里，可以直接使用 unsigned long long 类型存储这个 hash 值，在计算时不处理算术溢出问题，产生溢出时相当于自动对 2^64 取模，这样可以避免低效取模运算。\n\n除了在极特殊构造的数据上，上述 hash 算法很难产生冲突，一般情况下上述 hash 算法完全可以出现在题目的标准答案中。我们还可以多取一些恰当的 BASE 和 MOD 的值（例如大质数），多进行几组 hash 运算，当结果都相同时才认为原字符串相等，就更加难以构造出使这个 hash 产生错误的数据。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为字符串长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s，返回 s 的不同子字符串的个数。\n字符串的 子字符串 是由原字符串删除开头若干个字符（可能是 0 个）并删除结尾若干个字符（可能是 0 个）形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"aabbaba\"\n输出：21\n解释：不同子字符串的集合是 [\"a\",\"b\",\"aa\",\"bb\",\"ab\",\"ba\",\"aab\",\"abb\",\"bab\",\"bba\",\"aba\",\"aabb\",\"abba\",\"bbab\",\"baba\",\"aabba\",\"abbab\",\"bbaba\",\"aabbab\",\"abbaba\",\"aabbaba\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcdefg\"\n输出：28\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 500\ns 由小写英文字母组成。\n\n进阶：你可以以 O(n) 时间复杂度解决此问题吗？"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int countDistinct(string s) {\\n unordered_set<string_view> ss;\\n int n = s.size();\\n string_view t, v = s;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = i + 1; j <= n; ++j) {\\n t = v.substr(i, j - i);\\n ss.insert(t);\\n }\\n }\\n return ss.size();\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int countDistinct(string s) {\\n using ull = unsigned long long;\\n int n = s.size();\\n ull p[n + 10];\\n ull h[n + 10];\\n int base = 131;\\n p[0] = 1;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n p[i + 1] = p[i] * base;\\n h[i + 1] = h[i] * base + s[i];\\n }\\n unordered_set<ull> ss;\\n for (int i = 1; i <= n; ++i) {\\n for (int j = i; j <= n; ++j) {\\n ss.insert(h[j] - h[i - 1] * p[j - i + 1]);\\n }\\n }\\n return ss.size();\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了字符串哈希的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，**字符串哈希**是把一个任意长度的字符串映射成一个非负整数，并且其冲突的概率几乎为 0。字符串哈希用于计算字符串哈希值，快速判断两个字符串是否相等。\n\n取一固定值 BASE，把字符串看作是 BASE 进制数，并分配一个大于 0 的数值，代表每种字符。一般来说，我们分配的数值都远小于 BASE。例如，对于小写字母构成的字符串，可以令 a=1, b=2, ..., z=26。取一固定值 MOD，求出该 BASE 进制对 M 的余数，作为该字符串的 hash 值。\n\n一般来说，取 BASE=131 或者 BASE=13331，此时 hash 值产生的冲突概率极低。只要两个字符串 hash 值相同，我们就认为两个字符串是相等的。通常 MOD 取 2^64，C++ 里，可以直接使用 unsigned long long 类型存储这个 hash 值，在计算时不处理算术溢出问题，产生溢出时相当于自动对 2^64 取模，这样可以避免低效取模运算。\n\n除了在极特殊构造的数据上，上述 hash 算法很难产生冲突，一般情况下上述 hash 算法完全可以出现在题目的标准答案中。我们还可以多取一些恰当的 BASE 和 MOD 的值（例如大质数），多进行几组 hash 运算，当结果都相同时才认为原字符串相等，就更加难以构造出使这个 hash 产生错误的数据。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为字符串长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s，返回 s 的不同子字符串的个数。\n字符串的 子字符串 是由原字符串删除开头若干个字符（可能是 0 个）并删除结尾若干个字符（可能是 0 个）形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"aabbaba\"\n输出：21\n解释：不同子字符串的集合是 [\"a\",\"b\",\"aa\",\"bb\",\"ab\",\"ba\",\"aab\",\"abb\",\"bab\",\"bba\",\"aba\",\"aabb\",\"abba\",\"bbab\",\"baba\",\"aabba\",\"abbab\",\"bbaba\",\"aabbab\",\"abbaba\",\"aabbaba\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcdefg\"\n输出：28\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 500\ns 由小写英文字母组成。\n\n进阶：你可以以 O(n) 时间复杂度解决此问题吗？"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc countDistinct(s string) int {\\n\\tss := map[string]struct{}{}\\n\\tfor i := range s {\\n\\t\\tfor j := i + 1; j <= len(s); j++ {\\n\\t\\t\\tss[s[i:j]] = struct{}{}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn len(ss)\\n}\\n```', '```go\\nfunc countDistinct(s string) int {\\n\\tn := len(s)\\n\\tp := make([]int, n+10)\\n\\th := make([]int, n+10)\\n\\tp[0] = 1\\n\\tbase := 131\\n\\tfor i, c := range s {\\n\\t\\tp[i+1] = p[i] * base\\n\\t\\th[i+1] = h[i]*base + int(c)\\n\\t}\\n\\tss := map[int]struct{}{}\\n\\tfor i := 1; i <= n; i++ {\\n\\t\\tfor j := i; j <= n; j++ {\\n\\t\\t\\tss[h[j]-h[i-1]*p[j-i+1]] = struct{}{}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn len(ss)\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了字符串哈希的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，**字符串哈希**是把一个任意长度的字符串映射成一个非负整数，并且其冲突的概率几乎为 0。字符串哈希用于计算字符串哈希值，快速判断两个字符串是否相等。\n\n取一固定值 BASE，把字符串看作是 BASE 进制数，并分配一个大于 0 的数值，代表每种字符。一般来说，我们分配的数值都远小于 BASE。例如，对于小写字母构成的字符串，可以令 a=1, b=2, ..., z=26。取一固定值 MOD，求出该 BASE 进制对 M 的余数，作为该字符串的 hash 值。\n\n一般来说，取 BASE=131 或者 BASE=13331，此时 hash 值产生的冲突概率极低。只要两个字符串 hash 值相同，我们就认为两个字符串是相等的。通常 MOD 取 2^64，C++ 里，可以直接使用 unsigned long long 类型存储这个 hash 值，在计算时不处理算术溢出问题，产生溢出时相当于自动对 2^64 取模，这样可以避免低效取模运算。\n\n除了在极特殊构造的数据上，上述 hash 算法很难产生冲突，一般情况下上述 hash 算法完全可以出现在题目的标准答案中。我们还可以多取一些恰当的 BASE 和 MOD 的值（例如大质数），多进行几组 hash 运算，当结果都相同时才认为原字符串相等，就更加难以构造出使这个 hash 产生错误的数据。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为字符串长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个字符串 s，返回 s 的不同子字符串的个数。\n字符串的 子字符串 是由原字符串删除开头若干个字符（可能是 0 个）并删除结尾若干个字符（可能是 0 个）形成的字符串。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"aabbaba\"\n输出：21\n解释：不同子字符串的集合是 [\"a\",\"b\",\"aa\",\"bb\",\"ab\",\"ba\",\"aab\",\"abb\",\"bab\",\"bba\",\"aba\",\"aabb\",\"abba\",\"bbab\",\"baba\",\"aabba\",\"abbab\",\"bbaba\",\"aabbab\",\"abbaba\",\"aabbaba\"]\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abcdefg\"\n输出：28\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 500\ns 由小写英文字母组成。\n\n进阶：你可以以 O(n) 时间复杂度解决此问题吗？"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def distanceLimitedPathsExist(self, n: int, edgeList: List[List[int]], queries: List[List[int]]) -> List[bool]:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n p = list(range(n))\\n edgeList.sort(key=lambda x: x[2])\\n j = 0\\n ans = [False] * len(queries)\\n for i, (a, b, limit) in sorted(enumerate(queries), key=lambda x: x[1][2]):\\n while j < len(edgeList) and edgeList[j][2] < limit:\\n u, v, _ = edgeList[j]\\n p[find(u)] = find(v)\\n j += 1\\n ans[i] = find(a) == find(b)\\n return ans\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了离线查询 + 并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目要求，我们需要对每个查询 $queries[i]$ 进行判断，即判断当前查询的两个点 $a$ 和 $b$ 之间是否存在一条边权小于等于 $limit$ 的路径。\n\n判断两点是否连通可以通过并查集来实现。另外，由于查询的顺序对结果没有影响，因此我们可以先将所有查询按照 $limit$ 从小到大排序，所有边也按照边权从小到大排序。\n\n然后对于每个查询，我们从边权最小的边开始，将边权严格小于 $limit$ 的所有边加入并查集，接着利用并查集的查询操作判断两点是否连通即可。\n\n时间复杂度 $O(m \\times \\log m + q \\times \\log q)$，其中 $m$ 和 $q$ 分别为边数和查询数。\n\n附并查集相关介绍以及常用模板：\n\n并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python [sol1-Python3 模板]\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n```java [sol1-Java 模板]\nint[] p = new int[n];\nint[] size = new int[n];\nfor (int i = 0; i < n; ++i) {\n p[i] = i;\n size[i] = 1;\n}\n\nint find(int x) {\n if (p[x] != x) {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x]);\n }\n return p[x];\n}\n\nvoid union(int a, int b) {\n int pa = find(a), pb = find(b);\n if (pa == pb) {\n return;\n }\n p[pa] = pb;\n size[pb] += size[pa];\n}\n```\n\n```cpp [sol1-C++ 模板]\nvector<int> p(n);\niota(p.begin(), p.end(), 0);\nvector<int> size(n, 1);\n\nint find(int x) {\n if (p[x] != x) {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x]);\n }\n return p[x];\n}\n\nvoid unite(int a, int b) {\n int pa = find(a), pb = find(b);\n if (pa == pb) return;\n p[pa] = pb;\n size[pb] += size[pa];\n}\n```\n\n```go [sol1-Go 模板]\np := make([]int, n)\nsize := make([]int, n)\nfor i := range p {\n p[i] = i\n size[i] = 1\n}\n\nfunc find(x int) int {\n if p[x] != x {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n }\n return p[x]\n}\n\nfunc union(a, b int) {\n pa, pb := find(a), find(b)\n if pa == pb {\n return\n }\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n}\n```\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个 n 个点组成的无向图边集 edgeList ，其中 edgeList[i] = [ui, vi, disi] 表示点 ui 和点 vi 之间有一条长度为 disi 的边。请注意，两个点之间可能有 超过一条边 。\n给你一个查询数组queries ，其中 queries[j] = [pj, qj, limitj] ，你的任务是对于每个查询 queries[j] ，判断是否存在从 pj 到 qj 的路径，且这条路径上的每一条边都 严格小于 limitj 。\n请你返回一个 布尔数组 answer ，其中 answer.length == queries.length ，当 queries[j] 的查询结果为 true 时， answer 第 j 个值为 true ，否则为 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：n = 3, edgeList = [[0,1,2],[1,2,4],[2,0,8],[1,0,16]], queries = [[0,1,2],[0,2,5]]\n输出：[false,true]\n解释：上图为给定的输入数据。注意到 0 和 1 之间有两条重边，分别为 2 和 16 。\n对于第一个查询，0 和 1 之间没有小于 2 的边，所以我们返回 false 。\n对于第二个查询，有一条路径（0 -> 1 -> 2）两条边都小于 5 ，所以这个查询我们返回 true 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：n = 5, edgeList = [[0,1,10],[1,2,5],[2,3,9],[3,4,13]], queries = [[0,4,14],[1,4,13]]\n输出：[true,false]\n解释：上图为给定数据。\n\n \n提示：\n\n2 <= n <= 105\n1 <= edgeList.length, queries.length <= 105\nedgeList[i].length == 3\nqueries[j].length == 3\n0 <= ui, vi, pj, qj <= n - 1\nui != vi\npj != qj\n1 <= disi, limitj <= 109\n两个点之间可能有 多条 边。"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n private int[] p;\\n\\n public boolean[] distanceLimitedPathsExist(int n, int[][] edgeList, int[][] queries) {\\n p = new int[n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n p[i] = i;\\n }\\n Arrays.sort(edgeList, (a, b) -> a[2] - b[2]);\\n int m = queries.length;\\n boolean[] ans = new boolean[m];\\n Integer[] qid = new Integer[m];\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n qid[i] = i;\\n }\\n Arrays.sort(qid, (i, j) -> queries[i][2] - queries[j][2]);\\n int j = 0;\\n for (int i : qid) {\\n int a = queries[i][0], b = queries[i][1], limit = queries[i][2];\\n while (j < edgeList.length && edgeList[j][2] < limit) {\\n int u = edgeList[j][0], v = edgeList[j][1];\\n p[find(u)] = find(v);\\n ++j;\\n }\\n ans[i] = find(a) == find(b);\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private int find(int x) {\\n if (p[x] != x) {\\n p[x] = find(p[x]);\\n }\\n return p[x];\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了离线查询 + 并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目要求，我们需要对每个查询 $queries[i]$ 进行判断，即判断当前查询的两个点 $a$ 和 $b$ 之间是否存在一条边权小于等于 $limit$ 的路径。\n\n判断两点是否连通可以通过并查集来实现。另外，由于查询的顺序对结果没有影响，因此我们可以先将所有查询按照 $limit$ 从小到大排序，所有边也按照边权从小到大排序。\n\n然后对于每个查询，我们从边权最小的边开始，将边权严格小于 $limit$ 的所有边加入并查集，接着利用并查集的查询操作判断两点是否连通即可。\n\n时间复杂度 $O(m \\times \\log m + q \\times \\log q)$，其中 $m$ 和 $q$ 分别为边数和查询数。\n\n附并查集相关介绍以及常用模板：\n\n并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python [sol1-Python3 模板]\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n```java [sol1-Java 模板]\nint[] p = new int[n];\nint[] size = new int[n];\nfor (int i = 0; i < n; ++i) {\n p[i] = i;\n size[i] = 1;\n}\n\nint find(int x) {\n if (p[x] != x) {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x]);\n }\n return p[x];\n}\n\nvoid union(int a, int b) {\n int pa = find(a), pb = find(b);\n if (pa == pb) {\n return;\n }\n p[pa] = pb;\n size[pb] += size[pa];\n}\n```\n\n```cpp [sol1-C++ 模板]\nvector<int> p(n);\niota(p.begin(), p.end(), 0);\nvector<int> size(n, 1);\n\nint find(int x) {\n if (p[x] != x) {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x]);\n }\n return p[x];\n}\n\nvoid unite(int a, int b) {\n int pa = find(a), pb = find(b);\n if (pa == pb) return;\n p[pa] = pb;\n size[pb] += size[pa];\n}\n```\n\n```go [sol1-Go 模板]\np := make([]int, n)\nsize := make([]int, n)\nfor i := range p {\n p[i] = i\n size[i] = 1\n}\n\nfunc find(x int) int {\n if p[x] != x {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n }\n return p[x]\n}\n\nfunc union(a, b int) {\n pa, pb := find(a), find(b)\n if pa == pb {\n return\n }\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n}\n```\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个 n 个点组成的无向图边集 edgeList ，其中 edgeList[i] = [ui, vi, disi] 表示点 ui 和点 vi 之间有一条长度为 disi 的边。请注意，两个点之间可能有 超过一条边 。\n给你一个查询数组queries ，其中 queries[j] = [pj, qj, limitj] ，你的任务是对于每个查询 queries[j] ，判断是否存在从 pj 到 qj 的路径，且这条路径上的每一条边都 严格小于 limitj 。\n请你返回一个 布尔数组 answer ，其中 answer.length == queries.length ，当 queries[j] 的查询结果为 true 时， answer 第 j 个值为 true ，否则为 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：n = 3, edgeList = [[0,1,2],[1,2,4],[2,0,8],[1,0,16]], queries = [[0,1,2],[0,2,5]]\n输出：[false,true]\n解释：上图为给定的输入数据。注意到 0 和 1 之间有两条重边，分别为 2 和 16 。\n对于第一个查询，0 和 1 之间没有小于 2 的边，所以我们返回 false 。\n对于第二个查询，有一条路径（0 -> 1 -> 2）两条边都小于 5 ，所以这个查询我们返回 true 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：n = 5, edgeList = [[0,1,10],[1,2,5],[2,3,9],[3,4,13]], queries = [[0,4,14],[1,4,13]]\n输出：[true,false]\n解释：上图为给定数据。\n\n \n提示：\n\n2 <= n <= 105\n1 <= edgeList.length, queries.length <= 105\nedgeList[i].length == 3\nqueries[j].length == 3\n0 <= ui, vi, pj, qj <= n - 1\nui != vi\npj != qj\n1 <= disi, limitj <= 109\n两个点之间可能有 多条 边。"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个 n 个点组成的无向图边集 edgeList ，其中 edgeList[i] = [ui, vi, disi] 表示点 ui 和点 vi 之间有一条长度为 disi 的边。请注意，两个点之间可能有 超过一条边 。\n给你一个查询数组queries ，其中 queries[j] = [pj, qj, limitj] ，你的任务是对于每个查询 queries[j] ，判断是否存在从 pj 到 qj 的路径，且这条路径上的每一条边都 严格小于 limitj 。\n请你返回一个 布尔数组 answer ，其中 answer.length == queries.length ，当 queries[j] 的查询结果为 true 时， answer 第 j 个值为 true ，否则为 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：n = 3, edgeList = [[0,1,2],[1,2,4],[2,0,8],[1,0,16]], queries = [[0,1,2],[0,2,5]]\n输出：[false,true]\n解释：上图为给定的输入数据。注意到 0 和 1 之间有两条重边，分别为 2 和 16 。\n对于第一个查询，0 和 1 之间没有小于 2 的边，所以我们返回 false 。\n对于第二个查询，有一条路径（0 -> 1 -> 2）两条边都小于 5 ，所以这个查询我们返回 true 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：n = 5, edgeList = [[0,1,10],[1,2,5],[2,3,9],[3,4,13]], queries = [[0,4,14],[1,4,13]]\n输出：[true,false]\n解释：上图为给定数据。\n\n \n提示：\n\n2 <= n <= 105\n1 <= edgeList.length, queries.length <= 105\nedgeList[i].length == 3\nqueries[j].length == 3\n0 <= ui, vi, pj, qj <= n - 1\nui != vi\npj != qj\n1 <= disi, limitj <= 109\n两个点之间可能有 多条 边。\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用离线查询 + 并查集。\n这里提供一个参考思路，根据题目要求，我们需要对每个查询 $queries[i]$ 进行判断，即判断当前查询的两个点 $a$ 和 $b$ 之间是否存在一条边权小于等于 $limit$ 的路径。\n\n判断两点是否连通可以通过并查集来实现。另外，由于查询的顺序对结果没有影响，因此我们可以先将所有查询按照 $limit$ 从小到大排序，所有边也按照边权从小到大排序。\n\n然后对于每个查询，我们从边权最小的边开始，将边权严格小于 $limit$ 的所有边加入并查集，接着利用并查集的查询操作判断两点是否连通即可。\n\n时间复杂度 $O(m \\times \\log m + q \\times \\log q)$，其中 $m$ 和 $q$ 分别为边数和查询数。\n\n附并查集相关介绍以及常用模板：\n\n并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python [sol1-Python3 模板]\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n```java [sol1-Java 模板]\nint[] p = new int[n];\nint[] size = new int[n];\nfor (int i = 0; i < n; ++i) {\n p[i] = i;\n size[i] = 1;\n}\n\nint find(int x) {\n if (p[x] != x) {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x]);\n }\n return p[x];\n}\n\nvoid union(int a, int b) {\n int pa = find(a), pb = find(b);\n if (pa == pb) {\n return;\n }\n p[pa] = pb;\n size[pb] += size[pa];\n}\n```\n\n```cpp [sol1-C++ 模板]\nvector<int> p(n);\niota(p.begin(), p.end(), 0);\nvector<int> size(n, 1);\n\nint find(int x) {\n if (p[x] != x) {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x]);\n }\n return p[x];\n}\n\nvoid unite(int a, int b) {\n int pa = find(a), pb = find(b);\n if (pa == pb) return;\n p[pa] = pb;\n size[pb] += size[pa];\n}\n```\n\n```go [sol1-Go 模板]\np := make([]int, n)\nsize := make([]int, n)\nfor i := range p {\n p[i] = i\n size[i] = 1\n}\n\nfunc find(x int) int {\n if p[x] != x {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n }\n return p[x]\n}\n\nfunc union(a, b int) {\n pa, pb := find(a), find(b)\n if pa == pb {\n return\n }\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n}\n```"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<bool> distanceLimitedPathsExist(int n, vector<vector<int>>& edgeList, vector<vector<int>>& queries) {\\n vector<int> p(n);\\n iota(p.begin(), p.end(), 0);\\n sort(edgeList.begin(), edgeList.end(), [](auto& a, auto& b) { return a[2] < b[2]; });\\n function<int(int)> find = [&](int x) -> int {\\n if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);\\n return p[x];\\n };\\n int m = queries.size();\\n vector<bool> ans(m);\\n vector<int> qid(m);\\n iota(qid.begin(), qid.end(), 0);\\n sort(qid.begin(), qid.end(), [&](int i, int j) { return queries[i][2] < queries[j][2]; });\\n int j = 0;\\n for (int i : qid) {\\n int a = queries[i][0], b = queries[i][1], limit = queries[i][2];\\n while (j < edgeList.size() && edgeList[j][2] < limit) {\\n int u = edgeList[j][0], v = edgeList[j][1];\\n p[find(u)] = find(v);\\n ++j;\\n }\\n ans[i] = find(a) == find(b);\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc distanceLimitedPathsExist(n int, edgeList [][]int, queries [][]int) []bool {\\n\\tp := make([]int, n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(edgeList, func(i, j int) bool { return edgeList[i][2] < edgeList[j][2] })\\n\\tvar find func(int) int\\n\\tfind = func(x int) int {\\n\\t\\tif p[x] != x {\\n\\t\\t\\tp[x] = find(p[x])\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn p[x]\\n\\t}\\n\\tm := len(queries)\\n\\tqid := make([]int, m)\\n\\tans := make([]bool, m)\\n\\tfor i := range qid {\\n\\t\\tqid[i] = i\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(qid, func(i, j int) bool { return queries[qid[i]][2] < queries[qid[j]][2] })\\n\\tj := 0\\n\\tfor _, i := range qid {\\n\\t\\ta, b, limit := queries[i][0], queries[i][1], queries[i][2]\\n\\t\\tfor j < len(edgeList) && edgeList[j][2] < limit {\\n\\t\\t\\tu, v := edgeList[j][0], edgeList[j][1]\\n\\t\\t\\tp[find(u)] = find(v)\\n\\t\\t\\tj++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans[i] = find(a) == find(b)\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了离线查询 + 并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目要求，我们需要对每个查询 $queries[i]$ 进行判断，即判断当前查询的两个点 $a$ 和 $b$ 之间是否存在一条边权小于等于 $limit$ 的路径。\n\n判断两点是否连通可以通过并查集来实现。另外，由于查询的顺序对结果没有影响，因此我们可以先将所有查询按照 $limit$ 从小到大排序，所有边也按照边权从小到大排序。\n\n然后对于每个查询，我们从边权最小的边开始，将边权严格小于 $limit$ 的所有边加入并查集，接着利用并查集的查询操作判断两点是否连通即可。\n\n时间复杂度 $O(m \\times \\log m + q \\times \\log q)$，其中 $m$ 和 $q$ 分别为边数和查询数。\n\n附并查集相关介绍以及常用模板：\n\n并查集是一种树形的数据结构，顾名思义，它用于处理一些不交集的**合并**及**查询**问题。 它支持两种操作：\n\n1. 查找（Find）：确定某个元素处于哪个子集，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n1. 合并（Union）：将两个子集合并成一个集合，单次操作时间复杂度 $O(\\alpha(n))$\n\n其中 $\\alpha$ 为阿克曼函数的反函数，其增长极其缓慢，也就是说其单次操作的平均运行时间可以认为是一个很小的常数。\n\n以下是并查集的常用模板，需要熟练掌握。其中：\n\n- `n` 表示节点数\n- `p` 存储每个点的父节点，初始时每个点的父节点都是自己\n- `size` 只有当节点是祖宗节点时才有意义，表示祖宗节点所在集合中，点的数量\n- `find(x)` 函数用于查找 $x$ 所在集合的祖宗节点\n- `union(a, b)` 函数用于合并 $a$ 和 $b$ 所在的集合\n\n```python [sol1-Python3 模板]\np = list(range(n))\nsize = [1] * n\n\ndef find(x):\n if p[x] != x:\n # 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n return p[x]\n\n\ndef union(a, b):\n pa, pb = find(a), find(b)\n if pa == pb:\n return\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n```\n\n```java [sol1-Java 模板]\nint[] p = new int[n];\nint[] size = new int[n];\nfor (int i = 0; i < n; ++i) {\n p[i] = i;\n size[i] = 1;\n}\n\nint find(int x) {\n if (p[x] != x) {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x]);\n }\n return p[x];\n}\n\nvoid union(int a, int b) {\n int pa = find(a), pb = find(b);\n if (pa == pb) {\n return;\n }\n p[pa] = pb;\n size[pb] += size[pa];\n}\n```\n\n```cpp [sol1-C++ 模板]\nvector<int> p(n);\niota(p.begin(), p.end(), 0);\nvector<int> size(n, 1);\n\nint find(int x) {\n if (p[x] != x) {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x]);\n }\n return p[x];\n}\n\nvoid unite(int a, int b) {\n int pa = find(a), pb = find(b);\n if (pa == pb) return;\n p[pa] = pb;\n size[pb] += size[pa];\n}\n```\n\n```go [sol1-Go 模板]\np := make([]int, n)\nsize := make([]int, n)\nfor i := range p {\n p[i] = i\n size[i] = 1\n}\n\nfunc find(x int) int {\n if p[x] != x {\n // 路径压缩\n p[x] = find(p[x])\n }\n return p[x]\n}\n\nfunc union(a, b int) {\n pa, pb := find(a), find(b)\n if pa == pb {\n return\n }\n p[pa] = pb\n size[pb] += size[pa]\n}\n```\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个 n 个点组成的无向图边集 edgeList ，其中 edgeList[i] = [ui, vi, disi] 表示点 ui 和点 vi 之间有一条长度为 disi 的边。请注意，两个点之间可能有 超过一条边 。\n给你一个查询数组queries ，其中 queries[j] = [pj, qj, limitj] ，你的任务是对于每个查询 queries[j] ，判断是否存在从 pj 到 qj 的路径，且这条路径上的每一条边都 严格小于 limitj 。\n请你返回一个 布尔数组 answer ，其中 answer.length == queries.length ，当 queries[j] 的查询结果为 true 时， answer 第 j 个值为 true ，否则为 false 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：n = 3, edgeList = [[0,1,2],[1,2,4],[2,0,8],[1,0,16]], queries = [[0,1,2],[0,2,5]]\n输出：[false,true]\n解释：上图为给定的输入数据。注意到 0 和 1 之间有两条重边，分别为 2 和 16 。\n对于第一个查询，0 和 1 之间没有小于 2 的边，所以我们返回 false 。\n对于第二个查询，有一条路径（0 -> 1 -> 2）两条边都小于 5 ，所以这个查询我们返回 true 。\n\n示例 2：\n\n\n输入：n = 5, edgeList = [[0,1,10],[1,2,5],[2,3,9],[3,4,13]], queries = [[0,4,14],[1,4,13]]\n输出：[true,false]\n解释：上图为给定数据。\n\n \n提示：\n\n2 <= n <= 105\n1 <= edgeList.length, queries.length <= 105\nedgeList[i].length == 3\nqueries[j].length == 3\n0 <= ui, vi, pj, qj <= n - 1\nui != vi\npj != qj\n1 <= disi, limitj <= 109\n两个点之间可能有 多条 边。"
}
] |
请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def bestTeamScore(self, scores: List[int], ages: List[int]) -> int:\\n nums = list(zip(ages, scores))\\n nums.sort()\\n n = len(nums)\\n dp = [num[1] for num in nums]\\n for i in range(n):\\n for j in range(i):\\n if nums[i][1] >= nums[j][1]:\\n dp[i] = max(dp[i], dp[j] + nums[i][1])\\n return max(dp)\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，最长上升子序列模型。\n\n将所有球员先按照年龄从小到大排序（年龄相同，则按照分数从小到大排），然后在分数数组中求解最长上升子序列和的最大值即可。最长上升子序列朴素做法，时间复杂度 $O(n^2)$。\n\n类似题型：洛谷 “[P2782 友好城市](https://www.luogu.com.cn/problem/P2782)”。\n整个函数的功能设计可以这样描述：假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数 总和 。\n然而，球队中的矛盾会限制球员的发挥，所以必须选出一支 没有矛盾 的球队。如果一名年龄较小球员的分数 严格大于 一名年龄较大的球员，则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。\n给你两个列表 scores 和 ages，其中每组 scores[i] 和 ages[i] 表示第 i 名球员的分数和年龄。请你返回 所有可能的无矛盾球队中得分最高那支的分数 。\n \n示例 1：\n输入：scores = [1,3,5,10,15], ages = [1,2,3,4,5]\n输出：34\n解释：你可以选中所有球员。\n示例 2：\n输入：scores = [4,5,6,5], ages = [2,1,2,1]\n输出：16\n解释：最佳的选择是后 3 名球员。注意，你可以选中多个同龄球员。\n\n示例 3：\n输入：scores = [1,2,3,5], ages = [8,9,10,1]\n输出：6\n解释：最佳的选择是前 3 名球员。\n\n \n提示：\n\n1 <= scores.length, ages.length <= 1000\nscores.length == ages.length\n1 <= scores[i] <= 106\n1 <= ages[i] <= 1000"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数 总和 。\n然而，球队中的矛盾会限制球员的发挥，所以必须选出一支 没有矛盾 的球队。如果一名年龄较小球员的分数 严格大于 一名年龄较大的球员，则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。\n给你两个列表 scores 和 ages，其中每组 scores[i] 和 ages[i] 表示第 i 名球员的分数和年龄。请你返回 所有可能的无矛盾球队中得分最高那支的分数 。\n \n示例 1：\n输入：scores = [1,3,5,10,15], ages = [1,2,3,4,5]\n输出：34\n解释：你可以选中所有球员。\n示例 2：\n输入：scores = [4,5,6,5], ages = [2,1,2,1]\n输出：16\n解释：最佳的选择是后 3 名球员。注意，你可以选中多个同龄球员。\n\n示例 3：\n输入：scores = [1,2,3,5], ages = [8,9,10,1]\n输出：6\n解释：最佳的选择是前 3 名球员。\n\n \n提示：\n\n1 <= scores.length, ages.length <= 1000\nscores.length == ages.length\n1 <= scores[i] <= 106\n1 <= ages[i] <= 1000\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用动态规划。\n这里提供一个参考思路，最长上升子序列模型。\n\n将所有球员先按照年龄从小到大排序（年龄相同，则按照分数从小到大排），然后在分数数组中求解最长上升子序列和的最大值即可。最长上升子序列朴素做法，时间复杂度 $O(n^2)$。\n\n类似题型：洛谷 “[P2782 友好城市](https://www.luogu.com.cn/problem/P2782)”。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int bestTeamScore(int[] scores, int[] ages) {\\n int n = ages.length;\\n int[][] nums = new int[n][2];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n nums[i] = new int[] {ages[i], scores[i]};\\n }\\n Arrays.sort(nums, (a, b) -> { return a[0] == b[0] ? a[1] - b[1] : a[0] - b[0]; });\\n int[] dp = new int[n];\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n dp[i] = nums[i][1];\\n for (int j = 0; j < i; ++j) {\\n if (nums[i][1] >= nums[j][1]) {\\n dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + nums[i][1]);\\n }\\n }\\n ans = Math.max(ans, dp[i]);\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
}
] |
请根据描述的需求和实现思路提示，完成函数开发
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int bestTeamScore(vector<int>& scores, vector<int>& ages) {\\n int n = ages.size();\\n vector<vector<int>> nums(n);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) nums[i] = {ages[i], scores[i]};\\n sort(nums.begin(), nums.end());\\n vector<int> dp(n);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n dp[i] = nums[i][1];\\n for (int j = 0; j < i; ++j) {\\n if (nums[i][1] >= nums[j][1])\\n dp[i] = max(dp[i], dp[j] + nums[i][1]);\\n }\\n }\\n return *max_element(dp.begin(), dp.end());\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，最长上升子序列模型。\n\n将所有球员先按照年龄从小到大排序（年龄相同，则按照分数从小到大排），然后在分数数组中求解最长上升子序列和的最大值即可。最长上升子序列朴素做法，时间复杂度 $O(n^2)$。\n\n类似题型：洛谷 “[P2782 友好城市](https://www.luogu.com.cn/problem/P2782)”。\n整个函数的功能设计可以这样描述：假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数 总和 。\n然而，球队中的矛盾会限制球员的发挥，所以必须选出一支 没有矛盾 的球队。如果一名年龄较小球员的分数 严格大于 一名年龄较大的球员，则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。\n给你两个列表 scores 和 ages，其中每组 scores[i] 和 ages[i] 表示第 i 名球员的分数和年龄。请你返回 所有可能的无矛盾球队中得分最高那支的分数 。\n \n示例 1：\n输入：scores = [1,3,5,10,15], ages = [1,2,3,4,5]\n输出：34\n解释：你可以选中所有球员。\n示例 2：\n输入：scores = [4,5,6,5], ages = [2,1,2,1]\n输出：16\n解释：最佳的选择是后 3 名球员。注意，你可以选中多个同龄球员。\n\n示例 3：\n输入：scores = [1,2,3,5], ages = [8,9,10,1]\n输出：6\n解释：最佳的选择是前 3 名球员。\n\n \n提示：\n\n1 <= scores.length, ages.length <= 1000\nscores.length == ages.length\n1 <= scores[i] <= 106\n1 <= ages[i] <= 1000"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc bestTeamScore(scores []int, ages []int) int {\\n\\tn := len(ages)\\n\\tnums := make([][]int, n)\\n\\tfor i, age := range ages {\\n\\t\\tnums[i] = []int{age, scores[i]}\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(nums, func(i, j int) bool {\\n\\t\\tif nums[i][0] != nums[j][0] {\\n\\t\\t\\treturn nums[i][0] < nums[j][0]\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn nums[i][1] < nums[j][1]\\n\\t})\\n\\tdp := make([]int, n)\\n\\tans := 0\\n\\tfor i, num := range nums {\\n\\t\\tdp[i] = num[1]\\n\\t\\tfor j := 0; j < i; j++ {\\n\\t\\t\\tif num[1] >= nums[j][1] {\\n\\t\\t\\t\\tdp[i] = max(dp[i], dp[j]+num[1])\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tans = max(ans, dp[i])\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，最长上升子序列模型。\n\n将所有球员先按照年龄从小到大排序（年龄相同，则按照分数从小到大排），然后在分数数组中求解最长上升子序列和的最大值即可。最长上升子序列朴素做法，时间复杂度 $O(n^2)$。\n\n类似题型：洛谷 “[P2782 友好城市](https://www.luogu.com.cn/problem/P2782)”。\n整个函数的功能设计可以这样描述：假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数 总和 。\n然而，球队中的矛盾会限制球员的发挥，所以必须选出一支 没有矛盾 的球队。如果一名年龄较小球员的分数 严格大于 一名年龄较大的球员，则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。\n给你两个列表 scores 和 ages，其中每组 scores[i] 和 ages[i] 表示第 i 名球员的分数和年龄。请你返回 所有可能的无矛盾球队中得分最高那支的分数 。\n \n示例 1：\n输入：scores = [1,3,5,10,15], ages = [1,2,3,4,5]\n输出：34\n解释：你可以选中所有球员。\n示例 2：\n输入：scores = [4,5,6,5], ages = [2,1,2,1]\n输出：16\n解释：最佳的选择是后 3 名球员。注意，你可以选中多个同龄球员。\n\n示例 3：\n输入：scores = [1,2,3,5], ages = [8,9,10,1]\n输出：6\n解释：最佳的选择是前 3 名球员。\n\n \n提示：\n\n1 <= scores.length, ages.length <= 1000\nscores.length == ages.length\n1 <= scores[i] <= 106\n1 <= ages[i] <= 1000"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * @param {number[]} scores\\n * @param {number[]} ages\\n * @return {number}\\n */\\nvar bestTeamScore = function (scores, ages) {\\n const nums = ages.map((age, i) => [age, scores[i]]);\\n nums.sort((a, b) => (a[0] == b[0] ? a[1] - b[1] : a[0] - b[0]));\\n const n = nums.length;\\n let dp = new Array(n);\\n let ans = 0;\\n for (let i = 0; i < n; ++i) {\\n dp[i] = nums[i][1];\\n for (let j = 0; j < i; ++j) {\\n if (nums[i][1] >= nums[j][1]) {\\n dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + nums[i][1]);\\n }\\n }\\n ans = Math.max(ans, dp[i]);\\n }\\n return ans;\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 JavaScript 语言。\n实现的时候主要使用了动态规划的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，最长上升子序列模型。\n\n将所有球员先按照年龄从小到大排序（年龄相同，则按照分数从小到大排），然后在分数数组中求解最长上升子序列和的最大值即可。最长上升子序列朴素做法，时间复杂度 $O(n^2)$。\n\n类似题型：洛谷 “[P2782 友好城市](https://www.luogu.com.cn/problem/P2782)”。\n整个函数的功能设计可以这样描述：假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数 总和 。\n然而，球队中的矛盾会限制球员的发挥，所以必须选出一支 没有矛盾 的球队。如果一名年龄较小球员的分数 严格大于 一名年龄较大的球员，则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。\n给你两个列表 scores 和 ages，其中每组 scores[i] 和 ages[i] 表示第 i 名球员的分数和年龄。请你返回 所有可能的无矛盾球队中得分最高那支的分数 。\n \n示例 1：\n输入：scores = [1,3,5,10,15], ages = [1,2,3,4,5]\n输出：34\n解释：你可以选中所有球员。\n示例 2：\n输入：scores = [4,5,6,5], ages = [2,1,2,1]\n输出：16\n解释：最佳的选择是后 3 名球员。注意，你可以选中多个同龄球员。\n\n示例 3：\n输入：scores = [1,2,3,5], ages = [8,9,10,1]\n输出：6\n解释：最佳的选择是前 3 名球员。\n\n \n提示：\n\n1 <= scores.length, ages.length <= 1000\nscores.length == ages.length\n1 <= scores[i] <= 106\n1 <= ages[i] <= 1000"
}
] |
请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nimport abc\\nfrom abc import ABC, abstractmethod\\n\\n\"\"\"\\nThis is the interface for the expression tree Node.\\nYou should not remove it, and you can define some classes to implement it.\\n\"\"\"\\n\\n\\nclass Node(ABC):\\n @abstractmethod\\n # define your fields here\\n def evaluate(self) -> int:\\n pass\\n\\n\\nclass MyNode(Node):\\n def __init__(self, val):\\n self.val = val\\n self.left = None\\n self.right = None\\n\\n def evaluate(self) -> int:\\n x = self.val\\n if x.isdigit():\\n return int(x)\\n\\n left, right = self.left.evaluate(), self.right.evaluate()\\n if x == \\'+\\':\\n return left + right\\n if x == \\'-\\':\\n return left - right\\n if x == \\'*\\':\\n return left * right\\n if x == \\'/\\':\\n return left // right\\n\\n\\n\"\"\"\\nThis is the TreeBuilder class.\\nYou can treat it as the driver code that takes the postinfix input\\nand returns the expression tree represnting it as a Node.\\n\"\"\"\\n\\n\\nclass TreeBuilder(object):\\n def buildTree(self, postfix: List[str]) -> \\'Node\\':\\n stk = []\\n for s in postfix:\\n node = MyNode(s)\\n if not s.isdigit():\\n node.right = stk.pop()\\n node.left = stk.pop()\\n stk.append(node)\\n return stk[-1]\\n\\n\\n\"\"\"\\nYour TreeBuilder object will be instantiated and called as such:\\nobj = TreeBuilder();\\nexpTree = obj.buildTree(postfix);\\nans = expTree.evaluate();\\n\"\"\"\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个算术表达式的后缀表示法的标记（token） postfix ，构造并返回该表达式对应的二叉表达式树。\n后缀表示法是一种将操作数写在运算符之前的表示法。例如，表达式 4*(5-(2+7)) 的后缀表示法表示为数组 postfix = [\"4\",\"5\",\"7\",\"2\",\"+\",\"-\",\"*\"] 。\n抽象类 Node 需要用于实现二叉表达式树。我们将通过 evaluate 函数来测试返回的树是否能够解析树中的值。你不可以移除 Node 类，但你可以按需修改此类，也可以定义其他类来实现它。\n二叉表达式树是一种表达算术表达式的二叉树。二叉表达式树中的每一个节点都有零个或两个子节点。 叶节点（有 0 个子节点的节点）表示操作数，非叶节点（有 2 个子节点的节点）表示运算符： '+' （加）、 '-' （减）、 '*' （乘）和 '/' （除）。\n我们保证任何子树对应值的绝对值不超过 109 ，且所有操作都是有效的（即没有除以零的操作）\n进阶： 你可以将表达式树设计得更模块化吗？例如，你的设计能够不修改现有的 evaluate 的实现就能支持更多的操作符吗？\n \n示例 1:\n\n\n输入： s = [\"3\",\"4\",\"+\",\"2\",\"*\",\"7\",\"/\"]\n输出： 2\n解释： 此表达式可解析为上述二叉树，其对应表达式为 ((3+4)*2)/7) = 14/7 = 2.\n\n示例 2:\n\n\n输入: s = [\"4\",\"5\",\"7\",\"2\",\"+\",\"-\",\"*\"]\n输出: -16\n解释: 此表达式可解析为上述二叉树，其对应表达式为 4*(5-(2+7)) = 4*(-4) = -16.\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length < 100\ns.length 是奇数。\ns 包含数字和字符 '+' 、 '-' 、 '*' 以及 '/' 。\n如果 s[i] 是数，则对应的整数不超过 105 。\ns 保证是一个有效的表达式。\n结果值和所有过程值的绝对值均不超过 109 。\n保证表达式不包含除以零的操作。"
}
] |
详细分析输入的代码，说明使用的编程语言以及函数实现的功能。请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，以及函数实现的功能是什么。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\n/**\\n * This is the interface for the expression tree Node.\\n * You should not remove it, and you can define some classes to implement it.\\n */\\n\\nabstract class Node {\\n public abstract int evaluate();\\n // define your fields here\\n protected String val;\\n protected Node left;\\n protected Node right;\\n};\\n\\nclass MyNode extends Node {\\n public MyNode(String val) {\\n this.val = val;\\n }\\n\\n public int evaluate() {\\n if (isNumeric()) {\\n return Integer.parseInt(val);\\n }\\n int leftVal = left.evaluate();\\n int rightVal = right.evaluate();\\n if (Objects.equals(val, \"+\")) {\\n return leftVal + rightVal;\\n }\\n if (Objects.equals(val, \"-\")) {\\n return leftVal - rightVal;\\n }\\n if (Objects.equals(val, \"*\")) {\\n return leftVal * rightVal;\\n }\\n if (Objects.equals(val, \"/\")) {\\n return leftVal / rightVal;\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n public boolean isNumeric() {\\n for (char c : val.toCharArray()) {\\n if (!Character.isDigit(c)) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * This is the TreeBuilder class.\\n * You can treat it as the driver code that takes the postinfix input\\n * and returns the expression tree represnting it as a Node.\\n */\\n\\nclass TreeBuilder {\\n Node buildTree(String[] postfix) {\\n Deque<MyNode> stk = new ArrayDeque<>();\\n for (String s : postfix) {\\n MyNode node = new MyNode(s);\\n if (!node.isNumeric()) {\\n node.right = stk.pop();\\n node.left = stk.pop();\\n }\\n stk.push(node);\\n }\\n return stk.peek();\\n }\\n};\\n\\n/**\\n * Your TreeBuilder object will be instantiated and called as such:\\n * TreeBuilder obj = new TreeBuilder();\\n * Node expTree = obj.buildTree(postfix);\\n * int ans = expTree.evaluate();\\n */\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个算术表达式的后缀表示法的标记（token） postfix ，构造并返回该表达式对应的二叉表达式树。\n后缀表示法是一种将操作数写在运算符之前的表示法。例如，表达式 4*(5-(2+7)) 的后缀表示法表示为数组 postfix = [\"4\",\"5\",\"7\",\"2\",\"+\",\"-\",\"*\"] 。\n抽象类 Node 需要用于实现二叉表达式树。我们将通过 evaluate 函数来测试返回的树是否能够解析树中的值。你不可以移除 Node 类，但你可以按需修改此类，也可以定义其他类来实现它。\n二叉表达式树是一种表达算术表达式的二叉树。二叉表达式树中的每一个节点都有零个或两个子节点。 叶节点（有 0 个子节点的节点）表示操作数，非叶节点（有 2 个子节点的节点）表示运算符： '+' （加）、 '-' （减）、 '*' （乘）和 '/' （除）。\n我们保证任何子树对应值的绝对值不超过 109 ，且所有操作都是有效的（即没有除以零的操作）\n进阶： 你可以将表达式树设计得更模块化吗？例如，你的设计能够不修改现有的 evaluate 的实现就能支持更多的操作符吗？\n \n示例 1:\n\n\n输入： s = [\"3\",\"4\",\"+\",\"2\",\"*\",\"7\",\"/\"]\n输出： 2\n解释： 此表达式可解析为上述二叉树，其对应表达式为 ((3+4)*2)/7) = 14/7 = 2.\n\n示例 2:\n\n\n输入: s = [\"4\",\"5\",\"7\",\"2\",\"+\",\"-\",\"*\"]\n输出: -16\n解释: 此表达式可解析为上述二叉树，其对应表达式为 4*(5-(2+7)) = 4*(-4) = -16.\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length < 100\ns.length 是奇数。\ns 包含数字和字符 '+' 、 '-' 、 '*' 以及 '/' 。\n如果 s[i] 是数，则对应的整数不超过 105 。\ns 保证是一个有效的表达式。\n结果值和所有过程值的绝对值均不超过 109 。\n保证表达式不包含除以零的操作。"
}
] |
请详细分析输入的代码，并说明使用的具体编程语言以及函数实现的功能。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\n/**\\n * This is the interface for the expression tree Node.\\n * You should not remove it, and you can define some classes to implement it.\\n */\\n\\nclass Node {\\npublic:\\n virtual ~Node() {};\\n virtual int evaluate() const = 0;\\n\\nprotected:\\n // define your fields here\\n string val;\\n Node* left;\\n Node* right;\\n};\\n\\nclass MyNode : public Node {\\npublic:\\n MyNode(string val) {\\n this->val = val;\\n }\\n\\n MyNode(string val, Node* left, Node* right) {\\n this->val = val;\\n this->left = left;\\n this->right = right;\\n }\\n\\n int evaluate() const {\\n if (!(val == \"+\" || val == \"-\" || val == \"*\" || val == \"/\")) return stoi(val);\\n auto leftVal = left->evaluate(), rightVal = right->evaluate();\\n if (val == \"+\") return leftVal + rightVal;\\n if (val == \"-\") return leftVal - rightVal;\\n if (val == \"*\") return leftVal * rightVal;\\n if (val == \"/\") return leftVal / rightVal;\\n return 0;\\n }\\n};\\n\\n/**\\n * This is the TreeBuilder class.\\n * You can treat it as the driver code that takes the postinfix input\\n * and returns the expression tree represnting it as a Node.\\n */\\n\\nclass TreeBuilder {\\npublic:\\n Node* buildTree(vector<string>& postfix) {\\n stack<MyNode*> stk;\\n for (auto s : postfix) {\\n MyNode* node;\\n if (s == \"+\" || s == \"-\" || s == \"*\" || s == \"/\") {\\n auto right = stk.top();\\n stk.pop();\\n auto left = stk.top();\\n stk.pop();\\n node = new MyNode(s, left, right);\\n } else {\\n node = new MyNode(s);\\n }\\n stk.push(node);\\n }\\n return stk.top();\\n }\\n};\\n\\n/**\\n * Your TreeBuilder object will be instantiated and called as such:\\n * TreeBuilder* obj = new TreeBuilder();\\n * Node* expTree = obj->buildTree(postfix);\\n * int ans = expTree->evaluate();\\n */\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个算术表达式的后缀表示法的标记（token） postfix ，构造并返回该表达式对应的二叉表达式树。\n后缀表示法是一种将操作数写在运算符之前的表示法。例如，表达式 4*(5-(2+7)) 的后缀表示法表示为数组 postfix = [\"4\",\"5\",\"7\",\"2\",\"+\",\"-\",\"*\"] 。\n抽象类 Node 需要用于实现二叉表达式树。我们将通过 evaluate 函数来测试返回的树是否能够解析树中的值。你不可以移除 Node 类，但你可以按需修改此类，也可以定义其他类来实现它。\n二叉表达式树是一种表达算术表达式的二叉树。二叉表达式树中的每一个节点都有零个或两个子节点。 叶节点（有 0 个子节点的节点）表示操作数，非叶节点（有 2 个子节点的节点）表示运算符： '+' （加）、 '-' （减）、 '*' （乘）和 '/' （除）。\n我们保证任何子树对应值的绝对值不超过 109 ，且所有操作都是有效的（即没有除以零的操作）\n进阶： 你可以将表达式树设计得更模块化吗？例如，你的设计能够不修改现有的 evaluate 的实现就能支持更多的操作符吗？\n \n示例 1:\n\n\n输入： s = [\"3\",\"4\",\"+\",\"2\",\"*\",\"7\",\"/\"]\n输出： 2\n解释： 此表达式可解析为上述二叉树，其对应表达式为 ((3+4)*2)/7) = 14/7 = 2.\n\n示例 2:\n\n\n输入: s = [\"4\",\"5\",\"7\",\"2\",\"+\",\"-\",\"*\"]\n输出: -16\n解释: 此表达式可解析为上述二叉树，其对应表达式为 4*(5-(2+7)) = 4*(-4) = -16.\n\n \n提示:\n\n1 <= s.length < 100\ns.length 是奇数。\ns 包含数字和字符 '+' 、 '-' 、 '*' 以及 '/' 。\n如果 s[i] 是数，则对应的整数不超过 105 。\ns 保证是一个有效的表达式。\n结果值和所有过程值的绝对值均不超过 109 。\n保证表达式不包含除以零的操作。"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "表：DailySales\n\n+-------------+---------+\n| Column Name | Type |\n+-------------+---------+\n| date_id | date |\n| make_name | varchar |\n| lead_id | int |\n| partner_id | int |\n+-------------+---------+\n该表没有主键。\n该表包含日期、产品的名称，以及售给的领导和合伙人的编号。\n名称只包含小写英文字母。\n \n写一条 SQL 语句，使得对于每一个 date_id 和 make_name，返回不同的 lead_id 以及不同的 partner_id 的数量。\n按 任意顺序 返回结果表。\n查询结果格式如下示例所示。\n \n示例 1:\n\n输入：\nDailySales 表：\n+-----------+-----------+---------+------------+\n| date_id | make_name | lead_id | partner_id |\n+-----------+-----------+---------+------------+\n| 2020-12-8 | toyota | 0 | 1 |\n| 2020-12-8 | toyota | 1 | 0 |\n| 2020-12-8 | toyota | 1 | 2 |\n| 2020-12-7 | toyota | 0 | 2 |\n| 2020-12-7 | toyota | 0 | 1 |\n| 2020-12-8 | honda | 1 | 2 |\n| 2020-12-8 | honda | 2 | 1 |\n| 2020-12-7 | honda | 0 | 1 |\n| 2020-12-7 | honda | 1 | 2 |\n| 2020-12-7 | honda | 2 | 1 |\n+-----------+-----------+---------+------------+\n输出：\n+-----------+-----------+--------------+-----------------+\n| date_id | make_name | unique_leads | unique_partners |\n+-----------+-----------+--------------+-----------------+\n| 2020-12-8 | toyota | 2 | 3 |\n| 2020-12-7 | toyota | 1 | 2 |\n| 2020-12-8 | honda | 2 | 2 |\n| 2020-12-7 | honda | 3 | 2 |\n+-----------+-----------+--------------+-----------------+\n解释：\n在 2020-12-8，丰田（toyota）有领导者 = [0, 1] 和合伙人 = [0, 1, 2] ，同时本田（honda）有领导者 = [1, 2] 和合伙人 = [1, 2]。\n在 2020-12-7，丰田（toyota）有领导者 = [0] 和合伙人 = [1, 2] ，同时本田（honda）有领导者 = [0, 1, 2] 和合伙人 = [1, 2]。请使用 SQL 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```sql\\nSELECT date_id,\\n make_name,\\n COUNT(DISTINCT lead_id) AS unique_leads,\\n COUNT(DISTINCT partner_id) AS unique_partners\\nFROM DailySales\\nGROUP BY date_id,\\n make_name;\\n```']"
}
] |
请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass ParkingSystem:\\n\\n def __init__(self, big: int, medium: int, small: int):\\n self.cnt = [0, big, medium, small]\\n\\n def addCar(self, carType: int) -> bool:\\n if self.cnt[carType] == 0:\\n return False\\n self.cnt[carType] -= 1\\n return True\\n\\n\\n# Your ParkingSystem object will be instantiated and called as such:\\n# obj = ParkingSystem(big, medium, small)\\n# param_1 = obj.addCar(carType)\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，为每种车维护一个计数器，初始值为车位的数目。此后，每来一辆车，就将对应类型的计数器减 `1`。当计数器为 `0` 时，说明车位已满。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：请你给一个停车场设计一个停车系统。停车场总共有三种不同大小的车位：大，中和小，每种尺寸分别有固定数目的车位。\n请你实现 ParkingSystem 类：\n\nParkingSystem(int big, int medium, int small) 初始化 ParkingSystem 类，三个参数分别对应每种停车位的数目。\nbool addCar(int carType) 检查是否有 carType 对应的停车位。 carType 有三种类型：大，中，小，分别用数字 1， 2 和 3 表示。一辆车只能停在 carType 对应尺寸的停车位中。如果没有空车位，请返回 false ，否则将该车停入车位并返回 true 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"ParkingSystem\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\"]\n[[1, 1, 0], [1], [2], [3], [1]]\n输出：\n[null, true, true, false, false]\n\n解释：\nParkingSystem parkingSystem = new ParkingSystem(1, 1, 0);\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 true ，因为有 1 个空的大车位\nparkingSystem.addCar(2); // 返回 true ，因为有 1 个空的中车位\nparkingSystem.addCar(3); // 返回 false ，因为没有空的小车位\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 false ，因为没有空的大车位，唯一一个大车位已经被占据了\n\n \n提示：\n\n0 <= big, medium, small <= 1000\ncarType 取值为 1， 2 或 3\n最多会调用 addCar 函数 1000 次"
}
] |
请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。
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[
{
"from": "human",
"value": "请你给一个停车场设计一个停车系统。停车场总共有三种不同大小的车位：大，中和小，每种尺寸分别有固定数目的车位。\n请你实现 ParkingSystem 类：\n\nParkingSystem(int big, int medium, int small) 初始化 ParkingSystem 类，三个参数分别对应每种停车位的数目。\nbool addCar(int carType) 检查是否有 carType 对应的停车位。 carType 有三种类型：大，中，小，分别用数字 1， 2 和 3 表示。一辆车只能停在 carType 对应尺寸的停车位中。如果没有空车位，请返回 false ，否则将该车停入车位并返回 true 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"ParkingSystem\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\"]\n[[1, 1, 0], [1], [2], [3], [1]]\n输出：\n[null, true, true, false, false]\n\n解释：\nParkingSystem parkingSystem = new ParkingSystem(1, 1, 0);\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 true ，因为有 1 个空的大车位\nparkingSystem.addCar(2); // 返回 true ，因为有 1 个空的中车位\nparkingSystem.addCar(3); // 返回 false ，因为没有空的小车位\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 false ，因为没有空的大车位，唯一一个大车位已经被占据了\n\n \n提示：\n\n0 <= big, medium, small <= 1000\ncarType 取值为 1， 2 或 3\n最多会调用 addCar 函数 1000 次\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，为每种车维护一个计数器，初始值为车位的数目。此后，每来一辆车，就将对应类型的计数器减 `1`。当计数器为 `0` 时，说明车位已满。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass ParkingSystem {\\n private int[] cnt;\\n\\n public ParkingSystem(int big, int medium, int small) {\\n cnt = new int[] {0, big, medium, small};\\n }\\n\\n public boolean addCar(int carType) {\\n if (cnt[carType] == 0) {\\n return false;\\n }\\n --cnt[carType];\\n return true;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your ParkingSystem object will be instantiated and called as such:\\n * ParkingSystem obj = new ParkingSystem(big, medium, small);\\n * boolean param_1 = obj.addCar(carType);\\n */\\n```']"
}
] |
请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法
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[
{
"from": "human",
"value": "请你给一个停车场设计一个停车系统。停车场总共有三种不同大小的车位：大，中和小，每种尺寸分别有固定数目的车位。\n请你实现 ParkingSystem 类：\n\nParkingSystem(int big, int medium, int small) 初始化 ParkingSystem 类，三个参数分别对应每种停车位的数目。\nbool addCar(int carType) 检查是否有 carType 对应的停车位。 carType 有三种类型：大，中，小，分别用数字 1， 2 和 3 表示。一辆车只能停在 carType 对应尺寸的停车位中。如果没有空车位，请返回 false ，否则将该车停入车位并返回 true 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"ParkingSystem\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\"]\n[[1, 1, 0], [1], [2], [3], [1]]\n输出：\n[null, true, true, false, false]\n\n解释：\nParkingSystem parkingSystem = new ParkingSystem(1, 1, 0);\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 true ，因为有 1 个空的大车位\nparkingSystem.addCar(2); // 返回 true ，因为有 1 个空的中车位\nparkingSystem.addCar(3); // 返回 false ，因为没有空的小车位\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 false ，因为没有空的大车位，唯一一个大车位已经被占据了\n\n \n提示：\n\n0 <= big, medium, small <= 1000\ncarType 取值为 1， 2 或 3\n最多会调用 addCar 函数 1000 次\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，为每种车维护一个计数器，初始值为车位的数目。此后，每来一辆车，就将对应类型的计数器减 `1`。当计数器为 `0` 时，说明车位已满。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass ParkingSystem {\\npublic:\\n vector<int> cnt;\\n\\n ParkingSystem(int big, int medium, int small) {\\n cnt = {0, big, medium, small};\\n }\\n\\n bool addCar(int carType) {\\n if (cnt[carType] == 0) return false;\\n --cnt[carType];\\n return true;\\n }\\n};\\n\\n/**\\n * Your ParkingSystem object will be instantiated and called as such:\\n * ParkingSystem* obj = new ParkingSystem(big, medium, small);\\n * bool param_1 = obj->addCar(carType);\\n */\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法
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[
{
"from": "human",
"value": "请你给一个停车场设计一个停车系统。停车场总共有三种不同大小的车位：大，中和小，每种尺寸分别有固定数目的车位。\n请你实现 ParkingSystem 类：\n\nParkingSystem(int big, int medium, int small) 初始化 ParkingSystem 类，三个参数分别对应每种停车位的数目。\nbool addCar(int carType) 检查是否有 carType 对应的停车位。 carType 有三种类型：大，中，小，分别用数字 1， 2 和 3 表示。一辆车只能停在 carType 对应尺寸的停车位中。如果没有空车位，请返回 false ，否则将该车停入车位并返回 true 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"ParkingSystem\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\"]\n[[1, 1, 0], [1], [2], [3], [1]]\n输出：\n[null, true, true, false, false]\n\n解释：\nParkingSystem parkingSystem = new ParkingSystem(1, 1, 0);\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 true ，因为有 1 个空的大车位\nparkingSystem.addCar(2); // 返回 true ，因为有 1 个空的中车位\nparkingSystem.addCar(3); // 返回 false ，因为没有空的小车位\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 false ，因为没有空的大车位，唯一一个大车位已经被占据了\n\n \n提示：\n\n0 <= big, medium, small <= 1000\ncarType 取值为 1， 2 或 3\n最多会调用 addCar 函数 1000 次\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，为每种车维护一个计数器，初始值为车位的数目。此后，每来一辆车，就将对应类型的计数器减 `1`。当计数器为 `0` 时，说明车位已满。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\ntype ParkingSystem struct {\\n\\tcnt []int\\n}\\n\\nfunc Constructor(big int, medium int, small int) ParkingSystem {\\n\\treturn ParkingSystem{[]int{0, big, medium, small}}\\n}\\n\\nfunc (this *ParkingSystem) AddCar(carType int) bool {\\n\\tif this.cnt[carType] == 0 {\\n\\t\\treturn false\\n\\t}\\n\\tthis.cnt[carType]--\\n\\treturn true\\n}\\n\\n/**\\n * Your ParkingSystem object will be instantiated and called as such:\\n * obj := Constructor(big, medium, small);\\n * param_1 := obj.AddCar(carType);\\n */\\n```']"
}
] |
请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法
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[
{
"from": "human",
"value": "请你给一个停车场设计一个停车系统。停车场总共有三种不同大小的车位：大，中和小，每种尺寸分别有固定数目的车位。\n请你实现 ParkingSystem 类：\n\nParkingSystem(int big, int medium, int small) 初始化 ParkingSystem 类，三个参数分别对应每种停车位的数目。\nbool addCar(int carType) 检查是否有 carType 对应的停车位。 carType 有三种类型：大，中，小，分别用数字 1， 2 和 3 表示。一辆车只能停在 carType 对应尺寸的停车位中。如果没有空车位，请返回 false ，否则将该车停入车位并返回 true 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"ParkingSystem\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\"]\n[[1, 1, 0], [1], [2], [3], [1]]\n输出：\n[null, true, true, false, false]\n\n解释：\nParkingSystem parkingSystem = new ParkingSystem(1, 1, 0);\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 true ，因为有 1 个空的大车位\nparkingSystem.addCar(2); // 返回 true ，因为有 1 个空的中车位\nparkingSystem.addCar(3); // 返回 false ，因为没有空的小车位\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 false ，因为没有空的大车位，唯一一个大车位已经被占据了\n\n \n提示：\n\n0 <= big, medium, small <= 1000\ncarType 取值为 1， 2 或 3\n最多会调用 addCar 函数 1000 次\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，为每种车维护一个计数器，初始值为车位的数目。此后，每来一辆车，就将对应类型的计数器减 `1`。当计数器为 `0` 时，说明车位已满。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nclass ParkingSystem {\\n private count: [number, number, number];\\n\\n constructor(big: number, medium: number, small: number) {\\n this.count = [big, medium, small];\\n }\\n\\n addCar(carType: number): boolean {\\n if (this.count[carType - 1] === 0) {\\n return false;\\n }\\n this.count[carType - 1]--;\\n return true;\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your ParkingSystem object will be instantiated and called as such:\\n * var obj = new ParkingSystem(big, medium, small)\\n * var param_1 = obj.addCar(carType)\\n */\\n```']"
}
] |
请你根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发
|
[
{
"from": "human",
"value": "请你给一个停车场设计一个停车系统。停车场总共有三种不同大小的车位：大，中和小，每种尺寸分别有固定数目的车位。\n请你实现 ParkingSystem 类：\n\nParkingSystem(int big, int medium, int small) 初始化 ParkingSystem 类，三个参数分别对应每种停车位的数目。\nbool addCar(int carType) 检查是否有 carType 对应的停车位。 carType 有三种类型：大，中，小，分别用数字 1， 2 和 3 表示。一辆车只能停在 carType 对应尺寸的停车位中。如果没有空车位，请返回 false ，否则将该车停入车位并返回 true 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"ParkingSystem\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\"]\n[[1, 1, 0], [1], [2], [3], [1]]\n输出：\n[null, true, true, false, false]\n\n解释：\nParkingSystem parkingSystem = new ParkingSystem(1, 1, 0);\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 true ，因为有 1 个空的大车位\nparkingSystem.addCar(2); // 返回 true ，因为有 1 个空的中车位\nparkingSystem.addCar(3); // 返回 false ，因为没有空的小车位\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 false ，因为没有空的大车位，唯一一个大车位已经被占据了\n\n \n提示：\n\n0 <= big, medium, small <= 1000\ncarType 取值为 1， 2 或 3\n最多会调用 addCar 函数 1000 次\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，为每种车维护一个计数器，初始值为车位的数目。此后，每来一辆车，就将对应类型的计数器减 `1`。当计数器为 `0` 时，说明车位已满。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nstruct ParkingSystem {\\n count: [i32; 3],\\n}\\n\\n\\n/**\\n * `&self` means the method takes an immutable reference.\\n * If you need a mutable reference, change it to `&mut self` instead.\\n */\\nimpl ParkingSystem {\\n\\n fn new(big: i32, medium: i32, small: i32) -> Self {\\n Self {\\n count: [big, medium, small]\\n }\\n }\\n\\n fn add_car(&mut self, car_type: i32) -> bool {\\n let i = (car_type - 1) as usize;\\n if self.count[i] == 0 {\\n return false;\\n }\\n self.count[i] -= 1;\\n true\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your ParkingSystem object will be instantiated and called as such:\\n * let obj = ParkingSystem::new(big, medium, small);\\n * let ret_1: bool = obj.add_car(carType);\\n */\\n```']"
}
] |
请根据给定的题目描述内容，为这道编程题写一个解法
|
[
{
"from": "human",
"value": "请你给一个停车场设计一个停车系统。停车场总共有三种不同大小的车位：大，中和小，每种尺寸分别有固定数目的车位。\n请你实现 ParkingSystem 类：\n\nParkingSystem(int big, int medium, int small) 初始化 ParkingSystem 类，三个参数分别对应每种停车位的数目。\nbool addCar(int carType) 检查是否有 carType 对应的停车位。 carType 有三种类型：大，中，小，分别用数字 1， 2 和 3 表示。一辆车只能停在 carType 对应尺寸的停车位中。如果没有空车位，请返回 false ，否则将该车停入车位并返回 true 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：\n[\"ParkingSystem\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\", \"addCar\"]\n[[1, 1, 0], [1], [2], [3], [1]]\n输出：\n[null, true, true, false, false]\n\n解释：\nParkingSystem parkingSystem = new ParkingSystem(1, 1, 0);\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 true ，因为有 1 个空的大车位\nparkingSystem.addCar(2); // 返回 true ，因为有 1 个空的中车位\nparkingSystem.addCar(3); // 返回 false ，因为没有空的小车位\nparkingSystem.addCar(1); // 返回 false ，因为没有空的大车位，唯一一个大车位已经被占据了\n\n \n提示：\n\n0 <= big, medium, small <= 1000\ncarType 取值为 1， 2 或 3\n最多会调用 addCar 函数 1000 次\n请使用 C 语言。\n提示：可以使用模拟。\n这里提供一个参考思路，为每种车维护一个计数器，初始值为车位的数目。此后，每来一辆车，就将对应类型的计数器减 `1`。当计数器为 `0` 时，说明车位已满。\n\n时间复杂度 $O(1)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```c\\ntypedef struct {\\n int *count;\\n} ParkingSystem;\\n\\n\\nParkingSystem *parkingSystemCreate(int big, int medium, int small) {\\n ParkingSystem *res = malloc(sizeof(ParkingSystem));\\n res->count = malloc(sizeof(int) * 3);\\n res->count[0] = big;\\n res->count[1] = medium;\\n res->count[2] = small;\\n return res;\\n}\\n\\nbool parkingSystemAddCar(ParkingSystem *obj, int carType) {\\n int i = carType - 1;\\n if (!obj->count[i]) {\\n return 0;\\n }\\n obj->count[i]--;\\n return 1;\\n}\\n\\nvoid parkingSystemFree(ParkingSystem *obj) {\\n free(obj);\\n}\\n\\n/**\\n * Your ParkingSystem struct will be instantiated and called as such:\\n * ParkingSystem* obj = parkingSystemCreate(big, medium, small);\\n * bool param_1 = parkingSystemAddCar(obj, carType);\\n\\n * parkingSystemFree(obj);\\n*/\\n```']"
}
] |
请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def stoneGameVI(self, aliceValues: List[int], bobValues: List[int]) -> int:\\n arr = [(a + b, i)\\n for i, (a, b) in enumerate(zip(aliceValues, bobValues))]\\n arr.sort(reverse=True)\\n a = sum(aliceValues[v[1]] for i, v in enumerate(arr) if i % 2 == 0)\\n b = sum(bobValues[v[1]] for i, v in enumerate(arr) if i % 2 == 1)\\n if a > b:\\n return 1\\n if a < b:\\n return -1\\n return 0\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，选取石头的最优化的策略是，让自己得分最高，同时让对手失分最多。因此，我们创建一个数组 `arr`，其中 `arr[i] = aliceValues[i] + bobValues[i]`，然后对 `arr` 进行降序排序。然后，我们从 `arr` 中取出石头，每次取出两个石头，分别给 Alice 和 Bob，直到 `arr` 中没有石头为止。最后，我们比较 Alice 和 Bob 的得分，得分高的人获胜。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `aliceValues` 和 `bobValues` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 和 Bob 轮流玩一个游戏，Alice 先手。\n一堆石子里总共有 n 个石子，轮到某个玩家时，他可以 移出 一个石子并得到这个石子的价值。Alice 和 Bob 对石子价值有 不一样的的评判标准 。双方都知道对方的评判标准。\n给你两个长度为 n 的整数数组 aliceValues 和 bobValues 。aliceValues[i] 和 bobValues[i] 分别表示 Alice 和 Bob 认为第 i 个石子的价值。\n所有石子都被取完后，得分较高的人为胜者。如果两个玩家得分相同，那么为平局。两位玩家都会采用 最优策略 进行游戏。\n请你推断游戏的结果，用如下的方式表示：\n\n如果 Alice 赢，返回 1 。\n如果 Bob 赢，返回 -1 。\n如果游戏平局，返回 0 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：aliceValues = [1,3], bobValues = [2,1]\n输出：1\n解释：\n如果 Alice 拿石子 1 （下标从 0开始），那么 Alice 可以得到 3 分。\nBob 只能选择石子 0 ，得到 2 分。\nAlice 获胜。\n\n示例 2：\n\n输入：aliceValues = [1,2], bobValues = [3,1]\n输出：0\n解释：\nAlice 拿石子 0 ， Bob 拿石子 1 ，他们得分都为 1 分。\n打平。\n\n示例 3：\n\n输入：aliceValues = [2,4,3], bobValues = [1,6,7]\n输出：-1\n解释：\n不管 Alice 怎么操作，Bob 都可以得到比 Alice 更高的得分。\n比方说，Alice 拿石子 1 ，Bob 拿石子 2 ， Alice 拿石子 0 ，Alice 会得到 6 分而 Bob 得分为 7 分。\nBob 会获胜。\n\n \n提示：\n\nn == aliceValues.length == bobValues.length\n1 <= n <= 105\n1 <= aliceValues[i], bobValues[i] <= 100"
}
] |
请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int stoneGameVI(int[] aliceValues, int[] bobValues) {\\n int n = aliceValues.length;\\n int[][] arr = new int[n][2];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n arr[i] = new int[] {aliceValues[i] + bobValues[i], i};\\n }\\n Arrays.sort(arr, (a, b) -> b[0] - a[0]);\\n int a = 0, b = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int j = arr[i][1];\\n if (i % 2 == 0) {\\n a += aliceValues[j];\\n } else {\\n b += bobValues[j];\\n }\\n }\\n if (a == b) {\\n return 0;\\n }\\n return a > b ? 1 : -1;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，选取石头的最优化的策略是，让自己得分最高，同时让对手失分最多。因此，我们创建一个数组 `arr`，其中 `arr[i] = aliceValues[i] + bobValues[i]`，然后对 `arr` 进行降序排序。然后，我们从 `arr` 中取出石头，每次取出两个石头，分别给 Alice 和 Bob，直到 `arr` 中没有石头为止。最后，我们比较 Alice 和 Bob 的得分，得分高的人获胜。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `aliceValues` 和 `bobValues` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 和 Bob 轮流玩一个游戏，Alice 先手。\n一堆石子里总共有 n 个石子，轮到某个玩家时，他可以 移出 一个石子并得到这个石子的价值。Alice 和 Bob 对石子价值有 不一样的的评判标准 。双方都知道对方的评判标准。\n给你两个长度为 n 的整数数组 aliceValues 和 bobValues 。aliceValues[i] 和 bobValues[i] 分别表示 Alice 和 Bob 认为第 i 个石子的价值。\n所有石子都被取完后，得分较高的人为胜者。如果两个玩家得分相同，那么为平局。两位玩家都会采用 最优策略 进行游戏。\n请你推断游戏的结果，用如下的方式表示：\n\n如果 Alice 赢，返回 1 。\n如果 Bob 赢，返回 -1 。\n如果游戏平局，返回 0 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：aliceValues = [1,3], bobValues = [2,1]\n输出：1\n解释：\n如果 Alice 拿石子 1 （下标从 0开始），那么 Alice 可以得到 3 分。\nBob 只能选择石子 0 ，得到 2 分。\nAlice 获胜。\n\n示例 2：\n\n输入：aliceValues = [1,2], bobValues = [3,1]\n输出：0\n解释：\nAlice 拿石子 0 ， Bob 拿石子 1 ，他们得分都为 1 分。\n打平。\n\n示例 3：\n\n输入：aliceValues = [2,4,3], bobValues = [1,6,7]\n输出：-1\n解释：\n不管 Alice 怎么操作，Bob 都可以得到比 Alice 更高的得分。\n比方说，Alice 拿石子 1 ，Bob 拿石子 2 ， Alice 拿石子 0 ，Alice 会得到 6 分而 Bob 得分为 7 分。\nBob 会获胜。\n\n \n提示：\n\nn == aliceValues.length == bobValues.length\n1 <= n <= 105\n1 <= aliceValues[i], bobValues[i] <= 100"
}
] |
请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int stoneGameVI(vector<int>& aliceValues, vector<int>& bobValues) {\\n int n = aliceValues.size();\\n vector<pair<int, int>> arr(n);\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n arr[i] = {aliceValues[i] + bobValues[i], i};\\n }\\n sort(arr.rbegin(), arr.rend());\\n int a = 0, b = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n int j = arr[i].second;\\n if (i % 2 == 0) {\\n a += aliceValues[j];\\n } else {\\n b += bobValues[j];\\n }\\n }\\n if (a == b) return 0;\\n return a > b ? 1 : -1;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，选取石头的最优化的策略是，让自己得分最高，同时让对手失分最多。因此，我们创建一个数组 `arr`，其中 `arr[i] = aliceValues[i] + bobValues[i]`，然后对 `arr` 进行降序排序。然后，我们从 `arr` 中取出石头，每次取出两个石头，分别给 Alice 和 Bob，直到 `arr` 中没有石头为止。最后，我们比较 Alice 和 Bob 的得分，得分高的人获胜。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `aliceValues` 和 `bobValues` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 和 Bob 轮流玩一个游戏，Alice 先手。\n一堆石子里总共有 n 个石子，轮到某个玩家时，他可以 移出 一个石子并得到这个石子的价值。Alice 和 Bob 对石子价值有 不一样的的评判标准 。双方都知道对方的评判标准。\n给你两个长度为 n 的整数数组 aliceValues 和 bobValues 。aliceValues[i] 和 bobValues[i] 分别表示 Alice 和 Bob 认为第 i 个石子的价值。\n所有石子都被取完后，得分较高的人为胜者。如果两个玩家得分相同，那么为平局。两位玩家都会采用 最优策略 进行游戏。\n请你推断游戏的结果，用如下的方式表示：\n\n如果 Alice 赢，返回 1 。\n如果 Bob 赢，返回 -1 。\n如果游戏平局，返回 0 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：aliceValues = [1,3], bobValues = [2,1]\n输出：1\n解释：\n如果 Alice 拿石子 1 （下标从 0开始），那么 Alice 可以得到 3 分。\nBob 只能选择石子 0 ，得到 2 分。\nAlice 获胜。\n\n示例 2：\n\n输入：aliceValues = [1,2], bobValues = [3,1]\n输出：0\n解释：\nAlice 拿石子 0 ， Bob 拿石子 1 ，他们得分都为 1 分。\n打平。\n\n示例 3：\n\n输入：aliceValues = [2,4,3], bobValues = [1,6,7]\n输出：-1\n解释：\n不管 Alice 怎么操作，Bob 都可以得到比 Alice 更高的得分。\n比方说，Alice 拿石子 1 ，Bob 拿石子 2 ， Alice 拿石子 0 ，Alice 会得到 6 分而 Bob 得分为 7 分。\nBob 会获胜。\n\n \n提示：\n\nn == aliceValues.length == bobValues.length\n1 <= n <= 105\n1 <= aliceValues[i], bobValues[i] <= 100"
}
] |
请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc stoneGameVI(aliceValues []int, bobValues []int) int {\\n\\tarr := make([][]int, len(aliceValues))\\n\\tfor i, a := range aliceValues {\\n\\t\\tb := bobValues[i]\\n\\t\\tarr[i] = []int{a + b, i}\\n\\t}\\n\\tsort.Slice(arr, func(i, j int) bool { return arr[i][0] > arr[j][0] })\\n\\ta, b := 0, 0\\n\\tfor i, v := range arr {\\n\\t\\tif i%2 == 0 {\\n\\t\\t\\ta += aliceValues[v[1]]\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tb += bobValues[v[1]]\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tif a == b {\\n\\t\\treturn 0\\n\\t}\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn 1\\n\\t}\\n\\treturn -1\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了贪心 + 排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，选取石头的最优化的策略是，让自己得分最高，同时让对手失分最多。因此，我们创建一个数组 `arr`，其中 `arr[i] = aliceValues[i] + bobValues[i]`，然后对 `arr` 进行降序排序。然后，我们从 `arr` 中取出石头，每次取出两个石头，分别给 Alice 和 Bob，直到 `arr` 中没有石头为止。最后，我们比较 Alice 和 Bob 的得分，得分高的人获胜。\n\n时间复杂度 $O(n\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `aliceValues` 和 `bobValues` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：Alice 和 Bob 轮流玩一个游戏，Alice 先手。\n一堆石子里总共有 n 个石子，轮到某个玩家时，他可以 移出 一个石子并得到这个石子的价值。Alice 和 Bob 对石子价值有 不一样的的评判标准 。双方都知道对方的评判标准。\n给你两个长度为 n 的整数数组 aliceValues 和 bobValues 。aliceValues[i] 和 bobValues[i] 分别表示 Alice 和 Bob 认为第 i 个石子的价值。\n所有石子都被取完后，得分较高的人为胜者。如果两个玩家得分相同，那么为平局。两位玩家都会采用 最优策略 进行游戏。\n请你推断游戏的结果，用如下的方式表示：\n\n如果 Alice 赢，返回 1 。\n如果 Bob 赢，返回 -1 。\n如果游戏平局，返回 0 。\n\n \n示例 1：\n\n输入：aliceValues = [1,3], bobValues = [2,1]\n输出：1\n解释：\n如果 Alice 拿石子 1 （下标从 0开始），那么 Alice 可以得到 3 分。\nBob 只能选择石子 0 ，得到 2 分。\nAlice 获胜。\n\n示例 2：\n\n输入：aliceValues = [1,2], bobValues = [3,1]\n输出：0\n解释：\nAlice 拿石子 0 ， Bob 拿石子 1 ，他们得分都为 1 分。\n打平。\n\n示例 3：\n\n输入：aliceValues = [2,4,3], bobValues = [1,6,7]\n输出：-1\n解释：\n不管 Alice 怎么操作，Bob 都可以得到比 Alice 更高的得分。\n比方说，Alice 拿石子 1 ，Bob 拿石子 2 ， Alice 拿石子 0 ，Alice 会得到 6 分而 Bob 得分为 7 分。\nBob 会获胜。\n\n \n提示：\n\nn == aliceValues.length == bobValues.length\n1 <= n <= 105\n1 <= aliceValues[i], bobValues[i] <= 100"
}
] |
请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。\n子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。\n \n示例 1：\n输入：s = \"aa\"\n输出：0\n解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。\n示例 2：\n输入：s = \"abca\"\n输出：2\n解释：最优的子字符串是 \"bc\" 。\n\n示例 3：\n输入：s = \"cbzxy\"\n输出：-1\n解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。\n\n示例 4：\n输入：s = \"cabbac\"\n输出：4\n解释：最优的子字符串是 \"abba\" ，其他的非最优解包括 \"bb\" 和 \"\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 300\ns 只含小写英文字母\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用数组或哈希表。\n这里提供一个参考思路，用数组或哈希表记录字符串 $s$ 每个字符第一次出现的位置。由于本题中字符串 $s$ 只含小写英文字母，因此可以用一个长度为 $26$ 的数组 $d$ 来记录，初始时数组元素值均为 $-1$。\n\n遍历字符串 $s$ 中每个字符 $c$，若 $c$ 在数组中的值为 $-1$，则更新为当前位置 $i$；否则我们将答案更新为当前位置 $i$ 与数组中的值 $d[c]$ 的差值的最大值减一，即 $ans = \\max (ans, i - d[c]-1)$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 为字符串长度，而 $C$ 为字符串 $s$ 的字符集大小，本题 $C=26$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def maxLengthBetweenEqualCharacters(self, s: str) -> int:\\n d = {}\\n ans = -1\\n for i, c in enumerate(s):\\n if c in d:\\n ans = max(ans, i - d[c] - 1)\\n else:\\n d[c] = i\\n return ans\\n```']"
}
] |
根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发和对应代码编写的任务。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```java\\nclass Solution {\\n public int maxLengthBetweenEqualCharacters(String s) {\\n int[] d = new int[26];\\n Arrays.fill(d, -1);\\n int ans = -1;\\n for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {\\n int j = s.charAt(i) - 'a';\\n if (d[j] == -1) {\\n d[j] = i;\\n } else {\\n ans = Math.max(ans, i - d[j] - 1);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了数组或哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，用数组或哈希表记录字符串 $s$ 每个字符第一次出现的位置。由于本题中字符串 $s$ 只含小写英文字母，因此可以用一个长度为 $26$ 的数组 $d$ 来记录，初始时数组元素值均为 $-1$。\n\n遍历字符串 $s$ 中每个字符 $c$，若 $c$ 在数组中的值为 $-1$，则更新为当前位置 $i$；否则我们将答案更新为当前位置 $i$ 与数组中的值 $d[c]$ 的差值的最大值减一，即 $ans = \\max (ans, i - d[c]-1)$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 为字符串长度，而 $C$ 为字符串 $s$ 的字符集大小，本题 $C=26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。\n子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。\n \n示例 1：\n输入：s = \"aa\"\n输出：0\n解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。\n示例 2：\n输入：s = \"abca\"\n输出：2\n解释：最优的子字符串是 \"bc\" 。\n\n示例 3：\n输入：s = \"cbzxy\"\n输出：-1\n解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。\n\n示例 4：\n输入：s = \"cabbac\"\n输出：4\n解释：最优的子字符串是 \"abba\" ，其他的非最优解包括 \"bb\" 和 \"\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 300\ns 只含小写英文字母"
}
] |
请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。\n子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。\n \n示例 1：\n输入：s = \"aa\"\n输出：0\n解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。\n示例 2：\n输入：s = \"abca\"\n输出：2\n解释：最优的子字符串是 \"bc\" 。\n\n示例 3：\n输入：s = \"cbzxy\"\n输出：-1\n解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。\n\n示例 4：\n输入：s = \"cabbac\"\n输出：4\n解释：最优的子字符串是 \"abba\" ，其他的非最优解包括 \"bb\" 和 \"\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 300\ns 只含小写英文字母\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用数组或哈希表。\n这里提供一个参考思路，用数组或哈希表记录字符串 $s$ 每个字符第一次出现的位置。由于本题中字符串 $s$ 只含小写英文字母，因此可以用一个长度为 $26$ 的数组 $d$ 来记录，初始时数组元素值均为 $-1$。\n\n遍历字符串 $s$ 中每个字符 $c$，若 $c$ 在数组中的值为 $-1$，则更新为当前位置 $i$；否则我们将答案更新为当前位置 $i$ 与数组中的值 $d[c]$ 的差值的最大值减一，即 $ans = \\max (ans, i - d[c]-1)$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 为字符串长度，而 $C$ 为字符串 $s$ 的字符集大小，本题 $C=26$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxLengthBetweenEqualCharacters(string s) {\\n vector<int> d(26, -1);\\n int ans = -1;\\n for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {\\n int j = s[i] - 'a';\\n if (d[j] == -1) {\\n d[j] = i;\\n } else {\\n ans = max(ans, i - d[j] - 1);\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```\"]"
}
] |
请按照需求说明文档编写编程代码，以实现以下功能的开发和编写。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```go\\nfunc maxLengthBetweenEqualCharacters(s string) int {\\n\\td := make([]int, 26)\\n\\tfor i := range d {\\n\\t\\td[i] = -1\\n\\t}\\n\\tans := -1\\n\\tfor i, c := range s {\\n\\t\\tc -= 'a'\\n\\t\\tif d[c] == -1 {\\n\\t\\t\\td[c] = i\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tans = max(ans, i-d[c]-1)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了数组或哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，用数组或哈希表记录字符串 $s$ 每个字符第一次出现的位置。由于本题中字符串 $s$ 只含小写英文字母，因此可以用一个长度为 $26$ 的数组 $d$ 来记录，初始时数组元素值均为 $-1$。\n\n遍历字符串 $s$ 中每个字符 $c$，若 $c$ 在数组中的值为 $-1$，则更新为当前位置 $i$；否则我们将答案更新为当前位置 $i$ 与数组中的值 $d[c]$ 的差值的最大值减一，即 $ans = \\max (ans, i - d[c]-1)$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 为字符串长度，而 $C$ 为字符串 $s$ 的字符集大小，本题 $C=26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。\n子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。\n \n示例 1：\n输入：s = \"aa\"\n输出：0\n解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。\n示例 2：\n输入：s = \"abca\"\n输出：2\n解释：最优的子字符串是 \"bc\" 。\n\n示例 3：\n输入：s = \"cbzxy\"\n输出：-1\n解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。\n\n示例 4：\n输入：s = \"cabbac\"\n输出：4\n解释：最优的子字符串是 \"abba\" ，其他的非最优解包括 \"bb\" 和 \"\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 300\ns 只含小写英文字母"
}
] |
请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```c\\n#define max(a,b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))\\n\\nint maxLengthBetweenEqualCharacters(char *s) {\\n int pos[26];\\n memset(pos, -1, sizeof(pos));\\n int n = strlen(s);\\n int res = -1;\\n for (int i = 0; i < n; i++) {\\n char c = s[i];\\n int j = c - 'a';\\n if (pos[j] == -1) {\\n pos[j] = i;\\n } else {\\n res = max(res, i - pos[j] - 1);\\n }\\n }\\n return res;\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C 语言。\n实现的时候主要使用了数组或哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，用数组或哈希表记录字符串 $s$ 每个字符第一次出现的位置。由于本题中字符串 $s$ 只含小写英文字母，因此可以用一个长度为 $26$ 的数组 $d$ 来记录，初始时数组元素值均为 $-1$。\n\n遍历字符串 $s$ 中每个字符 $c$，若 $c$ 在数组中的值为 $-1$，则更新为当前位置 $i$；否则我们将答案更新为当前位置 $i$ 与数组中的值 $d[c]$ 的差值的最大值减一，即 $ans = \\max (ans, i - d[c]-1)$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 为字符串长度，而 $C$ 为字符串 $s$ 的字符集大小，本题 $C=26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。\n子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。\n \n示例 1：\n输入：s = \"aa\"\n输出：0\n解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。\n示例 2：\n输入：s = \"abca\"\n输出：2\n解释：最优的子字符串是 \"bc\" 。\n\n示例 3：\n输入：s = \"cbzxy\"\n输出：-1\n解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。\n\n示例 4：\n输入：s = \"cabbac\"\n输出：4\n解释：最优的子字符串是 \"abba\" ，其他的非最优解包括 \"bb\" 和 \"\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 300\ns 只含小写英文字母"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```ts\\nfunction maxLengthBetweenEqualCharacters(s: string): number {\\n const n = s.length;\\n const pos = new Array(26).fill(-1);\\n let res = -1;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n const j = s[i].charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0);\\n if (pos[j] === -1) {\\n pos[j] = i;\\n } else {\\n res = Math.max(res, i - pos[j] - 1);\\n }\\n }\\n return res;\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n实现的时候主要使用了数组或哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，用数组或哈希表记录字符串 $s$ 每个字符第一次出现的位置。由于本题中字符串 $s$ 只含小写英文字母，因此可以用一个长度为 $26$ 的数组 $d$ 来记录，初始时数组元素值均为 $-1$。\n\n遍历字符串 $s$ 中每个字符 $c$，若 $c$ 在数组中的值为 $-1$，则更新为当前位置 $i$；否则我们将答案更新为当前位置 $i$ 与数组中的值 $d[c]$ 的差值的最大值减一，即 $ans = \\max (ans, i - d[c]-1)$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 为字符串长度，而 $C$ 为字符串 $s$ 的字符集大小，本题 $C=26$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。\n子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。\n \n示例 1：\n输入：s = \"aa\"\n输出：0\n解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。\n示例 2：\n输入：s = \"abca\"\n输出：2\n解释：最优的子字符串是 \"bc\" 。\n\n示例 3：\n输入：s = \"cbzxy\"\n输出：-1\n解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。\n\n示例 4：\n输入：s = \"cabbac\"\n输出：4\n解释：最优的子字符串是 \"abba\" ，其他的非最优解包括 \"bb\" 和 \"\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 300\ns 只含小写英文字母"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。\n子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。\n \n示例 1：\n输入：s = \"aa\"\n输出：0\n解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。\n示例 2：\n输入：s = \"abca\"\n输出：2\n解释：最优的子字符串是 \"bc\" 。\n\n示例 3：\n输入：s = \"cbzxy\"\n输出：-1\n解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。\n\n示例 4：\n输入：s = \"cabbac\"\n输出：4\n解释：最优的子字符串是 \"abba\" ，其他的非最优解包括 \"bb\" 和 \"\" 。\n\n \n提示：\n\n1 <= s.length <= 300\ns 只含小写英文字母\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用数组或哈希表。\n这里提供一个参考思路，用数组或哈希表记录字符串 $s$ 每个字符第一次出现的位置。由于本题中字符串 $s$ 只含小写英文字母，因此可以用一个长度为 $26$ 的数组 $d$ 来记录，初始时数组元素值均为 $-1$。\n\n遍历字符串 $s$ 中每个字符 $c$，若 $c$ 在数组中的值为 $-1$，则更新为当前位置 $i$；否则我们将答案更新为当前位置 $i$ 与数组中的值 $d[c]$ 的差值的最大值减一，即 $ans = \\max (ans, i - d[c]-1)$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(C)$。其中 $n$ 为字符串长度，而 $C$ 为字符串 $s$ 的字符集大小，本题 $C=26$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn max_length_between_equal_characters(s: String) -> i32 {\\n let s = s.as_bytes();\\n let n = s.len();\\n let mut pos = [-1; 26];\\n let mut res = -1;\\n for i in 0..n {\\n let j = (s[i] - b'a') as usize;\\n let i = i as i32;\\n if pos[j] == -1 {\\n pos[j] = i;\\n } else {\\n res = res.max(i - pos[j] - 1);\\n }\\n }\\n res\\n }\\n}\\n```\"]"
}
] |
接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class Node(object):\\n# def __init__(self, val=\" \", left=None, right=None):\\n# self.val = val\\n# self.left = left\\n# self.right = right\\nclass Solution:\\n def checkEquivalence(self, root1: \\'Node\\', root2: \\'Node\\') -> bool:\\n def dfs(root, v):\\n if root is None:\\n return\\n if root.val != \\'+\\':\\n cnt[root.val] += v\\n dfs(root.left, v)\\n dfs(root.right, v)\\n\\n cnt = Counter()\\n dfs(root1, 1)\\n dfs(root2, -1)\\n return all(x == 0 for x in cnt.values())\\n```', '```python\\n# Definition for a binary tree node.\\n# class Node(object):\\n# def __init__(self, val=\" \", left=None, right=None):\\n# self.val = val\\n# self.left = left\\n# self.right = right\\nclass Solution:\\n def checkEquivalence(self, root1: \\'Node\\', root2: \\'Node\\') -> bool:\\n def dfs(root):\\n cnt = [0] * 26\\n if root is None:\\n return cnt\\n if root.val in \\'+-\\':\\n l, r = dfs(root.left), dfs(root.right)\\n k = 1 if root.val == \\'+\\' else -1\\n for i in range(26):\\n cnt[i] += l[i] + r[i] * k\\n else:\\n cnt[ord(root.val) - ord(\\'a\\')] += 1\\n return cnt\\n\\n return dfs(root1) == dfs(root2)\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了递归的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义一个计数器 $cnt$，用于统计每个字母出现的次数。\n\n然后我们分别对两棵二叉表达式树进行深度优先搜索，如果字母出现在左子树，则 $cnt$ 中对应的字母的值加 $1$，如果出现在右子树，则 $cnt$ 中对应的字母的值减 $1$。\n\n最后，我们遍历 $cnt$，如果所有字母的值都为 $0$，则返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉表达式树的节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：二叉表达式树是一种表达算术表达式的二叉树。二叉表达式树中的每一个节点都有零个或两个子节点。 叶节点（有 0 个子节点的节点）表示操作数，非叶节点（有 2 个子节点的节点）表示运算符。在本题中，我们只考虑 '+' 运算符（即加法）。\n给定两棵二叉表达式树的根节点 root1 和 root2 。如果两棵二叉表达式树等价，返回 true ，否则返回 false 。\n当两棵二叉搜索树中的变量取任意值，分别求得的值都相等时，我们称这两棵二叉表达式树是等价的。\n \n示例 1:\n\n输入： root1 = [x], root2 = [x]\n输出： true\n\n示例 2:\n\n\n输入：root1 = [+,a,+,null,null,b,c], root2 = [+,+,a,b,c]\n输出：true\n解释：a + (b + c) == (b + c) + a\n示例 3:\n\n\n输入： root1 = [+,a,+,null,null,b,c], root2 = [+,+,a,b,d]\n输出： false\n解释： a + (b + c) != (b + d) + a\n\n \n提示：\n\n两棵树中的节点个数相等，且节点个数为范围 [1, 4999] 内的奇数。\nNode.val 是 '+' 或小写英文字母。\n给定的树保证是有效的二叉表达式树。\n\n \n进阶：当你的答案需同时支持 '-' 运算符（减法）时，你该如何修改你的答案"
}
] |
请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "二叉表达式树是一种表达算术表达式的二叉树。二叉表达式树中的每一个节点都有零个或两个子节点。 叶节点（有 0 个子节点的节点）表示操作数，非叶节点（有 2 个子节点的节点）表示运算符。在本题中，我们只考虑 '+' 运算符（即加法）。\n给定两棵二叉表达式树的根节点 root1 和 root2 。如果两棵二叉表达式树等价，返回 true ，否则返回 false 。\n当两棵二叉搜索树中的变量取任意值，分别求得的值都相等时，我们称这两棵二叉表达式树是等价的。\n \n示例 1:\n\n输入： root1 = [x], root2 = [x]\n输出： true\n\n示例 2:\n\n\n输入：root1 = [+,a,+,null,null,b,c], root2 = [+,+,a,b,c]\n输出：true\n解释：a + (b + c) == (b + c) + a\n示例 3:\n\n\n输入： root1 = [+,a,+,null,null,b,c], root2 = [+,+,a,b,d]\n输出： false\n解释： a + (b + c) != (b + d) + a\n\n \n提示：\n\n两棵树中的节点个数相等，且节点个数为范围 [1, 4999] 内的奇数。\nNode.val 是 '+' 或小写英文字母。\n给定的树保证是有效的二叉表达式树。\n\n \n进阶：当你的答案需同时支持 '-' 运算符（减法）时，你该如何修改你的答案\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用递归。\n这里提供一个参考思路，我们定义一个计数器 $cnt$，用于统计每个字母出现的次数。\n\n然后我们分别对两棵二叉表达式树进行深度优先搜索，如果字母出现在左子树，则 $cnt$ 中对应的字母的值加 $1$，如果出现在右子树，则 $cnt$ 中对应的字母的值减 $1$。\n\n最后，我们遍历 $cnt$，如果所有字母的值都为 $0$，则返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉表达式树的节点个数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * class Node {\\n * char val;\\n * Node left;\\n * Node right;\\n * Node() {this.val = ' ';}\\n * Node(char val) { this.val = val; }\\n * Node(char val, Node left, Node right) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = left;\\n * this.right = right;\\n * }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n private int[] cnt = new int[26];\\n\\n public boolean checkEquivalence(Node root1, Node root2) {\\n dfs(root1, 1);\\n dfs(root2, -1);\\n for (int x : cnt) {\\n if (x != 0) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n\\n private void dfs(Node root, int v) {\\n if (root == null) {\\n return;\\n }\\n if (root.val != '+') {\\n cnt[root.val - 'a'] += v;\\n }\\n dfs(root.left, v);\\n dfs(root.right, v);\\n }\\n}\\n```\", \"```java\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * class Node {\\n * char val;\\n * Node left;\\n * Node right;\\n * Node() {this.val = ' ';}\\n * Node(char val) { this.val = val; }\\n * Node(char val, Node left, Node right) {\\n * this.val = val;\\n * this.left = left;\\n * this.right = right;\\n * }\\n * }\\n */\\nclass Solution {\\n public boolean checkEquivalence(Node root1, Node root2) {\\n int[] cnt1 = dfs(root1);\\n int[] cnt2 = dfs(root2);\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n if (cnt1[i] != cnt2[i]) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n\\n private int[] dfs(Node root) {\\n int[] cnt = new int[26];\\n if (root == null) {\\n return cnt;\\n }\\n if (root.val == '+' || root.val == '-') {\\n int[] l = dfs(root.left);\\n int[] r = dfs(root.right);\\n int k = root.val == '+' ? 1 : -1;\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n cnt[i] += l[i] + r[i] * k;\\n }\\n } else {\\n cnt[root.val - 'a']++;\\n }\\n return cnt;\\n }\\n}\\n```\"]"
}
] |
请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct Node {\\n * char val;\\n * Node *left;\\n * Node *right;\\n * Node() : val(' '), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * Node(char x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * Node(char x, Node *left, Node *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool checkEquivalence(Node* root1, Node* root2) {\\n int cnt[26]{};\\n function<void(Node*, int)> dfs = [&](Node* root, int v) {\\n if (!root) {\\n return;\\n }\\n if (root->val != '+') {\\n cnt[root->val - 'a'] += v;\\n }\\n dfs(root->left, v);\\n dfs(root->right, v);\\n };\\n dfs(root1, 1);\\n dfs(root2, -1);\\n for (int& x : cnt) {\\n if (x) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n }\\n};\\n```\", \"```cpp\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * struct Node {\\n * char val;\\n * Node *left;\\n * Node *right;\\n * Node() : val(' '), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * Node(char x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}\\n * Node(char x, Node *left, Node *right) : val(x), left(left), right(right) {}\\n * };\\n */\\nclass Solution {\\npublic:\\n bool checkEquivalence(Node* root1, Node* root2) {\\n function<vector<int>(Node*)> dfs = [&](Node* root) -> vector<int> {\\n vector<int> cnt(26);\\n if (!root) {\\n return cnt;\\n }\\n if (root->val == '+' || root->val == '-') {\\n auto l = dfs(root->left);\\n auto r = dfs(root->right);\\n int k = root->val == '+' ? 1 : -1;\\n for (int i = 0; i < 26; ++i) {\\n cnt[i] += l[i] + r[i] * k;\\n }\\n } else {\\n cnt[root->val - 'a']++;\\n }\\n return cnt;\\n };\\n return dfs(root1) == dfs(root2);\\n }\\n};\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了递归的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义一个计数器 $cnt$，用于统计每个字母出现的次数。\n\n然后我们分别对两棵二叉表达式树进行深度优先搜索，如果字母出现在左子树，则 $cnt$ 中对应的字母的值加 $1$，如果出现在右子树，则 $cnt$ 中对应的字母的值减 $1$。\n\n最后，我们遍历 $cnt$，如果所有字母的值都为 $0$，则返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉表达式树的节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：二叉表达式树是一种表达算术表达式的二叉树。二叉表达式树中的每一个节点都有零个或两个子节点。 叶节点（有 0 个子节点的节点）表示操作数，非叶节点（有 2 个子节点的节点）表示运算符。在本题中，我们只考虑 '+' 运算符（即加法）。\n给定两棵二叉表达式树的根节点 root1 和 root2 。如果两棵二叉表达式树等价，返回 true ，否则返回 false 。\n当两棵二叉搜索树中的变量取任意值，分别求得的值都相等时，我们称这两棵二叉表达式树是等价的。\n \n示例 1:\n\n输入： root1 = [x], root2 = [x]\n输出： true\n\n示例 2:\n\n\n输入：root1 = [+,a,+,null,null,b,c], root2 = [+,+,a,b,c]\n输出：true\n解释：a + (b + c) == (b + c) + a\n示例 3:\n\n\n输入： root1 = [+,a,+,null,null,b,c], root2 = [+,+,a,b,d]\n输出： false\n解释： a + (b + c) != (b + d) + a\n\n \n提示：\n\n两棵树中的节点个数相等，且节点个数为范围 [1, 4999] 内的奇数。\nNode.val 是 '+' 或小写英文字母。\n给定的树保证是有效的二叉表达式树。\n\n \n进阶：当你的答案需同时支持 '-' 运算符（减法）时，你该如何修改你的答案"
}
] |
请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * function Node(val, left, right) {\\n * this.val = (val===undefined ? \" \" : val)\\n * this.left = (left===undefined ? null : left)\\n * this.right = (right===undefined ? null : right)\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {Node} root1\\n * @param {Node} root2\\n * @return {boolean}\\n */\\nvar checkEquivalence = function (root1, root2) {\\n const cnt = new Array(26).fill(0);\\n const dfs = (root, v) => {\\n if (!root) {\\n return;\\n }\\n if (root.val !== \\'+\\') {\\n cnt[root.val.charCodeAt(0) - \\'a\\'.charCodeAt(0)] += v;\\n }\\n dfs(root.left, v);\\n dfs(root.right, v);\\n };\\n dfs(root1, 1);\\n dfs(root2, -1);\\n for (const x of cnt) {\\n if (x) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n};\\n```', '```js\\n/**\\n * Definition for a binary tree node.\\n * function Node(val, left, right) {\\n * this.val = (val===undefined ? \" \" : val)\\n * this.left = (left===undefined ? null : left)\\n * this.right = (right===undefined ? null : right)\\n * }\\n */\\n/**\\n * @param {Node} root1\\n * @param {Node} root2\\n * @return {boolean}\\n */\\nvar checkEquivalence = function (root1, root2) {\\n const dfs = root => {\\n const cnt = new Array(26).fill(0);\\n if (!root) {\\n return cnt;\\n }\\n if (root.val === \\'+\\' || root.val === \\'-\\') {\\n const l = dfs(root.left);\\n const r = dfs(root.right);\\n const k = root.val === \\'+\\' ? 1 : -1;\\n for (let i = 0; i < 26; ++i) {\\n cnt[i] = l[i] + k * r[i];\\n }\\n } else {\\n cnt[root.val.charCodeAt(0) - \\'a\\'.charCodeAt(0)]++;\\n }\\n return cnt;\\n };\\n const cnt1 = dfs(root1);\\n const cnt2 = dfs(root2);\\n for (let i = 0; i < 26; ++i) {\\n if (cnt1[i] !== cnt2[i]) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 JavaScript 语言。\n实现的时候主要使用了递归的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们定义一个计数器 $cnt$，用于统计每个字母出现的次数。\n\n然后我们分别对两棵二叉表达式树进行深度优先搜索，如果字母出现在左子树，则 $cnt$ 中对应的字母的值加 $1$，如果出现在右子树，则 $cnt$ 中对应的字母的值减 $1$。\n\n最后，我们遍历 $cnt$，如果所有字母的值都为 $0$，则返回 `true`，否则返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是二叉表达式树的节点个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：二叉表达式树是一种表达算术表达式的二叉树。二叉表达式树中的每一个节点都有零个或两个子节点。 叶节点（有 0 个子节点的节点）表示操作数，非叶节点（有 2 个子节点的节点）表示运算符。在本题中，我们只考虑 '+' 运算符（即加法）。\n给定两棵二叉表达式树的根节点 root1 和 root2 。如果两棵二叉表达式树等价，返回 true ，否则返回 false 。\n当两棵二叉搜索树中的变量取任意值，分别求得的值都相等时，我们称这两棵二叉表达式树是等价的。\n \n示例 1:\n\n输入： root1 = [x], root2 = [x]\n输出： true\n\n示例 2:\n\n\n输入：root1 = [+,a,+,null,null,b,c], root2 = [+,+,a,b,c]\n输出：true\n解释：a + (b + c) == (b + c) + a\n示例 3:\n\n\n输入： root1 = [+,a,+,null,null,b,c], root2 = [+,+,a,b,d]\n输出： false\n解释： a + (b + c) != (b + d) + a\n\n \n提示：\n\n两棵树中的节点个数相等，且节点个数为范围 [1, 4999] 内的奇数。\nNode.val 是 '+' 或小写英文字母。\n给定的树保证是有效的二叉表达式树。\n\n \n进阶：当你的答案需同时支持 '-' 运算符（减法）时，你该如何修改你的答案"
}
] |
请提供所给的编程代码的说明，并解释其功能以及实现方式。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def maxWidthOfVerticalArea(self, points: List[List[int]]) -> int:\\n points.sort()\\n return max(b[0] - a[0] for a, b in pairwise(points))\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对 `points` 按照 $x$ 升序排列，获取相邻点之间 $x$ 的差值的最大值。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `points` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 points[i] = [xi, yi] ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。\n垂直面积 的定义是固定宽度，而 y 轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。 最宽垂直面积 为宽度最大的一个垂直面积。\n请注意，垂直区域 边上 的点 不在 区域内。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[8,7],[9,9],[7,4],[9,7]]\n输出：1\n解释：红色区域和蓝色区域都是最优区域。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[3,1],[9,0],[1,0],[1,4],[5,3],[8,8]]\n输出：3\n\n \n提示：\n\nn == points.length\n2 <= n <= 105\npoints[i].length == 2\n0 <= xi, yi <= 109"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int maxWidthOfVerticalArea(int[][] points) {\\n Arrays.sort(points, (a, b) -> a[0] - b[0]);\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < points.length - 1; ++i) {\\n ans = Math.max(ans, points[i + 1][0] - points[i][0]);\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对 `points` 按照 $x$ 升序排列，获取相邻点之间 $x$ 的差值的最大值。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `points` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 points[i] = [xi, yi] ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。\n垂直面积 的定义是固定宽度，而 y 轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。 最宽垂直面积 为宽度最大的一个垂直面积。\n请注意，垂直区域 边上 的点 不在 区域内。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[8,7],[9,9],[7,4],[9,7]]\n输出：1\n解释：红色区域和蓝色区域都是最优区域。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[3,1],[9,0],[1,0],[1,4],[5,3],[8,8]]\n输出：3\n\n \n提示：\n\nn == points.length\n2 <= n <= 105\npoints[i].length == 2\n0 <= xi, yi <= 109"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数实现的功能
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxWidthOfVerticalArea(vector<vector<int>>& points) {\\n sort(points.begin(), points.end());\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < points.size() - 1; ++i) {\\n ans = max(ans, points[i + 1][0] - points[i][0]);\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对 `points` 按照 $x$ 升序排列，获取相邻点之间 $x$ 的差值的最大值。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `points` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 points[i] = [xi, yi] ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。\n垂直面积 的定义是固定宽度，而 y 轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。 最宽垂直面积 为宽度最大的一个垂直面积。\n请注意，垂直区域 边上 的点 不在 区域内。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[8,7],[9,9],[7,4],[9,7]]\n输出：1\n解释：红色区域和蓝色区域都是最优区域。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[3,1],[9,0],[1,0],[1,4],[5,3],[8,8]]\n输出：3\n\n \n提示：\n\nn == points.length\n2 <= n <= 105\npoints[i].length == 2\n0 <= xi, yi <= 109"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc maxWidthOfVerticalArea(points [][]int) (ans int) {\\n\\tsort.Slice(points, func(i, j int) bool { return points[i][0] < points[j][0] })\\n\\tfor i, p := range points[1:] {\\n\\t\\tans = max(ans, p[0]-points[i][0])\\n\\t}\\n\\treturn\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了排序的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对 `points` 按照 $x$ 升序排列，获取相邻点之间 $x$ 的差值的最大值。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `points` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 points[i] = [xi, yi] ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。\n垂直面积 的定义是固定宽度，而 y 轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。 最宽垂直面积 为宽度最大的一个垂直面积。\n请注意，垂直区域 边上 的点 不在 区域内。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[8,7],[9,9],[7,4],[9,7]]\n输出：1\n解释：红色区域和蓝色区域都是最优区域。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[3,1],[9,0],[1,0],[1,4],[5,3],[8,8]]\n输出：3\n\n \n提示：\n\nn == points.length\n2 <= n <= 105\npoints[i].length == 2\n0 <= xi, yi <= 109"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你 n 个二维平面上的点 points ，其中 points[i] = [xi, yi] ，请你返回两点之间内部不包含任何点的 最宽垂直面积 的宽度。\n垂直面积 的定义是固定宽度，而 y 轴上无限延伸的一块区域（也就是高度为无穷大）。 最宽垂直面积 为宽度最大的一个垂直面积。\n请注意，垂直区域 边上 的点 不在 区域内。\n \n示例 1：\n\n\n输入：points = [[8,7],[9,9],[7,4],[9,7]]\n输出：1\n解释：红色区域和蓝色区域都是最优区域。\n\n示例 2：\n\n输入：points = [[3,1],[9,0],[1,0],[1,4],[5,3],[8,8]]\n输出：3\n\n \n提示：\n\nn == points.length\n2 <= n <= 105\npoints[i].length == 2\n0 <= xi, yi <= 109\n请使用 JavaScript 语言。\n提示：可以使用排序。\n这里提供一个参考思路，对 `points` 按照 $x$ 升序排列，获取相邻点之间 $x$ 的差值的最大值。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。其中 $n$ 为 `points` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```js\\n/**\\n * @param {number[][]} points\\n * @return {number}\\n */\\nvar maxWidthOfVerticalArea = function (points) {\\n points.sort((a, b) => a[0] - b[0]);\\n let ans = 0;\\n let px = points[0][0];\\n for (const [x, _] of points) {\\n ans = Math.max(ans, x - px);\\n px = x;\\n }\\n return ans;\\n};\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，给结下来输入的编程题提供解法
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 前缀和。\n这里提供一个参考思路，我们可以将问题转换为求中间连续子数组的最大长度，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义一个哈希表 `vis`，其中 `vis[s]` 表示前缀和为 $s$ 的最小下标。\n\n遍历数组 `nums`，对于每个元素 $nums[i]$，我们先将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上，如果哈希表中不存在 $s$，则将其加入哈希表，其值为当前下标 $i$。然后我们判断 $s - x$ 是否在哈希表中，如果存在，则说明存在一个下标 $j$，使得 $nums[j + 1,..i]$ 的和为 $x$，此时我们更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j))$。\n\n遍历结束，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def minOperations(self, nums: List[int], x: int) -> int:\\n x = sum(nums) - x\\n vis = {0: -1}\\n ans = inf\\n s, n = 0, len(nums)\\n for i, v in enumerate(nums):\\n s += v\\n if s not in vis:\\n vis[s] = i\\n if s - x in vis:\\n j = vis[s - x]\\n ans = min(ans, n - (i - j))\\n return -1 if ans == inf else ans\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def minOperations(self, nums: List[int], x: int) -> int:\\n x = sum(nums) - x\\n ans = inf\\n n = len(nums)\\n s = j = 0\\n for i, v in enumerate(nums):\\n s += v\\n while j <= i and s > x:\\n s -= nums[j]\\n j += 1\\n if s == x:\\n ans = min(ans, n - (i - j + 1))\\n return -1 if ans == inf else ans\\n```']"
}
] |
接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int minOperations(int[] nums, int x) {\\n x = -x;\\n for (int v : nums) {\\n x += v;\\n }\\n Map<Integer, Integer> vis = new HashMap<>();\\n vis.put(0, -1);\\n int n = nums.length;\\n int ans = 1 << 30;\\n for (int i = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n vis.putIfAbsent(s, i);\\n if (vis.containsKey(s - x)) {\\n int j = vis.get(s - x);\\n ans = Math.min(ans, n - (i - j));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int minOperations(int[] nums, int x) {\\n x = -x;\\n for (int v : nums) {\\n x += v;\\n }\\n int n = nums.length;\\n int ans = 1 << 30;\\n for (int i = 0, j = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n while (j <= i && s > x) {\\n s -= nums[j++];\\n }\\n if (s == x) {\\n ans = Math.min(ans, n - (i - j + 1));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表 + 前缀和的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以将问题转换为求中间连续子数组的最大长度，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义一个哈希表 `vis`，其中 `vis[s]` 表示前缀和为 $s$ 的最小下标。\n\n遍历数组 `nums`，对于每个元素 $nums[i]$，我们先将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上，如果哈希表中不存在 $s$，则将其加入哈希表，其值为当前下标 $i$。然后我们判断 $s - x$ 是否在哈希表中，如果存在，则说明存在一个下标 $j$，使得 $nums[j + 1,..i]$ 的和为 $x$，此时我们更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j))$。\n\n遍历结束，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minOperations(vector<int>& nums, int x) {\\n x = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0) - x;\\n unordered_map<int, int> vis{{0, -1}};\\n int n = nums.size();\\n int ans = 1 << 30;\\n for (int i = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n if (!vis.count(s)) {\\n vis[s] = i;\\n }\\n if (vis.count(s - x)) {\\n int j = vis[s - x];\\n ans = min(ans, n - (i - j));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minOperations(vector<int>& nums, int x) {\\n x = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0) - x;\\n int n = nums.size();\\n int ans = 1 << 30;\\n for (int i = 0, j = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n while (j <= i && s > x) {\\n s -= nums[j++];\\n }\\n if (s == x) {\\n ans = min(ans, n - (i - j + 1));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表 + 前缀和的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以将问题转换为求中间连续子数组的最大长度，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义一个哈希表 `vis`，其中 `vis[s]` 表示前缀和为 $s$ 的最小下标。\n\n遍历数组 `nums`，对于每个元素 $nums[i]$，我们先将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上，如果哈希表中不存在 $s$，则将其加入哈希表，其值为当前下标 $i$。然后我们判断 $s - x$ 是否在哈希表中，如果存在，则说明存在一个下标 $j$，使得 $nums[j + 1,..i]$ 的和为 $x$，此时我们更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j))$。\n\n遍历结束，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc minOperations(nums []int, x int) int {\\n\\tx = -x\\n\\tfor _, v := range nums {\\n\\t\\tx += v\\n\\t}\\n\\tvis := map[int]int{0: -1}\\n\\tans := 1 << 30\\n\\ts, n := 0, len(nums)\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\ts += v\\n\\t\\tif _, ok := vis[s]; !ok {\\n\\t\\t\\tvis[s] = i\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif j, ok := vis[s-x]; ok {\\n\\t\\t\\tans = min(ans, n-(i-j))\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tif ans == 1<<30 {\\n\\t\\treturn -1\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc min(a, b int) int {\\n\\tif a < b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```', '```go\\nfunc minOperations(nums []int, x int) int {\\n\\tx = -x\\n\\tfor _, v := range nums {\\n\\t\\tx += v\\n\\t}\\n\\tans := 1 << 30\\n\\ts, n := 0, len(nums)\\n\\tj := 0\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\ts += v\\n\\t\\tfor j <= i && s > x {\\n\\t\\t\\ts -= nums[j]\\n\\t\\t\\tj++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif s == x {\\n\\t\\t\\tans = min(ans, n-(i-j+1))\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tif ans == 1<<30 {\\n\\t\\treturn -1\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc min(a, b int) int {\\n\\tif a < b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了哈希表 + 前缀和的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以将问题转换为求中间连续子数组的最大长度，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义一个哈希表 `vis`，其中 `vis[s]` 表示前缀和为 $s$ 的最小下标。\n\n遍历数组 `nums`，对于每个元素 $nums[i]$，我们先将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上，如果哈希表中不存在 $s$，则将其加入哈希表，其值为当前下标 $i$。然后我们判断 $s - x$ 是否在哈希表中，如果存在，则说明存在一个下标 $j$，使得 $nums[j + 1,..i]$ 的和为 $x$，此时我们更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j))$。\n\n遍历结束，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请提供编程代码的详细解释，包括代码的功能和实现方式，以便更好地理解其工作原理。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 前缀和。\n这里提供一个参考思路，我们可以将问题转换为求中间连续子数组的最大长度，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义一个哈希表 `vis`，其中 `vis[s]` 表示前缀和为 $s$ 的最小下标。\n\n遍历数组 `nums`，对于每个元素 $nums[i]$，我们先将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上，如果哈希表中不存在 $s$，则将其加入哈希表，其值为当前下标 $i$。然后我们判断 $s - x$ 是否在哈希表中，如果存在，则说明存在一个下标 $j$，使得 $nums[j + 1,..i]$ 的和为 $x$，此时我们更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j))$。\n\n遍历结束，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction minOperations(nums: number[], x: number): number {\\n x = nums.reduce((a, b) => a + b, 0) - x;\\n const vis = new Map();\\n vis.set(0, -1);\\n const n = nums.length;\\n let ans = 1 << 30;\\n for (let i = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n if (!vis.has(s)) {\\n vis.set(s, i);\\n }\\n if (vis.has(s - x)) {\\n const j = vis.get(s - x);\\n ans = Math.min(ans, n - (i - j));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n}\\n```', '```ts\\nfunction minOperations(nums: number[], x: number): number {\\n x = nums.reduce((a, b) => a + b, 0) - x;\\n const n = nums.length;\\n let ans = 1 << 30;\\n for (let i = 0, j = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n while (j <= i && s > x) {\\n s -= nums[j++];\\n }\\n if (s == x) {\\n ans = Math.min(ans, n - (i - j + 1));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n}\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的答案。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 前缀和。\n这里提供一个参考思路，我们可以将问题转换为求中间连续子数组的最大长度，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义一个哈希表 `vis`，其中 `vis[s]` 表示前缀和为 $s$ 的最小下标。\n\n遍历数组 `nums`，对于每个元素 $nums[i]$，我们先将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上，如果哈希表中不存在 $s$，则将其加入哈希表，其值为当前下标 $i$。然后我们判断 $s - x$ 是否在哈希表中，如果存在，则说明存在一个下标 $j$，使得 $nums[j + 1,..i]$ 的和为 $x$，此时我们更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j))$。\n\n遍历结束，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn min_operations(nums: Vec<i32>, x: i32) -> i32 {\\n let n = nums.len();\\n let target = nums.iter().sum::<i32>() - x;\\n if target < 0 {\\n return -1;\\n }\\n let mut ans = i32::MAX;\\n let mut sum = 0;\\n let mut i = 0;\\n for j in 0..n {\\n sum += nums[j];\\n while sum > target {\\n sum -= nums[i];\\n i += 1;\\n }\\n if sum == target {\\n ans = ans.min((n - 1 - (j - i)) as i32)\\n }\\n }\\n if ans == i32::MAX {\\n return -1;\\n }\\n ans\\n }\\n}\\n```']"
}
] |
请按照需求说明文档编写编程代码，实现以下功能的开发。
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[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109\n请使用 C 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 前缀和。\n这里提供一个参考思路，我们可以将问题转换为求中间连续子数组的最大长度，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义一个哈希表 `vis`，其中 `vis[s]` 表示前缀和为 $s$ 的最小下标。\n\n遍历数组 `nums`，对于每个元素 $nums[i]$，我们先将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上，如果哈希表中不存在 $s$，则将其加入哈希表，其值为当前下标 $i$。然后我们判断 $s - x$ 是否在哈希表中，如果存在，则说明存在一个下标 $j$，使得 $nums[j + 1,..i]$ 的和为 $x$，此时我们更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j))$。\n\n遍历结束，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```c\\n#define min(a, b) (((a) < (b)) ? (a) : (b))\\n\\nint minOperations(int *nums, int numsSize, int x) {\\n int target = -x;\\n for (int i = 0; i < numsSize; i++) {\\n target += nums[i];\\n }\\n if (target < 0) {\\n return -1;\\n }\\n int ans = INT_MAX;\\n int sum = 0;\\n int i = 0;\\n for (int j = 0; j < numsSize; j++) {\\n sum += nums[j];\\n while (sum > target) {\\n sum -= nums[i++];\\n }\\n if (sum == target) {\\n ans = min(ans, numsSize - 1 - (j - i));\\n }\\n }\\n if (ans == INT_MAX) {\\n return -1;\\n }\\n return ans;\\n}\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def minOperations(self, nums: List[int], x: int) -> int:\\n x = sum(nums) - x\\n vis = {0: -1}\\n ans = inf\\n s, n = 0, len(nums)\\n for i, v in enumerate(nums):\\n s += v\\n if s not in vis:\\n vis[s] = i\\n if s - x in vis:\\n j = vis[s - x]\\n ans = min(ans, n - (i - j))\\n return -1 if ans == inf else ans\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def minOperations(self, nums: List[int], x: int) -> int:\\n x = sum(nums) - x\\n ans = inf\\n n = len(nums)\\n s = j = 0\\n for i, v in enumerate(nums):\\n s += v\\n while j <= i and s > x:\\n s -= nums[j]\\n j += 1\\n if s == x:\\n ans = min(ans, n - (i - j + 1))\\n return -1 if ans == inf else ans\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Python3 语言。\n实现的时候主要使用了双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，与方法一类似，我们要找到一个子数组，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义两个指针 $j$ 和 $i$，初始时 $i = j = 0$，然后我们向右移动指针 $i$，将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上。如果 $s \\gt x$，那么我们循环向右移动指针 $j$，并且将 $nums[j]$ 从前缀和 $s$ 上减去，直到 $s \\le x$。如果 $s = x$，我们可以更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j + 1))$。继续向右移动指针 $i$，重复上述过程。\n\n最后，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请分析给定的代码是什么编程语言, 函数实现的功能是什么？是用什么样的思路编写的？
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int minOperations(int[] nums, int x) {\\n x = -x;\\n for (int v : nums) {\\n x += v;\\n }\\n Map<Integer, Integer> vis = new HashMap<>();\\n vis.put(0, -1);\\n int n = nums.length;\\n int ans = 1 << 30;\\n for (int i = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n vis.putIfAbsent(s, i);\\n if (vis.containsKey(s - x)) {\\n int j = vis.get(s - x);\\n ans = Math.min(ans, n - (i - j));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n }\\n}\\n```', '```java\\nclass Solution {\\n public int minOperations(int[] nums, int x) {\\n x = -x;\\n for (int v : nums) {\\n x += v;\\n }\\n int n = nums.length;\\n int ans = 1 << 30;\\n for (int i = 0, j = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n while (j <= i && s > x) {\\n s -= nums[j++];\\n }\\n if (s == x) {\\n ans = Math.min(ans, n - (i - j + 1));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Java 语言。\n实现的时候主要使用了双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，与方法一类似，我们要找到一个子数组，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义两个指针 $j$ 和 $i$，初始时 $i = j = 0$，然后我们向右移动指针 $i$，将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上。如果 $s \\gt x$，那么我们循环向右移动指针 $j$，并且将 $nums[j]$ 从前缀和 $s$ 上减去，直到 $s \\le x$。如果 $s = x$，我们可以更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j + 1))$。继续向右移动指针 $i$，重复上述过程。\n\n最后，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请分析给定的代码，确定它使用哪种编程语言，说明实现的设计思路，以及函数实现的功能是什么。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minOperations(vector<int>& nums, int x) {\\n x = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0) - x;\\n unordered_map<int, int> vis{{0, -1}};\\n int n = nums.size();\\n int ans = 1 << 30;\\n for (int i = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n if (!vis.count(s)) {\\n vis[s] = i;\\n }\\n if (vis.count(s - x)) {\\n int j = vis[s - x];\\n ans = min(ans, n - (i - j));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int minOperations(vector<int>& nums, int x) {\\n x = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0) - x;\\n int n = nums.size();\\n int ans = 1 << 30;\\n for (int i = 0, j = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n while (j <= i && s > x) {\\n s -= nums[j++];\\n }\\n if (s == x) {\\n ans = min(ans, n - (i - j + 1));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n }\\n};\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 C++ 语言。\n实现的时候主要使用了双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，与方法一类似，我们要找到一个子数组，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义两个指针 $j$ 和 $i$，初始时 $i = j = 0$，然后我们向右移动指针 $i$，将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上。如果 $s \\gt x$，那么我们循环向右移动指针 $j$，并且将 $nums[j]$ 从前缀和 $s$ 上减去，直到 $s \\le x$。如果 $s = x$，我们可以更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j + 1))$。继续向右移动指针 $i$，重复上述过程。\n\n最后，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请分析给定的代码所使用的编程语言以及函数的功能，同时考虑其编写思路。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc minOperations(nums []int, x int) int {\\n\\tx = -x\\n\\tfor _, v := range nums {\\n\\t\\tx += v\\n\\t}\\n\\tvis := map[int]int{0: -1}\\n\\tans := 1 << 30\\n\\ts, n := 0, len(nums)\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\ts += v\\n\\t\\tif _, ok := vis[s]; !ok {\\n\\t\\t\\tvis[s] = i\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif j, ok := vis[s-x]; ok {\\n\\t\\t\\tans = min(ans, n-(i-j))\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tif ans == 1<<30 {\\n\\t\\treturn -1\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc min(a, b int) int {\\n\\tif a < b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```', '```go\\nfunc minOperations(nums []int, x int) int {\\n\\tx = -x\\n\\tfor _, v := range nums {\\n\\t\\tx += v\\n\\t}\\n\\tans := 1 << 30\\n\\ts, n := 0, len(nums)\\n\\tj := 0\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\ts += v\\n\\t\\tfor j <= i && s > x {\\n\\t\\t\\ts -= nums[j]\\n\\t\\t\\tj++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif s == x {\\n\\t\\t\\tans = min(ans, n-(i-j+1))\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tif ans == 1<<30 {\\n\\t\\treturn -1\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\nfunc min(a, b int) int {\\n\\tif a < b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n实现的时候主要使用了双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，与方法一类似，我们要找到一个子数组，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义两个指针 $j$ 和 $i$，初始时 $i = j = 0$，然后我们向右移动指针 $i$，将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上。如果 $s \\gt x$，那么我们循环向右移动指针 $j$，并且将 $nums[j]$ 从前缀和 $s$ 上减去，直到 $s \\le x$。如果 $s = x$，我们可以更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j + 1))$。继续向右移动指针 $i$，重复上述过程。\n\n最后，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```ts\\nfunction minOperations(nums: number[], x: number): number {\\n x = nums.reduce((a, b) => a + b, 0) - x;\\n const vis = new Map();\\n vis.set(0, -1);\\n const n = nums.length;\\n let ans = 1 << 30;\\n for (let i = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n if (!vis.has(s)) {\\n vis.set(s, i);\\n }\\n if (vis.has(s - x)) {\\n const j = vis.get(s - x);\\n ans = Math.min(ans, n - (i - j));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n}\\n```', '```ts\\nfunction minOperations(nums: number[], x: number): number {\\n x = nums.reduce((a, b) => a + b, 0) - x;\\n const n = nums.length;\\n let ans = 1 << 30;\\n for (let i = 0, j = 0, s = 0; i < n; ++i) {\\n s += nums[i];\\n while (j <= i && s > x) {\\n s -= nums[j++];\\n }\\n if (s == x) {\\n ans = Math.min(ans, n - (i - j + 1));\\n }\\n }\\n return ans == 1 << 30 ? -1 : ans;\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n实现的时候主要使用了双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，与方法一类似，我们要找到一个子数组，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义两个指针 $j$ 和 $i$，初始时 $i = j = 0$，然后我们向右移动指针 $i$，将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上。如果 $s \\gt x$，那么我们循环向右移动指针 $j$，并且将 $nums[j]$ 从前缀和 $s$ 上减去，直到 $s \\le x$。如果 $s = x$，我们可以更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j + 1))$。继续向右移动指针 $i$，重复上述过程。\n\n最后，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请解释给定的编程代码的功能以及实现该功能的确切思路。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn min_operations(nums: Vec<i32>, x: i32) -> i32 {\\n let n = nums.len();\\n let target = nums.iter().sum::<i32>() - x;\\n if target < 0 {\\n return -1;\\n }\\n let mut ans = i32::MAX;\\n let mut sum = 0;\\n let mut i = 0;\\n for j in 0..n {\\n sum += nums[j];\\n while sum > target {\\n sum -= nums[i];\\n i += 1;\\n }\\n if sum == target {\\n ans = ans.min((n - 1 - (j - i)) as i32)\\n }\\n }\\n if ans == i32::MAX {\\n return -1;\\n }\\n ans\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Rust 语言。\n实现的时候主要使用了双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，与方法一类似，我们要找到一个子数组，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义两个指针 $j$ 和 $i$，初始时 $i = j = 0$，然后我们向右移动指针 $i$，将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上。如果 $s \\gt x$，那么我们循环向右移动指针 $j$，并且将 $nums[j]$ 从前缀和 $s$ 上减去，直到 $s \\le x$。如果 $s = x$，我们可以更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j + 1))$。继续向右移动指针 $i$，重复上述过程。\n\n最后，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109"
}
] |
请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。\n如果可以将 x 恰好 减到 0 ，返回 最小操作数 ；否则，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [1,1,4,2,3], x = 5\n输出：2\n解释：最佳解决方案是移除后两个元素，将 x 减到 0 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [5,6,7,8,9], x = 4\n输出：-1\n\n示例 3：\n\n输入：nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10\n输出：5\n解释：最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素（总共 5 次操作），将 x 减到 0 。\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= x <= 109\n请使用 C 语言。\n提示：可以使用双指针。\n这里提供一个参考思路，与方法一类似，我们要找到一个子数组，使得子数组的和为 $x = sum(nums) - x$。\n\n定义两个指针 $j$ 和 $i$，初始时 $i = j = 0$，然后我们向右移动指针 $i$，将 $nums[i]$ 加到前缀和 $s$ 上。如果 $s \\gt x$，那么我们循环向右移动指针 $j$，并且将 $nums[j]$ 从前缀和 $s$ 上减去，直到 $s \\le x$。如果 $s = x$，我们可以更新答案的最小值，即 $ans = min(ans, n - (i - j + 1))$。继续向右移动指针 $i$，重复上述过程。\n\n最后，如果找不到满足条件的子数组，返回 $-1$，否则返回 $ans$。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```c\\n#define min(a, b) (((a) < (b)) ? (a) : (b))\\n\\nint minOperations(int *nums, int numsSize, int x) {\\n int target = -x;\\n for (int i = 0; i < numsSize; i++) {\\n target += nums[i];\\n }\\n if (target < 0) {\\n return -1;\\n }\\n int ans = INT_MAX;\\n int sum = 0;\\n int i = 0;\\n for (int j = 0; j < numsSize; j++) {\\n sum += nums[j];\\n while (sum > target) {\\n sum -= nums[i++];\\n }\\n if (sum == target) {\\n ans = min(ans, numsSize - 1 - (j - i));\\n }\\n }\\n if (ans == INT_MAX) {\\n return -1;\\n }\\n return ans;\\n}\\n```']"
}
] |
接下来的输入会说明编程需求，请你完成这个功能的开发
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[
{
"from": "human",
"value": "力扣公司的员工都使用员工卡来开办公室的门。每当一个员工使用一次他的员工卡，安保系统会记录下员工的名字和使用时间。如果一个员工在一小时时间内使用员工卡的次数大于等于三次，这个系统会自动发布一个 警告 。\n给你字符串数组 keyName 和 keyTime ，其中 [keyName[i], keyTime[i]] 对应一个人的名字和他在 某一天 内使用员工卡的时间。\n使用时间的格式是 24小时制 ，形如 \"HH:MM\" ，比方说 \"23:51\" 和 \"09:49\" 。\n请你返回去重后的收到系统警告的员工名字，将它们按 字典序升序 排序后返回。\n请注意 \"10:00\" - \"11:00\" 视为一个小时时间范围内，而 \"22:51\" - \"23:52\" 不被视为一小时时间范围内。\n \n示例 1：\n\n输入：keyName = [\"daniel\",\"daniel\",\"daniel\",\"luis\",\"luis\",\"luis\",\"luis\"], keyTime = [\"10:00\",\"10:40\",\"11:00\",\"09:00\",\"11:00\",\"13:00\",\"15:00\"]\n输出：[\"daniel\"]\n解释：\"daniel\" 在一小时内使用了 3 次员工卡（\"10:00\"，\"10:40\"，\"11:00\"）。\n\n示例 2：\n\n输入：keyName = [\"alice\",\"alice\",\"alice\",\"bob\",\"bob\",\"bob\",\"bob\"], keyTime = [\"12:01\",\"12:00\",\"18:00\",\"21:00\",\"21:20\",\"21:30\",\"23:00\"]\n输出：[\"bob\"]\n解释：\"bob\" 在一小时内使用了 3 次员工卡（\"21:00\"，\"21:20\"，\"21:30\"）。\n\n \n提示：\n\n1 <= keyName.length, keyTime.length <= 105\nkeyName.length == keyTime.length\nkeyTime 格式为 \"HH:MM\" 。\n保证 [keyName[i], keyTime[i]] 形成的二元对 互不相同 。\n1 <= keyName[i].length <= 10\nkeyName[i] 只包含小写英文字母。\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表 + 排序。\n这里提供一个参考思路，我们先用哈希表 $d$ 记录每个员工的所有打卡时间。\n\n然后遍历哈希表，对于每个员工，我们先判断员工的打卡次数是否大于等于 3，如果不是，则跳过该员工。否则，我们将该员工的所有打卡时间按照时间先后排序，然后遍历排序后的打卡时间，判断下标距离为 $2$ 的两个时间是否在同一小时内，如果是，则将该员工加入答案数组。\n\n最后，将答案数组按照字典序排序，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(n \\times \\log n)$，其中 $n$ 是数组 $keyName$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def alertNames(self, keyName: List[str], keyTime: List[str]) -> List[str]:\\n d = defaultdict(list)\\n for name, t in zip(keyName, keyTime):\\n t = int(t[:2]) * 60 + int(t[3:])\\n d[name].append(t)\\n ans = []\\n for name, ts in d.items():\\n if (n := len(ts)) > 2:\\n ts.sort()\\n for i in range(n - 2):\\n if ts[i + 2] - ts[i] <= 60:\\n ans.append(name)\\n break\\n ans.sort()\\n return ans\\n```']"
}
] |
请你根据需求说明文档，用编程语言实现以下功能的开发
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Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.