messages
listlengths 2
10
| system
stringlengths 1
1.52k
⌀ |
|---|---|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n[\"```java\\nclass Solution {\\n private int[] dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n public int shortestPathAllKeys(String[] grid) {\\n int m = grid.length, n = grid[0].length();\\n int k = 0;\\n int si = 0, sj = 0;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n char c = grid[i].charAt(j);\\n if (Character.isLowerCase(c)) {\\n // 累加钥匙数量\\n ++k;\\n } else if (c == '@') {\\n // 起点\\n si = i;\\n sj = j;\\n }\\n }\\n }\\n Deque<int[]> q = new ArrayDeque<>();\\n q.offer(new int[] {si, sj, 0});\\n boolean[][][] vis = new boolean[m][n][1 << k];\\n vis[si][sj][0] = true;\\n int ans = 0;\\n while (!q.isEmpty()) {\\n for (int t = q.size(); t > 0; --t) {\\n var p = q.poll();\\n int i = p[0], j = p[1], state = p[2];\\n // 找到所有钥匙，返回当前步数\\n if (state == (1 << k) - 1) {\\n return ans;\\n }\\n // 往四个方向搜索\\n for (int h = 0; h < 4; ++h) {\\n int x = i + dirs[h], y = j + dirs[h + 1];\\n // 在边界范围内\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n) {\\n char c = grid[x].charAt(y);\\n // 是墙，或者是锁，但此时没有对应的钥匙，无法通过\\n if (c == '#'\\n || (Character.isUpperCase(c) && ((state >> (c - 'A')) & 1) == 0)) {\\n continue;\\n }\\n int nxt = state;\\n // 是钥匙\\n if (Character.isLowerCase(c)) {\\n // 更新状态\\n nxt |= 1 << (c - 'a');\\n }\\n // 此状态未访问过，入队\\n if (!vis[x][y][nxt]) {\\n vis[x][y][nxt] = true;\\n q.offer(new int[] {x, y, nxt});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n // 步数加一\\n ++ans;\\n }\\n return -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状态压缩 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题意，我们需要从起点出发，往上下左右四个方向走，获取所有钥匙，最后返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。若无法获取所有钥匙，返回 $-1$。\n\n首先，我们遍历二维网格，找到起点位置 $(si, sj)$，并统计钥匙的个数 $k$。\n\n然后，我们可以使用广度优先搜索 $BFS$ 来解决本题。由于钥匙的个数范围是 $[1, 6]$，我们可以用一个二进制数来表示钥匙的状态，其中第 $i$ 位为 $1$ 表示第 $i$ 把钥匙已经获取到了，为 $0$ 表示第 $i$ 把钥匙还没有获取到。\n\n比如，以下例子中，共有 $4$ 个二进制位为 $1$，也就表示有 `'b', 'c', 'd', 'f'` $4$ 把钥匙已经获取到了。\n\n```\n1 0 1 1 1 0\n^ ^ ^ ^\nf d c b\n```\n\n我们定义一个队列 $q$ 来存储当前位置以及当前拥有的钥匙的状态，即 $(i, j, state)$，其中 $(i, j)$ 表示当前位置，$state$ 表示当前拥有的钥匙的状态，即 $state$ 的第 $i$ 位为 $1$ 表示当前拥有第 $i$ 把钥匙，否则表示当前没有第 $i$ 把钥匙。\n\n另外，定义哈希表或数组 $vis$ 记录当前位置以及当前拥有的钥匙的状态是否已经被访问过，如果访问过，则不需要再次访问。$vis[i][j][state]$ 表示当前位置为 $(i, j)$，当前拥有的钥匙的状态为 $state$ 时，是否已经被访问过。\n\n我们从起点 $(si, sj)$ 出发，将其加入队列 $q$，并将 $vis[si][sj][0]$ 置为 $true$，表示起点位置以及拥有的钥匙的状态为 $0$ 时已经被访问过。\n\n在广度优先搜索的过程中，我们每次从队首取出一个位置 $(i, j, state)$，并判断当前位置是否为终点，即当前位置是否拥有所有的钥匙，即 $state$ 的二进制表示中的 $1$ 的个数是否为 $k$。如果是，将当前步数作为答案返回。\n\n否则，我们从当前位置出发，往上下左右四个方向走，如果可以走到下一个位置 $(x, y)$，则将 $(x, y, nxt)$ 加入队列 $q$，其中 $nxt$ 表示下一个位置的钥匙的状态。\n\n这里 $(x, y)$ 首先需要满足在网格范围内，即 $0 \\leq x < m$ 且 $0 \\leq y < n$。其次，如果 $(x, y)$ 位置是墙壁，即 `grid[x][y] == '#'`，或者 $(x, y)$ 位置是锁，但我们没有对应的钥匙，即 `grid[x][y] >= 'A' && grid[x][y] <= 'F' && (state >> (grid[x][y] - 'A') & 1) == 0)`，则不能走到位置 $(x, y)$。否则，我们可以走到位置 $(x, y)$。\n\n搜索结束，没能找到所有的钥匙，返回 $-1$。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n\\times 2^k)$，空间复杂度 $O(m\\times n\\times 2^k)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为网格的行数和列数，而 $k$ 为钥匙的个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个二维网格 grid ，其中：\n\n'.' 代表一个空房间\n'#' 代表一堵墙\n'@' 是起点\n小写字母代表钥匙\n大写字母代表锁\n\n我们从起点开始出发，一次移动是指向四个基本方向之一行走一个单位空间。我们不能在网格外面行走，也无法穿过一堵墙。如果途经一个钥匙，我们就把它捡起来。除非我们手里有对应的钥匙，否则无法通过锁。\n假设 k 为 钥匙/锁 的个数，且满足 1 <= k <= 6，字母表中的前 k 个字母在网格中都有自己对应的一个小写和一个大写字母。换言之，每个锁有唯一对应的钥匙，每个钥匙也有唯一对应的锁。另外，代表钥匙和锁的字母互为大小写并按字母顺序排列。\n返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。如果无法获取所有钥匙，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [\"@.a.#\",\"###.#\",\"b.A.B\"]\n输出：8\n解释：目标是获得所有钥匙，而不是打开所有锁。\n\n示例 2：\n\n\n输入：grid = [\"@..aA\",\"..B#.\",\"....b\"]\n输出：6\n\n示例 3:\n\n\n输入: grid = [\"@Aa\"]\n输出: -1\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 30\ngrid[i][j] 只含有 '.', '#', '@', 'a'-'f' 以及 'A'-'F'\n钥匙的数目范围是 [1, 6] \n每个钥匙都对应一个 不同 的字母\n每个钥匙正好打开一个对应的锁"
}
] |
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": "给定一个二维网格 grid ，其中：\n\n'.' 代表一个空房间\n'#' 代表一堵墙\n'@' 是起点\n小写字母代表钥匙\n大写字母代表锁\n\n我们从起点开始出发，一次移动是指向四个基本方向之一行走一个单位空间。我们不能在网格外面行走，也无法穿过一堵墙。如果途经一个钥匙，我们就把它捡起来。除非我们手里有对应的钥匙，否则无法通过锁。\n假设 k 为 钥匙/锁 的个数，且满足 1 <= k <= 6，字母表中的前 k 个字母在网格中都有自己对应的一个小写和一个大写字母。换言之，每个锁有唯一对应的钥匙，每个钥匙也有唯一对应的锁。另外，代表钥匙和锁的字母互为大小写并按字母顺序排列。\n返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。如果无法获取所有钥匙，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [\"@.a.#\",\"###.#\",\"b.A.B\"]\n输出：8\n解释：目标是获得所有钥匙，而不是打开所有锁。\n\n示例 2：\n\n\n输入：grid = [\"@..aA\",\"..B#.\",\"....b\"]\n输出：6\n\n示例 3:\n\n\n输入: grid = [\"@Aa\"]\n输出: -1\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 30\ngrid[i][j] 只含有 '.', '#', '@', 'a'-'f' 以及 'A'-'F'\n钥匙的数目范围是 [1, 6] \n每个钥匙都对应一个 不同 的字母\n每个钥匙正好打开一个对应的锁\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用状态压缩 + BFS。\n这里提供一个参考思路，根据题意，我们需要从起点出发，往上下左右四个方向走，获取所有钥匙，最后返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。若无法获取所有钥匙，返回 $-1$。\n\n首先，我们遍历二维网格，找到起点位置 $(si, sj)$，并统计钥匙的个数 $k$。\n\n然后，我们可以使用广度优先搜索 $BFS$ 来解决本题。由于钥匙的个数范围是 $[1, 6]$，我们可以用一个二进制数来表示钥匙的状态，其中第 $i$ 位为 $1$ 表示第 $i$ 把钥匙已经获取到了，为 $0$ 表示第 $i$ 把钥匙还没有获取到。\n\n比如，以下例子中，共有 $4$ 个二进制位为 $1$，也就表示有 `'b', 'c', 'd', 'f'` $4$ 把钥匙已经获取到了。\n\n```\n1 0 1 1 1 0\n^ ^ ^ ^\nf d c b\n```\n\n我们定义一个队列 $q$ 来存储当前位置以及当前拥有的钥匙的状态，即 $(i, j, state)$，其中 $(i, j)$ 表示当前位置，$state$ 表示当前拥有的钥匙的状态，即 $state$ 的第 $i$ 位为 $1$ 表示当前拥有第 $i$ 把钥匙，否则表示当前没有第 $i$ 把钥匙。\n\n另外，定义哈希表或数组 $vis$ 记录当前位置以及当前拥有的钥匙的状态是否已经被访问过，如果访问过，则不需要再次访问。$vis[i][j][state]$ 表示当前位置为 $(i, j)$，当前拥有的钥匙的状态为 $state$ 时，是否已经被访问过。\n\n我们从起点 $(si, sj)$ 出发，将其加入队列 $q$，并将 $vis[si][sj][0]$ 置为 $true$，表示起点位置以及拥有的钥匙的状态为 $0$ 时已经被访问过。\n\n在广度优先搜索的过程中，我们每次从队首取出一个位置 $(i, j, state)$，并判断当前位置是否为终点，即当前位置是否拥有所有的钥匙，即 $state$ 的二进制表示中的 $1$ 的个数是否为 $k$。如果是，将当前步数作为答案返回。\n\n否则，我们从当前位置出发，往上下左右四个方向走，如果可以走到下一个位置 $(x, y)$，则将 $(x, y, nxt)$ 加入队列 $q$，其中 $nxt$ 表示下一个位置的钥匙的状态。\n\n这里 $(x, y)$ 首先需要满足在网格范围内，即 $0 \\leq x < m$ 且 $0 \\leq y < n$。其次，如果 $(x, y)$ 位置是墙壁，即 `grid[x][y] == '#'`，或者 $(x, y)$ 位置是锁，但我们没有对应的钥匙，即 `grid[x][y] >= 'A' && grid[x][y] <= 'F' && (state >> (grid[x][y] - 'A') & 1) == 0)`，则不能走到位置 $(x, y)$。否则，我们可以走到位置 $(x, y)$。\n\n搜索结束，没能找到所有的钥匙，返回 $-1$。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n\\times 2^k)$，空间复杂度 $O(m\\times n\\times 2^k)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为网格的行数和列数，而 $k$ 为钥匙的个数。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n const static inline vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n int shortestPathAllKeys(vector<string>& grid) {\\n int m = grid.size(), n = grid[0].size();\\n int k = 0;\\n int si = 0, sj = 0;\\n for (int i = 0; i < m; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n char c = grid[i][j];\\n // 累加钥匙数量\\n if (islower(c)) ++k;\\n // 起点\\n else if (c == '@') si = i, sj = j;\\n }\\n }\\n queue<tuple<int, int, int>> q{{{si, sj, 0}}};\\n vector<vector<vector<bool>>> vis(m, vector<vector<bool>>(n, vector<bool>(1 << k)));\\n vis[si][sj][0] = true;\\n int ans = 0;\\n while (!q.empty()) {\\n for (int t = q.size(); t; --t) {\\n auto [i, j, state] = q.front();\\n q.pop();\\n // 找到所有钥匙，返回当前步数\\n if (state == (1 << k) - 1) return ans;\\n // 往四个方向搜索\\n for (int h = 0; h < 4; ++h) {\\n int x = i + dirs[h], y = j + dirs[h + 1];\\n // 在边界范围内\\n if (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n) {\\n char c = grid[x][y];\\n // 是墙，或者是锁，但此时没有对应的钥匙，无法通过\\n if (c == '#' || (isupper(c) && (state >> (c - 'A') & 1) == 0)) continue;\\n int nxt = state;\\n // 是钥匙，更新状态\\n if (islower(c)) nxt |= 1 << (c - 'a');\\n // 此状态未访问过，入队\\n if (!vis[x][y][nxt]) {\\n vis[x][y][nxt] = true;\\n q.push({x, y, nxt});\\n }\\n }\\n }\\n }\\n // 步数加一\\n ++ans;\\n }\\n return -1;\\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": "输入代码：\n[\"```go\\nfunc shortestPathAllKeys(grid []string) int {\\n\\tm, n := len(grid), len(grid[0])\\n\\tvar k, si, sj int\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, c := range row {\\n\\t\\t\\tif c >= 'a' && c <= 'z' {\\n\\t\\t\\t\\t// 累加钥匙数量\\n\\t\\t\\t\\tk++\\n\\t\\t\\t} else if c == '@' {\\n\\t\\t\\t\\t// 起点\\n\\t\\t\\t\\tsi, sj = i, j\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\ttype tuple struct{ i, j, state int }\\n\\tq := []tuple{tuple{si, sj, 0}}\\n\\tvis := map[tuple]bool{tuple{si, sj, 0}: true}\\n\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tans := 0\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\tfor t := len(q); t > 0; t-- {\\n\\t\\t\\tp := q[0]\\n\\t\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\t\\ti, j, state := p.i, p.j, p.state\\n\\t\\t\\t// 找到所有钥匙，返回当前步数\\n\\t\\t\\tif state == 1<<k-1 {\\n\\t\\t\\t\\treturn ans\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t// 往四个方向搜索\\n\\t\\t\\tfor h := 0; h < 4; h++ {\\n\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[h], j+dirs[h+1]\\n\\t\\t\\t\\t// 在边界范围内\\n\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n {\\n\\t\\t\\t\\t\\tc := grid[x][y]\\n\\t\\t\\t\\t\\t// 是墙，或者是锁，但此时没有对应的钥匙，无法通过\\n\\t\\t\\t\\t\\tif c == '#' || (c >= 'A' && c <= 'Z' && (state>>(c-'A')&1 == 0)) {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tcontinue\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t\\tnxt := state\\n\\t\\t\\t\\t\\t// 是钥匙，更新状态\\n\\t\\t\\t\\t\\tif c >= 'a' && c <= 'z' {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tnxt |= 1 << (c - 'a')\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t\\t// 此状态未访问过，入队\\n\\t\\t\\t\\t\\tif !vis[tuple{x, y, nxt}] {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tvis[tuple{x, y, nxt}] = true\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tq = append(q, tuple{x, y, nxt})\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\t// 步数加一\\n\\t\\tans++\\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状态压缩 + BFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题意，我们需要从起点出发，往上下左右四个方向走，获取所有钥匙，最后返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。若无法获取所有钥匙，返回 $-1$。\n\n首先，我们遍历二维网格，找到起点位置 $(si, sj)$，并统计钥匙的个数 $k$。\n\n然后，我们可以使用广度优先搜索 $BFS$ 来解决本题。由于钥匙的个数范围是 $[1, 6]$，我们可以用一个二进制数来表示钥匙的状态，其中第 $i$ 位为 $1$ 表示第 $i$ 把钥匙已经获取到了，为 $0$ 表示第 $i$ 把钥匙还没有获取到。\n\n比如，以下例子中，共有 $4$ 个二进制位为 $1$，也就表示有 `'b', 'c', 'd', 'f'` $4$ 把钥匙已经获取到了。\n\n```\n1 0 1 1 1 0\n^ ^ ^ ^\nf d c b\n```\n\n我们定义一个队列 $q$ 来存储当前位置以及当前拥有的钥匙的状态，即 $(i, j, state)$，其中 $(i, j)$ 表示当前位置，$state$ 表示当前拥有的钥匙的状态，即 $state$ 的第 $i$ 位为 $1$ 表示当前拥有第 $i$ 把钥匙，否则表示当前没有第 $i$ 把钥匙。\n\n另外，定义哈希表或数组 $vis$ 记录当前位置以及当前拥有的钥匙的状态是否已经被访问过，如果访问过，则不需要再次访问。$vis[i][j][state]$ 表示当前位置为 $(i, j)$，当前拥有的钥匙的状态为 $state$ 时，是否已经被访问过。\n\n我们从起点 $(si, sj)$ 出发，将其加入队列 $q$，并将 $vis[si][sj][0]$ 置为 $true$，表示起点位置以及拥有的钥匙的状态为 $0$ 时已经被访问过。\n\n在广度优先搜索的过程中，我们每次从队首取出一个位置 $(i, j, state)$，并判断当前位置是否为终点，即当前位置是否拥有所有的钥匙，即 $state$ 的二进制表示中的 $1$ 的个数是否为 $k$。如果是，将当前步数作为答案返回。\n\n否则，我们从当前位置出发，往上下左右四个方向走，如果可以走到下一个位置 $(x, y)$，则将 $(x, y, nxt)$ 加入队列 $q$，其中 $nxt$ 表示下一个位置的钥匙的状态。\n\n这里 $(x, y)$ 首先需要满足在网格范围内，即 $0 \\leq x < m$ 且 $0 \\leq y < n$。其次，如果 $(x, y)$ 位置是墙壁，即 `grid[x][y] == '#'`，或者 $(x, y)$ 位置是锁，但我们没有对应的钥匙，即 `grid[x][y] >= 'A' && grid[x][y] <= 'F' && (state >> (grid[x][y] - 'A') & 1) == 0)`，则不能走到位置 $(x, y)$。否则，我们可以走到位置 $(x, y)$。\n\n搜索结束，没能找到所有的钥匙，返回 $-1$。\n\n时间复杂度 $O(m\\times n\\times 2^k)$，空间复杂度 $O(m\\times n\\times 2^k)$。其中 $m$ 和 $n$ 分别为网格的行数和列数，而 $k$ 为钥匙的个数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个二维网格 grid ，其中：\n\n'.' 代表一个空房间\n'#' 代表一堵墙\n'@' 是起点\n小写字母代表钥匙\n大写字母代表锁\n\n我们从起点开始出发，一次移动是指向四个基本方向之一行走一个单位空间。我们不能在网格外面行走，也无法穿过一堵墙。如果途经一个钥匙，我们就把它捡起来。除非我们手里有对应的钥匙，否则无法通过锁。\n假设 k 为 钥匙/锁 的个数，且满足 1 <= k <= 6，字母表中的前 k 个字母在网格中都有自己对应的一个小写和一个大写字母。换言之，每个锁有唯一对应的钥匙，每个钥匙也有唯一对应的锁。另外，代表钥匙和锁的字母互为大小写并按字母顺序排列。\n返回获取所有钥匙所需要的移动的最少次数。如果无法获取所有钥匙，返回 -1 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：grid = [\"@.a.#\",\"###.#\",\"b.A.B\"]\n输出：8\n解释：目标是获得所有钥匙，而不是打开所有锁。\n\n示例 2：\n\n\n输入：grid = [\"@..aA\",\"..B#.\",\"....b\"]\n输出：6\n\n示例 3:\n\n\n输入: grid = [\"@Aa\"]\n输出: -1\n \n提示：\n\nm == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= m, n <= 30\ngrid[i][j] 只含有 '.', '#', '@', 'a'-'f' 以及 'A'-'F'\n钥匙的数目范围是 [1, 6] \n每个钥匙都对应一个 不同 的字母\n每个钥匙正好打开一个对应的锁"
}
] |
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": "给你一个由若干单词组成的句子 sentence ，单词间由空格分隔。每个单词仅由大写和小写英文字母组成。\n请你将句子转换为 “山羊拉丁文（Goat Latin）”（一种类似于 猪拉丁文 - Pig Latin 的虚构语言）。山羊拉丁文的规则如下：\n\n如果单词以元音开头（'a', 'e', 'i', 'o', 'u'），在单词后添加\"ma\"。\n \n例如，单词 \"apple\" 变为 \"applema\" 。\n\n\n如果单词以辅音字母开头（即，非元音字母），移除第一个字符并将它放到末尾，之后再添加\"ma\"。\n \n例如，单词 \"goat\" 变为 \"oatgma\" 。\n\n\n根据单词在句子中的索引，在单词最后添加与索引相同数量的字母'a'，索引从 1 开始。\n \n例如，在第一个单词后添加 \"a\" ，在第二个单词后添加 \"aa\" ，以此类推。\n\n\n\n返回将 sentence 转换为山羊拉丁文后的句子。\n \n示例 1：\n\n输入：sentence = \"I speak Goat Latin\"\n输出：\"Imaa peaksmaaa oatGmaaaa atinLmaaaaa\"\n\n示例 2：\n\n输入：sentence = \"The quick brown fox jumped over the lazy dog\"\n输出：\"heTmaa uickqmaaa rownbmaaaa oxfmaaaaa umpedjmaaaaaa overmaaaaaaa hetmaaaaaaaa azylmaaaaaaaaa ogdmaaaaaaaaaa\"\n\n \n提示：\n\n1 <= sentence.length <= 150\nsentence 由英文字母和空格组成\nsentence 不含前导或尾随空格\nsentence 中的所有单词由单个空格分隔请使用 Python3 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```python\\nclass Solution:\\n def toGoatLatin(self, sentence: str) -> str:\\n ans = []\\n for i, word in enumerate(sentence.split()):\\n if word.lower()[0] not in ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']:\\n word = word[1:] + word[0]\\n word += 'ma'\\n word += 'a' * (i + 1)\\n ans.append(word)\\n return ' '.join(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 String toGoatLatin(String sentence) {\\n List<String> ans = new ArrayList<>();\\n Set<Character> vowels\\n = new HashSet<>(Arrays.asList(\\'a\\', \\'e\\', \\'i\\', \\'o\\', \\'u\\', \\'A\\', \\'E\\', \\'I\\', \\'O\\', \\'U\\'));\\n int i = 1;\\n for (String word : sentence.split(\" \")) {\\n StringBuilder t = new StringBuilder();\\n if (!vowels.contains(word.charAt(0))) {\\n t.append(word.substring(1));\\n t.append(word.charAt(0));\\n } else {\\n t.append(word);\\n }\\n t.append(\"ma\");\\n for (int j = 0; j < i; ++j) {\\n t.append(\"a\");\\n }\\n ++i;\\n ans.add(t.toString());\\n }\\n return String.join(\" \", ans);\\n }\\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：给你一个由若干单词组成的句子 sentence ，单词间由空格分隔。每个单词仅由大写和小写英文字母组成。\n请你将句子转换为 “山羊拉丁文（Goat Latin）”（一种类似于 猪拉丁文 - Pig Latin 的虚构语言）。山羊拉丁文的规则如下：\n\n如果单词以元音开头（'a', 'e', 'i', 'o', 'u'），在单词后添加\"ma\"。\n \n例如，单词 \"apple\" 变为 \"applema\" 。\n\n\n如果单词以辅音字母开头（即，非元音字母），移除第一个字符并将它放到末尾，之后再添加\"ma\"。\n \n例如，单词 \"goat\" 变为 \"oatgma\" 。\n\n\n根据单词在句子中的索引，在单词最后添加与索引相同数量的字母'a'，索引从 1 开始。\n \n例如，在第一个单词后添加 \"a\" ，在第二个单词后添加 \"aa\" ，以此类推。\n\n\n\n返回将 sentence 转换为山羊拉丁文后的句子。\n \n示例 1：\n\n输入：sentence = \"I speak Goat Latin\"\n输出：\"Imaa peaksmaaa oatGmaaaa atinLmaaaaa\"\n\n示例 2：\n\n输入：sentence = \"The quick brown fox jumped over the lazy dog\"\n输出：\"heTmaa uickqmaaa rownbmaaaa oxfmaaaaa umpedjmaaaaaa overmaaaaaaa hetmaaaaaaaa azylmaaaaaaaaa ogdmaaaaaaaaaa\"\n\n \n提示：\n\n1 <= sentence.length <= 150\nsentence 由英文字母和空格组成\nsentence 不含前导或尾随空格\nsentence 中的所有单词由单个空格分隔"
}
] |
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[\"```ts\\nfunction toGoatLatin(sentence: string): string {\\n return sentence\\n .split(' ')\\n .map((s, i) => {\\n let startStr: string;\\n if (/[aeiou]/i.test(s[0])) {\\n startStr = s;\\n } else {\\n startStr = s.slice(1) + s[0];\\n }\\n return `${startStr}ma${'a'.repeat(i + 1)}`;\\n })\\n .join(' ');\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个由若干单词组成的句子 sentence ，单词间由空格分隔。每个单词仅由大写和小写英文字母组成。\n请你将句子转换为 “山羊拉丁文（Goat Latin）”（一种类似于 猪拉丁文 - Pig Latin 的虚构语言）。山羊拉丁文的规则如下：\n\n如果单词以元音开头（'a', 'e', 'i', 'o', 'u'），在单词后添加\"ma\"。\n \n例如，单词 \"apple\" 变为 \"applema\" 。\n\n\n如果单词以辅音字母开头（即，非元音字母），移除第一个字符并将它放到末尾，之后再添加\"ma\"。\n \n例如，单词 \"goat\" 变为 \"oatgma\" 。\n\n\n根据单词在句子中的索引，在单词最后添加与索引相同数量的字母'a'，索引从 1 开始。\n \n例如，在第一个单词后添加 \"a\" ，在第二个单词后添加 \"aa\" ，以此类推。\n\n\n\n返回将 sentence 转换为山羊拉丁文后的句子。\n \n示例 1：\n\n输入：sentence = \"I speak Goat Latin\"\n输出：\"Imaa peaksmaaa oatGmaaaa atinLmaaaaa\"\n\n示例 2：\n\n输入：sentence = \"The quick brown fox jumped over the lazy dog\"\n输出：\"heTmaa uickqmaaa rownbmaaaa oxfmaaaaa umpedjmaaaaaa overmaaaaaaa hetmaaaaaaaa azylmaaaaaaaaa ogdmaaaaaaaaaa\"\n\n \n提示：\n\n1 <= sentence.length <= 150\nsentence 由英文字母和空格组成\nsentence 不含前导或尾随空格\nsentence 中的所有单词由单个空格分隔"
}
] |
请根据提供的代码，描述该代码使用的编程语言和函数的功能。
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[
{
"from": "human",
"value": "给你一个由若干单词组成的句子 sentence ，单词间由空格分隔。每个单词仅由大写和小写英文字母组成。\n请你将句子转换为 “山羊拉丁文（Goat Latin）”（一种类似于 猪拉丁文 - Pig Latin 的虚构语言）。山羊拉丁文的规则如下：\n\n如果单词以元音开头（'a', 'e', 'i', 'o', 'u'），在单词后添加\"ma\"。\n \n例如，单词 \"apple\" 变为 \"applema\" 。\n\n\n如果单词以辅音字母开头（即，非元音字母），移除第一个字符并将它放到末尾，之后再添加\"ma\"。\n \n例如，单词 \"goat\" 变为 \"oatgma\" 。\n\n\n根据单词在句子中的索引，在单词最后添加与索引相同数量的字母'a'，索引从 1 开始。\n \n例如，在第一个单词后添加 \"a\" ，在第二个单词后添加 \"aa\" ，以此类推。\n\n\n\n返回将 sentence 转换为山羊拉丁文后的句子。\n \n示例 1：\n\n输入：sentence = \"I speak Goat Latin\"\n输出：\"Imaa peaksmaaa oatGmaaaa atinLmaaaaa\"\n\n示例 2：\n\n输入：sentence = \"The quick brown fox jumped over the lazy dog\"\n输出：\"heTmaa uickqmaaa rownbmaaaa oxfmaaaaa umpedjmaaaaaa overmaaaaaaa hetmaaaaaaaa azylmaaaaaaaaa ogdmaaaaaaaaaa\"\n\n \n提示：\n\n1 <= sentence.length <= 150\nsentence 由英文字母和空格组成\nsentence 不含前导或尾随空格\nsentence 中的所有单词由单个空格分隔请使用 Rust 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nuse std::collections::HashSet;\\nimpl Solution {\\n pub fn to_goat_latin(sentence: String) -> String {\\n let set: HashSet<&char> = [\\'a\\', \\'e\\', \\'i\\', \\'o\\', \\'u\\'].into_iter().collect();\\n sentence\\n .split_whitespace()\\n .enumerate()\\n .map(|(i, s)| {\\n let first = char::from(s.as_bytes()[0]);\\n let mut res = if set.contains(&first.to_ascii_lowercase()) {\\n s.to_string()\\n } else {\\n s[1..].to_string() + &first.to_string()\\n };\\n res.push_str(\"ma\");\\n res.push_str(&\"a\".repeat(i + 1));\\n res\\n })\\n .into_iter()\\n .collect::<Vec<String>>()\\n .join(\" \")\\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['```python\\nclass Solution:\\n def sumSubseqWidths(self, nums: List[int]) -> int:\\n mod = 10**9 + 7\\n nums.sort()\\n ans, p = 0, 1\\n for i, v in enumerate(nums):\\n ans = (ans + (v - nums[-i - 1]) * p) % mod\\n p = (p << 1) % mod\\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排序 + 枚举元素计算贡献的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目求解的是数组 `nums` 中所有子序列中最大值与最小值差值之和，注意到“子序列”，并且涉及到“最大值”与“最小值”，我们考虑先对数组 `nums` 进行排序。\n\n然后我们枚举数组 `nums` 中的每个元素 $nums[i]$，该元素左侧的元素个数为 $i$，右侧的元素个数为 $n-i-1$。\n\n如果我们将元素 $nums[i]$ 作为子序列的最大值，总共有多少个满足条件的子序列呢？显然，子序列的其他元素应该从左侧的 $i$ 个元素中选取，每个元素有两种选择，即选或不选，因此总共有 $2^i$ 个子序列。同理，如果我们将元素 $nums[i]$ 作为子序列的最小值，那么总共有 $2^{n-i-1}$ 个满足条件的子序列。因此 $nums[i]$ 对答案的贡献为：\n\n$$\n\\begin{aligned}\nnums[i] \\times (2^i - 2^{n-i-1})\n\\end{aligned}\n$$\n\n我们将数组 `nums` 中所有元素的贡献累加，即为答案：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\sum_{i=0}^{n-1} nums[i] \\times (2^i - 2^{n-i-1})\n\\end{aligned}\n$$\n\n我们将上式展开，可以得到：\n\n$$\n\\begin{aligned}\nnums[0] \\times (2^0 - 2^{n-1}) + nums[1] \\times (2^1 - 2^{n-2}) + ... + nums[n-1] \\times (2^{n-1} - 2^0)\n\\end{aligned}\n$$\n\n再将式子中相同的幂次项合并，可以得到：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n(nums[0] - nums[n-1]) \\times 2^0 + (nums[1] - nums[n-2]) \\times 2^1 + ... + (nums[n-1] - nums[0]) \\times 2^{n-1}\n\\end{aligned}\n$$\n\n即：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\sum_{i=0}^{n-1} (nums[i] - nums[n-i-1]) \\times 2^i\n\\end{aligned}\n$$\n\n因此我们只需要对数组 `nums` 进行排序，然后计算上述的贡献即可。注意答案的取模操作。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。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：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。\n给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 。由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。\n子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素，但不改变剩下元素的顺序得到的数组。例如，[3,6,2,7] 就是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的一个子序列。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,3]\n输出：6\n解释：子序列为 [1], [2], [3], [2,1], [2,3], [1,3], [2,1,3] 。\n相应的宽度是 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2 。\n宽度之和是 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [2]\n输出：0\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 105"
}
] |
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": "一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。\n给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 。由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。\n子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素，但不改变剩下元素的顺序得到的数组。例如，[3,6,2,7] 就是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的一个子序列。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,3]\n输出：6\n解释：子序列为 [1], [2], [3], [2,1], [2,3], [1,3], [2,1,3] 。\n相应的宽度是 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2 。\n宽度之和是 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [2]\n输出：0\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 105\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用排序 + 枚举元素计算贡献。\n这里提供一个参考思路，题目求解的是数组 `nums` 中所有子序列中最大值与最小值差值之和，注意到“子序列”，并且涉及到“最大值”与“最小值”，我们考虑先对数组 `nums` 进行排序。\n\n然后我们枚举数组 `nums` 中的每个元素 $nums[i]$，该元素左侧的元素个数为 $i$，右侧的元素个数为 $n-i-1$。\n\n如果我们将元素 $nums[i]$ 作为子序列的最大值，总共有多少个满足条件的子序列呢？显然，子序列的其他元素应该从左侧的 $i$ 个元素中选取，每个元素有两种选择，即选或不选，因此总共有 $2^i$ 个子序列。同理，如果我们将元素 $nums[i]$ 作为子序列的最小值，那么总共有 $2^{n-i-1}$ 个满足条件的子序列。因此 $nums[i]$ 对答案的贡献为：\n\n$$\n\\begin{aligned}\nnums[i] \\times (2^i - 2^{n-i-1})\n\\end{aligned}\n$$\n\n我们将数组 `nums` 中所有元素的贡献累加，即为答案：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\sum_{i=0}^{n-1} nums[i] \\times (2^i - 2^{n-i-1})\n\\end{aligned}\n$$\n\n我们将上式展开，可以得到：\n\n$$\n\\begin{aligned}\nnums[0] \\times (2^0 - 2^{n-1}) + nums[1] \\times (2^1 - 2^{n-2}) + ... + nums[n-1] \\times (2^{n-1} - 2^0)\n\\end{aligned}\n$$\n\n再将式子中相同的幂次项合并，可以得到：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n(nums[0] - nums[n-1]) \\times 2^0 + (nums[1] - nums[n-2]) \\times 2^1 + ... + (nums[n-1] - nums[0]) \\times 2^{n-1}\n\\end{aligned}\n$$\n\n即：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\sum_{i=0}^{n-1} (nums[i] - nums[n-i-1]) \\times 2^i\n\\end{aligned}\n$$\n\n因此我们只需要对数组 `nums` 进行排序，然后计算上述的贡献即可。注意答案的取模操作。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。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 ['```java\\nclass Solution {\\n private static final int MOD = (int) 1e9 + 7;\\n\\n public int sumSubseqWidths(int[] nums) {\\n Arrays.sort(nums);\\n long ans = 0, p = 1;\\n int n = nums.length;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n ans = (ans + (nums[i] - nums[n - i - 1]) * p + MOD) % MOD;\\n p = (p << 1) % MOD;\\n }\\n return (int) 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。
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[
{
"from": "human",
"value": "一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。\n给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 。由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。\n子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素，但不改变剩下元素的顺序得到的数组。例如，[3,6,2,7] 就是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的一个子序列。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,3]\n输出：6\n解释：子序列为 [1], [2], [3], [2,1], [2,3], [1,3], [2,1,3] 。\n相应的宽度是 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2 。\n宽度之和是 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [2]\n输出：0\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 105\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用排序 + 枚举元素计算贡献。\n这里提供一个参考思路，题目求解的是数组 `nums` 中所有子序列中最大值与最小值差值之和，注意到“子序列”，并且涉及到“最大值”与“最小值”，我们考虑先对数组 `nums` 进行排序。\n\n然后我们枚举数组 `nums` 中的每个元素 $nums[i]$，该元素左侧的元素个数为 $i$，右侧的元素个数为 $n-i-1$。\n\n如果我们将元素 $nums[i]$ 作为子序列的最大值，总共有多少个满足条件的子序列呢？显然，子序列的其他元素应该从左侧的 $i$ 个元素中选取，每个元素有两种选择，即选或不选，因此总共有 $2^i$ 个子序列。同理，如果我们将元素 $nums[i]$ 作为子序列的最小值，那么总共有 $2^{n-i-1}$ 个满足条件的子序列。因此 $nums[i]$ 对答案的贡献为：\n\n$$\n\\begin{aligned}\nnums[i] \\times (2^i - 2^{n-i-1})\n\\end{aligned}\n$$\n\n我们将数组 `nums` 中所有元素的贡献累加，即为答案：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\sum_{i=0}^{n-1} nums[i] \\times (2^i - 2^{n-i-1})\n\\end{aligned}\n$$\n\n我们将上式展开，可以得到：\n\n$$\n\\begin{aligned}\nnums[0] \\times (2^0 - 2^{n-1}) + nums[1] \\times (2^1 - 2^{n-2}) + ... + nums[n-1] \\times (2^{n-1} - 2^0)\n\\end{aligned}\n$$\n\n再将式子中相同的幂次项合并，可以得到：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n(nums[0] - nums[n-1]) \\times 2^0 + (nums[1] - nums[n-2]) \\times 2^1 + ... + (nums[n-1] - nums[0]) \\times 2^{n-1}\n\\end{aligned}\n$$\n\n即：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\sum_{i=0}^{n-1} (nums[i] - nums[n-i-1]) \\times 2^i\n\\end{aligned}\n$$\n\n因此我们只需要对数组 `nums` 进行排序，然后计算上述的贡献即可。注意答案的取模操作。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。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 ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n const int mod = 1e9 + 7;\\n\\n int sumSubseqWidths(vector<int>& nums) {\\n sort(nums.begin(), nums.end());\\n long ans = 0, p = 1;\\n int n = nums.size();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n ans = (ans + (nums[i] - nums[n - i - 1]) * p + mod) % mod;\\n p = (p << 1) % mod;\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```']"
}
] |
请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc sumSubseqWidths(nums []int) (ans int) {\\n\\tconst mod int = 1e9 + 7\\n\\tsort.Ints(nums)\\n\\tp, n := 1, len(nums)\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\tans = (ans + (v-nums[n-i-1])*p + mod) % mod\\n\\t\\tp = (p << 1) % mod\\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排序 + 枚举元素计算贡献的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，题目求解的是数组 `nums` 中所有子序列中最大值与最小值差值之和，注意到“子序列”，并且涉及到“最大值”与“最小值”，我们考虑先对数组 `nums` 进行排序。\n\n然后我们枚举数组 `nums` 中的每个元素 $nums[i]$，该元素左侧的元素个数为 $i$，右侧的元素个数为 $n-i-1$。\n\n如果我们将元素 $nums[i]$ 作为子序列的最大值，总共有多少个满足条件的子序列呢？显然，子序列的其他元素应该从左侧的 $i$ 个元素中选取，每个元素有两种选择，即选或不选，因此总共有 $2^i$ 个子序列。同理，如果我们将元素 $nums[i]$ 作为子序列的最小值，那么总共有 $2^{n-i-1}$ 个满足条件的子序列。因此 $nums[i]$ 对答案的贡献为：\n\n$$\n\\begin{aligned}\nnums[i] \\times (2^i - 2^{n-i-1})\n\\end{aligned}\n$$\n\n我们将数组 `nums` 中所有元素的贡献累加，即为答案：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\sum_{i=0}^{n-1} nums[i] \\times (2^i - 2^{n-i-1})\n\\end{aligned}\n$$\n\n我们将上式展开，可以得到：\n\n$$\n\\begin{aligned}\nnums[0] \\times (2^0 - 2^{n-1}) + nums[1] \\times (2^1 - 2^{n-2}) + ... + nums[n-1] \\times (2^{n-1} - 2^0)\n\\end{aligned}\n$$\n\n再将式子中相同的幂次项合并，可以得到：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n(nums[0] - nums[n-1]) \\times 2^0 + (nums[1] - nums[n-2]) \\times 2^1 + ... + (nums[n-1] - nums[0]) \\times 2^{n-1}\n\\end{aligned}\n$$\n\n即：\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\sum_{i=0}^{n-1} (nums[i] - nums[n-i-1]) \\times 2^i\n\\end{aligned}\n$$\n\n因此我们只需要对数组 `nums` 进行排序，然后计算上述的贡献即可。注意答案的取模操作。\n\n时间复杂度 $O(n\\times \\log n)$，空间复杂度 $O(\\log n)$。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：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。\n给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 。由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。\n子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素，但不改变剩下元素的顺序得到的数组。例如，[3,6,2,7] 就是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的一个子序列。\n \n示例 1：\n\n输入：nums = [2,1,3]\n输出：6\n解释：子序列为 [1], [2], [3], [2,1], [2,3], [1,3], [2,1,3] 。\n相应的宽度是 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2 。\n宽度之和是 6 。\n\n示例 2：\n\n输入：nums = [2]\n输出：0\n\n \n提示：\n\n1 <= nums.length <= 105\n1 <= nums[i] <= 105"
}
] |
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": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def lemonadeChange(self, bills: List[int]) -> bool:\\n five = ten = 0\\n for v in bills:\\n if v == 5:\\n five += 1\\n elif v == 10:\\n ten += 1\\n five -= 1\\n else:\\n if ten:\\n ten -= 1\\n five -= 1\\n else:\\n five -= 3\\n if five < 0:\\n return False\\n return True\\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 + 模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从前往后遍历账单数组 `bills`，如果当前账单是 5 美元，那么直接收下即可；如果当前账单是 10 美元，那么需要找零 5 美元；如果当前账单是 20 美元，那么需要找零 15 美元，此时有两种找零方式：找零 1 张 10 美元 + 1 张 5 美元；找零 3 张 5 美元。如果找零失败，直接返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为账单数组 `bills` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。\n每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。\n注意，一开始你手头没有任何零钱。\n给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：bills = [5,5,5,10,20]\n输出：true\n解释：\n前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。\n第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。\n第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。\n由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。\n\n示例 2：\n\n输入：bills = [5,5,10,10,20]\n输出：false\n解释：\n前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。\n对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。\n对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。\n由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。\n\n \n提示：\n\n1 <= bills.length <= 105\nbills[i] 不是 5 就是 10 或是 20 "
}
] |
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": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public boolean lemonadeChange(int[] bills) {\\n int five = 0, ten = 0;\\n for (int v : bills) {\\n if (v == 5) {\\n ++five;\\n } else if (v == 10) {\\n ++ten;\\n --five;\\n } else {\\n if (ten > 0) {\\n --ten;\\n --five;\\n } else {\\n five -= 3;\\n }\\n }\\n if (five < 0) {\\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贪心 + 模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从前往后遍历账单数组 `bills`，如果当前账单是 5 美元，那么直接收下即可；如果当前账单是 10 美元，那么需要找零 5 美元；如果当前账单是 20 美元，那么需要找零 15 美元，此时有两种找零方式：找零 1 张 10 美元 + 1 张 5 美元；找零 3 张 5 美元。如果找零失败，直接返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为账单数组 `bills` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。\n每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。\n注意，一开始你手头没有任何零钱。\n给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：bills = [5,5,5,10,20]\n输出：true\n解释：\n前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。\n第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。\n第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。\n由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。\n\n示例 2：\n\n输入：bills = [5,5,10,10,20]\n输出：false\n解释：\n前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。\n对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。\n对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。\n由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。\n\n \n提示：\n\n1 <= bills.length <= 105\nbills[i] 不是 5 就是 10 或是 20 "
}
] |
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 bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {\\n int five = 0, ten = 0;\\n for (int v : bills) {\\n if (v == 5)\\n ++five;\\n else if (v == 10) {\\n ++ten;\\n --five;\\n } else {\\n if (ten)\\n --ten, --five;\\n else\\n five -= 3;\\n }\\n if (five < 0) return false;\\n }\\n return true;\\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 + 模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从前往后遍历账单数组 `bills`，如果当前账单是 5 美元，那么直接收下即可；如果当前账单是 10 美元，那么需要找零 5 美元；如果当前账单是 20 美元，那么需要找零 15 美元，此时有两种找零方式：找零 1 张 10 美元 + 1 张 5 美元；找零 3 张 5 美元。如果找零失败，直接返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为账单数组 `bills` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。\n每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。\n注意，一开始你手头没有任何零钱。\n给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：bills = [5,5,5,10,20]\n输出：true\n解释：\n前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。\n第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。\n第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。\n由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。\n\n示例 2：\n\n输入：bills = [5,5,10,10,20]\n输出：false\n解释：\n前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。\n对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。\n对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。\n由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。\n\n \n提示：\n\n1 <= bills.length <= 105\nbills[i] 不是 5 就是 10 或是 20 "
}
] |
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 lemonadeChange(bills []int) bool {\\n\\tfive, ten := 0, 0\\n\\tfor _, v := range bills {\\n\\t\\tif v == 5 {\\n\\t\\t\\tfive++\\n\\t\\t} else if v == 10 {\\n\\t\\t\\tten++\\n\\t\\t\\tfive--\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tif ten > 0 {\\n\\t\\t\\t\\tten--\\n\\t\\t\\t\\tfive--\\n\\t\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\t\\tfive -= 3\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif five < 0 {\\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贪心 + 模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从前往后遍历账单数组 `bills`，如果当前账单是 5 美元，那么直接收下即可；如果当前账单是 10 美元，那么需要找零 5 美元；如果当前账单是 20 美元，那么需要找零 15 美元，此时有两种找零方式：找零 1 张 10 美元 + 1 张 5 美元；找零 3 张 5 美元。如果找零失败，直接返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为账单数组 `bills` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。\n每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。\n注意，一开始你手头没有任何零钱。\n给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：bills = [5,5,5,10,20]\n输出：true\n解释：\n前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。\n第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。\n第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。\n由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。\n\n示例 2：\n\n输入：bills = [5,5,10,10,20]\n输出：false\n解释：\n前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。\n对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。\n对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。\n由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。\n\n \n提示：\n\n1 <= bills.length <= 105\nbills[i] 不是 5 就是 10 或是 20 "
}
] |
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": "在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。\n每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。\n注意，一开始你手头没有任何零钱。\n给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：bills = [5,5,5,10,20]\n输出：true\n解释：\n前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。\n第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。\n第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。\n由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。\n\n示例 2：\n\n输入：bills = [5,5,10,10,20]\n输出：false\n解释：\n前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。\n对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。\n对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。\n由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。\n\n \n提示：\n\n1 <= bills.length <= 105\nbills[i] 不是 5 就是 10 或是 20 \n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用贪心 + 模拟。\n这里提供一个参考思路，从前往后遍历账单数组 `bills`，如果当前账单是 5 美元，那么直接收下即可；如果当前账单是 10 美元，那么需要找零 5 美元；如果当前账单是 20 美元，那么需要找零 15 美元，此时有两种找零方式：找零 1 张 10 美元 + 1 张 5 美元；找零 3 张 5 美元。如果找零失败，直接返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为账单数组 `bills` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction lemonadeChange(bills: number[]): boolean {\\n let five = 0;\\n let ten = 0;\\n for (let bill of bills) {\\n switch (bill) {\\n case 5:\\n five++;\\n break;\\n case 10:\\n five--;\\n ten++;\\n break;\\n case 20:\\n if (ten !== 0) {\\n ten -= 1;\\n bill -= 10;\\n }\\n five -= bill / 5 - 1;\\n break;\\n }\\n\\n if (five < 0) {\\n return false;\\n }\\n }\\n return true;\\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['```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn lemonade_change(bills: Vec<i32>) -> bool {\\n let (mut five, mut ten) = (0, 0);\\n for bill in bills.iter() {\\n match bill {\\n 5 => {\\n five += 1;\\n }\\n 10 => {\\n five -= 1;\\n ten += 1;\\n }\\n _ => {\\n if ten != 0 {\\n ten -= 1;\\n five -= 1;\\n } else {\\n five -= 3;\\n }\\n }\\n }\\n\\n if five < 0 {\\n return false;\\n }\\n }\\n true\\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贪心 + 模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，从前往后遍历账单数组 `bills`，如果当前账单是 5 美元，那么直接收下即可；如果当前账单是 10 美元，那么需要找零 5 美元；如果当前账单是 20 美元，那么需要找零 15 美元，此时有两种找零方式：找零 1 张 10 美元 + 1 张 5 美元；找零 3 张 5 美元。如果找零失败，直接返回 `false`。\n\n时间复杂度 $O(n)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为账单数组 `bills` 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。\n每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。\n注意，一开始你手头没有任何零钱。\n给你一个整数数组 bills ，其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。\n \n示例 1：\n\n输入：bills = [5,5,5,10,20]\n输出：true\n解释：\n前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。\n第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。\n第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。\n由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。\n\n示例 2：\n\n输入：bills = [5,5,10,10,20]\n输出：false\n解释：\n前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。\n对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。\n对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。\n由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。\n\n \n提示：\n\n1 <= bills.length <= 105\nbills[i] 不是 5 就是 10 或是 20 "
}
] |
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": "我们要把给定的字符串 S 从左到右写到每一行上，每一行的最大宽度为100个单位，如果我们在写某个字母的时候会使这行超过了100 个单位，那么我们应该把这个字母写到下一行。我们给定了一个数组 widths ，这个数组 widths[0] 代表 'a' 需要的单位， widths[1] 代表 'b' 需要的单位，...， widths[25] 代表 'z' 需要的单位。\n现在回答两个问题：至少多少行能放下S，以及最后一行使用的宽度是多少个单位？将你的答案作为长度为2的整数列表返回。\n\n示例 1:\n输入: \nwidths = [10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\"\n输出: [3, 60]\n解释: \n所有的字符拥有相同的占用单位10。所以书写所有的26个字母，\n我们需要2个整行和占用60个单位的一行。\n\n\n示例 2:\n输入: \nwidths = [4,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"bbbcccdddaaa\"\n输出: [2, 4]\n解释: \n除去字母'a'所有的字符都是相同的单位10，并且字符串 \"bbbcccdddaa\" 将会覆盖 9 * 10 + 2 * 4 = 98 个单位.\n最后一个字母 'a' 将会被写到第二行，因为第一行只剩下2个单位了。\n所以，这个答案是2行，第二行有4个单位宽度。\n\n \n注:\n\n字符串 S 的长度在 [1, 1000] 的范围。\nS 只包含小写字母。\nwidths 是长度为 26的数组。\nwidths[i] 值的范围在 [2, 10]。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 numberOfLines(self, widths: List[int], s: str) -> List[int]:\\n last, row = 0, 1\\n for c in s:\\n w = widths[ord(c) - ord('a')]\\n if last + w <= 100:\\n last += w\\n else:\\n row += 1\\n last = w\\n return [row, last]\\n```\"]"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。
|
[
{
"from": "human",
"value": "我们要把给定的字符串 S 从左到右写到每一行上，每一行的最大宽度为100个单位，如果我们在写某个字母的时候会使这行超过了100 个单位，那么我们应该把这个字母写到下一行。我们给定了一个数组 widths ，这个数组 widths[0] 代表 'a' 需要的单位， widths[1] 代表 'b' 需要的单位，...， widths[25] 代表 'z' 需要的单位。\n现在回答两个问题：至少多少行能放下S，以及最后一行使用的宽度是多少个单位？将你的答案作为长度为2的整数列表返回。\n\n示例 1:\n输入: \nwidths = [10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\"\n输出: [3, 60]\n解释: \n所有的字符拥有相同的占用单位10。所以书写所有的26个字母，\n我们需要2个整行和占用60个单位的一行。\n\n\n示例 2:\n输入: \nwidths = [4,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"bbbcccdddaaa\"\n输出: [2, 4]\n解释: \n除去字母'a'所有的字符都是相同的单位10，并且字符串 \"bbbcccdddaa\" 将会覆盖 9 * 10 + 2 * 4 = 98 个单位.\n最后一个字母 'a' 将会被写到第二行，因为第一行只剩下2个单位了。\n所以，这个答案是2行，第二行有4个单位宽度。\n\n \n注:\n\n字符串 S 的长度在 [1, 1000] 的范围。\nS 只包含小写字母。\nwidths 是长度为 26的数组。\nwidths[i] 值的范围在 [2, 10]。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 private static final int MAX_WIDTH = 100;\\n\\n public int[] numberOfLines(int[] widths, String s) {\\n int last = 0, row = 1;\\n for (char c : s.toCharArray()) {\\n int w = widths[c - 'a'];\\n if (last + w <= MAX_WIDTH) {\\n last += w;\\n } else {\\n ++row;\\n last = w;\\n }\\n }\\n return new int[] {row, last};\\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": "我们要把给定的字符串 S 从左到右写到每一行上，每一行的最大宽度为100个单位，如果我们在写某个字母的时候会使这行超过了100 个单位，那么我们应该把这个字母写到下一行。我们给定了一个数组 widths ，这个数组 widths[0] 代表 'a' 需要的单位， widths[1] 代表 'b' 需要的单位，...， widths[25] 代表 'z' 需要的单位。\n现在回答两个问题：至少多少行能放下S，以及最后一行使用的宽度是多少个单位？将你的答案作为长度为2的整数列表返回。\n\n示例 1:\n输入: \nwidths = [10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\"\n输出: [3, 60]\n解释: \n所有的字符拥有相同的占用单位10。所以书写所有的26个字母，\n我们需要2个整行和占用60个单位的一行。\n\n\n示例 2:\n输入: \nwidths = [4,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"bbbcccdddaaa\"\n输出: [2, 4]\n解释: \n除去字母'a'所有的字符都是相同的单位10，并且字符串 \"bbbcccdddaa\" 将会覆盖 9 * 10 + 2 * 4 = 98 个单位.\n最后一个字母 'a' 将会被写到第二行，因为第一行只剩下2个单位了。\n所以，这个答案是2行，第二行有4个单位宽度。\n\n \n注:\n\n字符串 S 的长度在 [1, 1000] 的范围。\nS 只包含小写字母。\nwidths 是长度为 26的数组。\nwidths[i] 值的范围在 [2, 10]。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 const int MAX_WIDTH = 100;\\n\\n vector<int> numberOfLines(vector<int>& widths, string s) {\\n int last = 0, row = 1;\\n for (char c : s) {\\n int w = widths[c - 'a'];\\n if (last + w <= MAX_WIDTH)\\n last += w;\\n else {\\n ++row;\\n last = w;\\n }\\n }\\n return {row, last};\\n }\\n};\\n```\"]"
}
] |
请提供题目描述内容，以便为编写一个解法。
|
[
{
"from": "human",
"value": "我们要把给定的字符串 S 从左到右写到每一行上，每一行的最大宽度为100个单位，如果我们在写某个字母的时候会使这行超过了100 个单位，那么我们应该把这个字母写到下一行。我们给定了一个数组 widths ，这个数组 widths[0] 代表 'a' 需要的单位， widths[1] 代表 'b' 需要的单位，...， widths[25] 代表 'z' 需要的单位。\n现在回答两个问题：至少多少行能放下S，以及最后一行使用的宽度是多少个单位？将你的答案作为长度为2的整数列表返回。\n\n示例 1:\n输入: \nwidths = [10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\"\n输出: [3, 60]\n解释: \n所有的字符拥有相同的占用单位10。所以书写所有的26个字母，\n我们需要2个整行和占用60个单位的一行。\n\n\n示例 2:\n输入: \nwidths = [4,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"bbbcccdddaaa\"\n输出: [2, 4]\n解释: \n除去字母'a'所有的字符都是相同的单位10，并且字符串 \"bbbcccdddaa\" 将会覆盖 9 * 10 + 2 * 4 = 98 个单位.\n最后一个字母 'a' 将会被写到第二行，因为第一行只剩下2个单位了。\n所以，这个答案是2行，第二行有4个单位宽度。\n\n \n注:\n\n字符串 S 的长度在 [1, 1000] 的范围。\nS 只包含小写字母。\nwidths 是长度为 26的数组。\nwidths[i] 值的范围在 [2, 10]。请使用 Go 语言。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```go\\nfunc numberOfLines(widths []int, s string) []int {\\n\\tlast, row := 0, 1\\n\\tfor _, c := range s {\\n\\t\\tw := widths[c-'a']\\n\\t\\tif last+w <= 100 {\\n\\t\\t\\tlast += w\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\trow++\\n\\t\\t\\tlast = w\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn []int{row, last}\\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[\"```rust\\nimpl Solution {\\n pub fn number_of_lines(widths: Vec<i32>, s: String) -> Vec<i32> {\\n let mut count = 1;\\n let mut sum = 0;\\n for c in s.as_bytes() {\\n let width = widths[(c - b'a') as usize];\\n if sum + width > 100 {\\n sum = 0;\\n count += 1;\\n }\\n sum += width;\\n }\\n vec![count, sum]\\n }\\n}\\n```\"]"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Rust 语言。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们要把给定的字符串 S 从左到右写到每一行上，每一行的最大宽度为100个单位，如果我们在写某个字母的时候会使这行超过了100 个单位，那么我们应该把这个字母写到下一行。我们给定了一个数组 widths ，这个数组 widths[0] 代表 'a' 需要的单位， widths[1] 代表 'b' 需要的单位，...， widths[25] 代表 'z' 需要的单位。\n现在回答两个问题：至少多少行能放下S，以及最后一行使用的宽度是多少个单位？将你的答案作为长度为2的整数列表返回。\n\n示例 1:\n输入: \nwidths = [10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\"\n输出: [3, 60]\n解释: \n所有的字符拥有相同的占用单位10。所以书写所有的26个字母，\n我们需要2个整行和占用60个单位的一行。\n\n\n示例 2:\n输入: \nwidths = [4,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10]\nS = \"bbbcccdddaaa\"\n输出: [2, 4]\n解释: \n除去字母'a'所有的字符都是相同的单位10，并且字符串 \"bbbcccdddaa\" 将会覆盖 9 * 10 + 2 * 4 = 98 个单位.\n最后一个字母 'a' 将会被写到第二行，因为第一行只剩下2个单位了。\n所以，这个答案是2行，第二行有4个单位宽度。\n\n \n注:\n\n字符串 S 的长度在 [1, 1000] 的范围。\nS 只包含小写字母。\nwidths 是长度为 26的数组。\nwidths[i] 值的范围在 [2, 10]。"
}
] |
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": "一个正整数如果能被 a 或 b 整除，那么它是神奇的。\n给定三个整数 n , a , b ，返回第 n 个神奇的数字。因为答案可能很大，所以返回答案 对 109 + 7 取模 后的值。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 1, a = 2, b = 3\n输出：2\n\n示例 2：\n\n输入：n = 4, a = 2, b = 3\n输出：6\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109\n2 <= a, b <= 4 * 104\n\n \n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用数学 + 二分查找。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，神奇数字是能被 $a$ 或 $b$ 整除的正整数。\n\n而我们知道，对于任意正整数 $x$，在 $[1,..x]$ 范围内，能被 $a$ 整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor$ 个，能被 $b$ 整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor$ 个，能被 $a$ 和 $b$ 同时整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor$ 个，其中 $c$ 是 $a$ 和 $b$ 的最小公倍数。最小公倍数的计算公式为 $c = lcm(a, b) = \\frac{a \\times b}{gcd(a, b)}$。\n\n因此，对于任意正整数 $x$，在 $[1,..x]$ 范围内，神奇数字的个数为：\n\n$$\n\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor + \\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor - \\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor\n$$\n\n为什么要减去 $\\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor$ 呢？可以这样理解，在 $[1,..x]$ 范围内，能被 $a$ 和 $b$ 同时整除的数，它们既能被 $a$ 整除，也能被 $b$ 整除，因此它们被计算了两次，需要减去一次。\n\n题目要我们找到第 $n$ 个神奇数字，也即是说，要找到一个最小的正整数 $x$，使得以下式子成立：\n\n$$\n\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor + \\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor - \\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor \\geq n\n$$\n\n随着 $x$ 的增大，神奇数字的个数也会增大，因此我们可以使用二分查找的方法，找到最小的正整数 $x$，使得上述式子成立。\n\n注意答案的取模操作。\n\n时间复杂度 $O(\\log M)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $M$ 是二分查找的上界，本题可以取 $M=(a+b) \\times n$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def nthMagicalNumber(self, n: int, a: int, b: int) -> int:\\n mod = 10**9 + 7\\n c = lcm(a, b)\\n r = (a + b) * n\\n return bisect_left(range(r), x=n, key=lambda x: x // a + x // b - x // c) % mod\\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['```java\\nclass Solution {\\n private static final int MOD = (int) 1e9 + 7;\\n\\n public int nthMagicalNumber(int n, int a, int b) {\\n int c = a * b / gcd(a, b);\\n long l = 0, r = (long) (a + b) * n;\\n while (l < r) {\\n long mid = l + r >>> 1;\\n if (mid / a + mid / b - mid / c >= n) {\\n r = mid;\\n } else {\\n l = mid + 1;\\n }\\n }\\n return (int) (l % MOD);\\n }\\n\\n private int gcd(int a, int b) {\\n return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);\\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学 + 二分查找的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，神奇数字是能被 $a$ 或 $b$ 整除的正整数。\n\n而我们知道，对于任意正整数 $x$，在 $[1,..x]$ 范围内，能被 $a$ 整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor$ 个，能被 $b$ 整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor$ 个，能被 $a$ 和 $b$ 同时整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor$ 个，其中 $c$ 是 $a$ 和 $b$ 的最小公倍数。最小公倍数的计算公式为 $c = lcm(a, b) = \\frac{a \\times b}{gcd(a, b)}$。\n\n因此，对于任意正整数 $x$，在 $[1,..x]$ 范围内，神奇数字的个数为：\n\n$$\n\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor + \\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor - \\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor\n$$\n\n为什么要减去 $\\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor$ 呢？可以这样理解，在 $[1,..x]$ 范围内，能被 $a$ 和 $b$ 同时整除的数，它们既能被 $a$ 整除，也能被 $b$ 整除，因此它们被计算了两次，需要减去一次。\n\n题目要我们找到第 $n$ 个神奇数字，也即是说，要找到一个最小的正整数 $x$，使得以下式子成立：\n\n$$\n\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor + \\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor - \\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor \\geq n\n$$\n\n随着 $x$ 的增大，神奇数字的个数也会增大，因此我们可以使用二分查找的方法，找到最小的正整数 $x$，使得上述式子成立。\n\n注意答案的取模操作。\n\n时间复杂度 $O(\\log M)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $M$ 是二分查找的上界，本题可以取 $M=(a+b) \\times n$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：一个正整数如果能被 a 或 b 整除，那么它是神奇的。\n给定三个整数 n , a , b ，返回第 n 个神奇的数字。因为答案可能很大，所以返回答案 对 109 + 7 取模 后的值。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 1, a = 2, b = 3\n输出：2\n\n示例 2：\n\n输入：n = 4, a = 2, b = 3\n输出：6\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109\n2 <= a, b <= 4 * 104\n\n "
}
] |
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\\nusing ll = long long;\\n\\nclass Solution {\\npublic:\\n const int mod = 1e9 + 7;\\n\\n int nthMagicalNumber(int n, int a, int b) {\\n int c = lcm(a, b);\\n ll l = 0, r = 1ll * (a + b) * n;\\n while (l < r) {\\n ll mid = l + r >> 1;\\n if (mid / a + mid / b - mid / c >= n) r = mid;\\n else l = mid + 1;\\n }\\n return l % mod;\\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数学 + 二分查找的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，根据题目描述，神奇数字是能被 $a$ 或 $b$ 整除的正整数。\n\n而我们知道，对于任意正整数 $x$，在 $[1,..x]$ 范围内，能被 $a$ 整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor$ 个，能被 $b$ 整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor$ 个，能被 $a$ 和 $b$ 同时整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor$ 个，其中 $c$ 是 $a$ 和 $b$ 的最小公倍数。最小公倍数的计算公式为 $c = lcm(a, b) = \\frac{a \\times b}{gcd(a, b)}$。\n\n因此，对于任意正整数 $x$，在 $[1,..x]$ 范围内，神奇数字的个数为：\n\n$$\n\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor + \\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor - \\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor\n$$\n\n为什么要减去 $\\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor$ 呢？可以这样理解，在 $[1,..x]$ 范围内，能被 $a$ 和 $b$ 同时整除的数，它们既能被 $a$ 整除，也能被 $b$ 整除，因此它们被计算了两次，需要减去一次。\n\n题目要我们找到第 $n$ 个神奇数字，也即是说，要找到一个最小的正整数 $x$，使得以下式子成立：\n\n$$\n\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor + \\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor - \\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor \\geq n\n$$\n\n随着 $x$ 的增大，神奇数字的个数也会增大，因此我们可以使用二分查找的方法，找到最小的正整数 $x$，使得上述式子成立。\n\n注意答案的取模操作。\n\n时间复杂度 $O(\\log M)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $M$ 是二分查找的上界，本题可以取 $M=(a+b) \\times n$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：一个正整数如果能被 a 或 b 整除，那么它是神奇的。\n给定三个整数 n , a , b ，返回第 n 个神奇的数字。因为答案可能很大，所以返回答案 对 109 + 7 取模 后的值。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 1, a = 2, b = 3\n输出：2\n\n示例 2：\n\n输入：n = 4, a = 2, b = 3\n输出：6\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109\n2 <= a, b <= 4 * 104\n\n "
}
] |
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": "一个正整数如果能被 a 或 b 整除，那么它是神奇的。\n给定三个整数 n , a , b ，返回第 n 个神奇的数字。因为答案可能很大，所以返回答案 对 109 + 7 取模 后的值。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：n = 1, a = 2, b = 3\n输出：2\n\n示例 2：\n\n输入：n = 4, a = 2, b = 3\n输出：6\n\n \n提示：\n\n1 <= n <= 109\n2 <= a, b <= 4 * 104\n\n \n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用数学 + 二分查找。\n这里提供一个参考思路，根据题目描述，神奇数字是能被 $a$ 或 $b$ 整除的正整数。\n\n而我们知道，对于任意正整数 $x$，在 $[1,..x]$ 范围内，能被 $a$ 整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor$ 个，能被 $b$ 整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor$ 个，能被 $a$ 和 $b$ 同时整除的数有 $\\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor$ 个，其中 $c$ 是 $a$ 和 $b$ 的最小公倍数。最小公倍数的计算公式为 $c = lcm(a, b) = \\frac{a \\times b}{gcd(a, b)}$。\n\n因此，对于任意正整数 $x$，在 $[1,..x]$ 范围内，神奇数字的个数为：\n\n$$\n\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor + \\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor - \\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor\n$$\n\n为什么要减去 $\\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor$ 呢？可以这样理解，在 $[1,..x]$ 范围内，能被 $a$ 和 $b$ 同时整除的数，它们既能被 $a$ 整除，也能被 $b$ 整除，因此它们被计算了两次，需要减去一次。\n\n题目要我们找到第 $n$ 个神奇数字，也即是说，要找到一个最小的正整数 $x$，使得以下式子成立：\n\n$$\n\\lfloor \\frac{x}{a} \\rfloor + \\lfloor \\frac{x}{b} \\rfloor - \\lfloor \\frac{x}{c} \\rfloor \\geq n\n$$\n\n随着 $x$ 的增大，神奇数字的个数也会增大，因此我们可以使用二分查找的方法，找到最小的正整数 $x$，使得上述式子成立。\n\n注意答案的取模操作。\n\n时间复杂度 $O(\\log M)$，空间复杂度 $O(1)$。其中 $M$ 是二分查找的上界，本题可以取 $M=(a+b) \\times n$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc nthMagicalNumber(n int, a int, b int) int {\\n\\tc := a * b / gcd(a, b)\\n\\tconst mod int = 1e9 + 7\\n\\tr := (a + b) * n\\n\\treturn sort.Search(r, func(x int) bool { return x/a+x/b-x/c >= n }) % mod\\n}\\n\\nfunc gcd(a, b int) int {\\n\\tif b == 0 {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn gcd(b, a%b)\\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": "输入代码：\n['```python\\nclass Solution:\\n def robotSim(self, commands: List[int], obstacles: List[List[int]]) -> int:\\n dirs = [[-1, 0], [0, 1], [1, 0], [0, -1]]\\n s = {(x, y) for x, y in obstacles}\\n ans, p = 0, 1\\n x = y = 0\\n for v in commands:\\n if v == -2:\\n p = (p + 3) % 4\\n elif v == -1:\\n p = (p + 1) % 4\\n else:\\n for _ in range(v):\\n nx, ny = x + dirs[p][0], y + dirs[p][1]\\n if (nx, ny) in s:\\n break\\n x, y = nx, ny\\n ans = max(ans, x * x + y * y)\\n return ans\\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：机器人在一个无限大小的 XY 网格平面上行走，从点 (0, 0) 处开始出发，面向北方。该机器人可以接收以下三种类型的命令 commands ：\n\n-2 ：向左转 90 度\n-1 ：向右转 90 度\n1 <= x <= 9 ：向前移动 x 个单位长度\n\n在网格上有一些格子被视为障碍物 obstacles 。第 i 个障碍物位于网格点 obstacles[i] = (xi, yi) 。\n机器人无法走到障碍物上，它将会停留在障碍物的前一个网格方块上，但仍然可以继续尝试进行该路线的其余部分。\n返回从原点到机器人所有经过的路径点（坐标为整数）的最大欧式距离的平方。（即，如果距离为 5 ，则返回 25 ）\n\n\n\n\n \n\n\n注意：\n\n北表示 +Y 方向。\n东表示 +X 方向。\n南表示 -Y 方向。\n西表示 -X 方向。\n\n\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：commands = [4,-1,3], obstacles = []\n输出：25\n解释：\n机器人开始位于 (0, 0)：\n1. 向北移动 4 个单位，到达 (0, 4)\n2. 右转\n3. 向东移动 3 个单位，到达 (3, 4)\n距离原点最远的是 (3, 4) ，距离为 32 + 42 = 25\n示例 2：\n\n输入：commands = [4,-1,4,-2,4], obstacles = [[2,4]]\n输出：65\n解释：机器人开始位于 (0, 0)：\n1. 向北移动 4 个单位，到达 (0, 4)\n2. 右转\n3. 向东移动 1 个单位，然后被位于 (2, 4) 的障碍物阻挡，机器人停在 (1, 4)\n4. 左转\n5. 向北走 4 个单位，到达 (1, 8)\n距离原点最远的是 (1, 8) ，距离为 12 + 82 = 65\n \n提示：\n\n1 <= commands.length <= 104\ncommands[i] is one of the values in the list [-2,-1,1,2,3,4,5,6,7,8,9].\n0 <= obstacles.length <= 104\n-3 * 104 <= xi, yi <= 3 * 104\n答案保证小于 231"
}
] |
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。
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[
{
"from": "human",
"value": "机器人在一个无限大小的 XY 网格平面上行走，从点 (0, 0) 处开始出发，面向北方。该机器人可以接收以下三种类型的命令 commands ：\n\n-2 ：向左转 90 度\n-1 ：向右转 90 度\n1 <= x <= 9 ：向前移动 x 个单位长度\n\n在网格上有一些格子被视为障碍物 obstacles 。第 i 个障碍物位于网格点 obstacles[i] = (xi, yi) 。\n机器人无法走到障碍物上，它将会停留在障碍物的前一个网格方块上，但仍然可以继续尝试进行该路线的其余部分。\n返回从原点到机器人所有经过的路径点（坐标为整数）的最大欧式距离的平方。（即，如果距离为 5 ，则返回 25 ）\n\n\n\n\n \n\n\n注意：\n\n北表示 +Y 方向。\n东表示 +X 方向。\n南表示 -Y 方向。\n西表示 -X 方向。\n\n\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：commands = [4,-1,3], obstacles = []\n输出：25\n解释：\n机器人开始位于 (0, 0)：\n1. 向北移动 4 个单位，到达 (0, 4)\n2. 右转\n3. 向东移动 3 个单位，到达 (3, 4)\n距离原点最远的是 (3, 4) ，距离为 32 + 42 = 25\n示例 2：\n\n输入：commands = [4,-1,4,-2,4], obstacles = [[2,4]]\n输出：65\n解释：机器人开始位于 (0, 0)：\n1. 向北移动 4 个单位，到达 (0, 4)\n2. 右转\n3. 向东移动 1 个单位，然后被位于 (2, 4) 的障碍物阻挡，机器人停在 (1, 4)\n4. 左转\n5. 向北走 4 个单位，到达 (1, 8)\n距离原点最远的是 (1, 8) ，距离为 12 + 82 = 65\n \n提示：\n\n1 <= commands.length <= 104\ncommands[i] is one of the values in the list [-2,-1,1,2,3,4,5,6,7,8,9].\n0 <= obstacles.length <= 104\n-3 * 104 <= xi, yi <= 3 * 104\n答案保证小于 231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 int robotSim(int[] commands, int[][] obstacles) {\\n int[][] dirs = {{-1, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {0, -1}};\\n Set<String> s = new HashSet<>();\\n for (int[] v : obstacles) {\\n s.add(v[0] + \".\" + v[1]);\\n }\\n int ans = 0, p = 1;\\n int x = 0, y = 0;\\n for (int v : commands) {\\n if (v == -2) {\\n p = (p + 3) % 4;\\n } else if (v == -1) {\\n p = (p + 1) % 4;\\n } else {\\n while (v-- > 0) {\\n int nx = x + dirs[p][0], ny = y + dirs[p][1];\\n if (s.contains(nx + \".\" + ny)) {\\n break;\\n }\\n x = nx;\\n y = ny;\\n ans = Math.max(ans, x * x + y * y);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n}\\n```']"
}
] |
请根据需求，实现函数开发
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int robotSim(vector<int>& commands, vector<vector<int>>& obstacles) {\\n vector<vector<int>> dirs = {{-1, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {0, -1}};\\n unordered_set<string> s;\\n for (auto v : obstacles) s.insert(to_string(v[0]) + \".\" + to_string(v[1]));\\n int ans = 0, p = 1;\\n int x = 0, y = 0;\\n for (int v : commands) {\\n if (v == -2)\\n p = (p + 3) % 4;\\n else if (v == -1)\\n p = (p + 1) % 4;\\n else {\\n while (v--) {\\n int nx = x + dirs[p][0], ny = y + dirs[p][1];\\n if (s.count(to_string(nx) + \".\" + to_string(ny))) break;\\n x = nx;\\n y = ny;\\n ans = max(ans, x * x + y * y);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\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：机器人在一个无限大小的 XY 网格平面上行走，从点 (0, 0) 处开始出发，面向北方。该机器人可以接收以下三种类型的命令 commands ：\n\n-2 ：向左转 90 度\n-1 ：向右转 90 度\n1 <= x <= 9 ：向前移动 x 个单位长度\n\n在网格上有一些格子被视为障碍物 obstacles 。第 i 个障碍物位于网格点 obstacles[i] = (xi, yi) 。\n机器人无法走到障碍物上，它将会停留在障碍物的前一个网格方块上，但仍然可以继续尝试进行该路线的其余部分。\n返回从原点到机器人所有经过的路径点（坐标为整数）的最大欧式距离的平方。（即，如果距离为 5 ，则返回 25 ）\n\n\n\n\n \n\n\n注意：\n\n北表示 +Y 方向。\n东表示 +X 方向。\n南表示 -Y 方向。\n西表示 -X 方向。\n\n\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：commands = [4,-1,3], obstacles = []\n输出：25\n解释：\n机器人开始位于 (0, 0)：\n1. 向北移动 4 个单位，到达 (0, 4)\n2. 右转\n3. 向东移动 3 个单位，到达 (3, 4)\n距离原点最远的是 (3, 4) ，距离为 32 + 42 = 25\n示例 2：\n\n输入：commands = [4,-1,4,-2,4], obstacles = [[2,4]]\n输出：65\n解释：机器人开始位于 (0, 0)：\n1. 向北移动 4 个单位，到达 (0, 4)\n2. 右转\n3. 向东移动 1 个单位，然后被位于 (2, 4) 的障碍物阻挡，机器人停在 (1, 4)\n4. 左转\n5. 向北走 4 个单位，到达 (1, 8)\n距离原点最远的是 (1, 8) ，距离为 12 + 82 = 65\n \n提示：\n\n1 <= commands.length <= 104\ncommands[i] is one of the values in the list [-2,-1,1,2,3,4,5,6,7,8,9].\n0 <= obstacles.length <= 104\n-3 * 104 <= xi, yi <= 3 * 104\n答案保证小于 231"
}
] |
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['```go\\nfunc robotSim(commands []int, obstacles [][]int) int {\\n\\tdirs := [][]int{{-1, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {0, -1}}\\n\\ts := map[string]bool{}\\n\\tfor _, v := range obstacles {\\n\\t\\tt := strconv.Itoa(v[0]) + \".\" + strconv.Itoa(v[1])\\n\\t\\ts[t] = true\\n\\t}\\n\\tans, p := 0, 1\\n\\tx, y := 0, 0\\n\\tfor _, v := range commands {\\n\\t\\tif v == -2 {\\n\\t\\t\\tp = (p + 3) % 4\\n\\t\\t} else if v == -1 {\\n\\t\\t\\tp = (p + 1) % 4\\n\\t\\t} else {\\n\\t\\t\\tfor i := 0; i < v; i++ {\\n\\t\\t\\t\\tnx, ny := x+dirs[p][0], y+dirs[p][1]\\n\\t\\t\\t\\tt := strconv.Itoa(nx) + \".\" + strconv.Itoa(ny)\\n\\t\\t\\t\\tif s[t] {\\n\\t\\t\\t\\t\\tbreak\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tx, y = nx, ny\\n\\t\\t\\t\\tans = max(ans, x*x+y*y)\\n\\t\\t\\t}\\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整个函数的功能设计可以这样描述：机器人在一个无限大小的 XY 网格平面上行走，从点 (0, 0) 处开始出发，面向北方。该机器人可以接收以下三种类型的命令 commands ：\n\n-2 ：向左转 90 度\n-1 ：向右转 90 度\n1 <= x <= 9 ：向前移动 x 个单位长度\n\n在网格上有一些格子被视为障碍物 obstacles 。第 i 个障碍物位于网格点 obstacles[i] = (xi, yi) 。\n机器人无法走到障碍物上，它将会停留在障碍物的前一个网格方块上，但仍然可以继续尝试进行该路线的其余部分。\n返回从原点到机器人所有经过的路径点（坐标为整数）的最大欧式距离的平方。（即，如果距离为 5 ，则返回 25 ）\n\n\n\n\n \n\n\n注意：\n\n北表示 +Y 方向。\n东表示 +X 方向。\n南表示 -Y 方向。\n西表示 -X 方向。\n\n\n\n\n\n \n示例 1：\n\n输入：commands = [4,-1,3], obstacles = []\n输出：25\n解释：\n机器人开始位于 (0, 0)：\n1. 向北移动 4 个单位，到达 (0, 4)\n2. 右转\n3. 向东移动 3 个单位，到达 (3, 4)\n距离原点最远的是 (3, 4) ，距离为 32 + 42 = 25\n示例 2：\n\n输入：commands = [4,-1,4,-2,4], obstacles = [[2,4]]\n输出：65\n解释：机器人开始位于 (0, 0)：\n1. 向北移动 4 个单位，到达 (0, 4)\n2. 右转\n3. 向东移动 1 个单位，然后被位于 (2, 4) 的障碍物阻挡，机器人停在 (1, 4)\n4. 左转\n5. 向北走 4 个单位，到达 (1, 8)\n距离原点最远的是 (1, 8) ，距离为 12 + 82 = 65\n \n提示：\n\n1 <= commands.length <= 104\ncommands[i] is one of the values in the list [-2,-1,1,2,3,4,5,6,7,8,9].\n0 <= obstacles.length <= 104\n-3 * 104 <= xi, yi <= 3 * 104\n答案保证小于 231"
}
] |
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 ambiguousCoordinates(self, s: str) -> List[str]:\\n def f(i, j):\\n res = []\\n for k in range(1, j - i + 1):\\n l, r = s[i : i + k], s[i + k : j]\\n ok = (l == '0' or not l.startswith('0')) and not r.endswith('0')\\n if ok:\\n res.append(l + ('.' if k < j - i else '') + r)\\n return res\\n\\n n = len(s)\\n return [\\n f'({x}, {y})' for i in range(2, n - 1) for x in f(1, i) for y in f(i, n - 1)\\n ]\\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模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，枚举纵坐标的起始位置，然后分别获取横、纵坐标的所有可能的表示形式，最后将横、纵坐标的所有可能的表示形式组合起来。\n\n我们将一个坐标值 $x$ 或 $y$ 按照小数点的位置分成左右两部分，那么两部分应该满足以下条件：\n\n1. 左半部分不能以 0 开头，除非左半部分只有 0；\n2. 右半部分不能以 0 结尾。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，其中 $n$ 为字符串 $S$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们有一些二维坐标，如 \"(1, 3)\" 或 \"(2, 0.5)\"，然后我们移除所有逗号，小数点和空格，得到一个字符串S。返回所有可能的原始字符串到一个列表中。\n原始的坐标表示法不会存在多余的零，所以不会出现类似于\"00\", \"0.0\", \"0.00\", \"1.0\", \"001\", \"00.01\"或一些其他更小的数来表示坐标。此外，一个小数点前至少存在一个数，所以也不会出现“.1”形式的数字。\n最后返回的列表可以是任意顺序的。而且注意返回的两个数字中间（逗号之后）都有一个空格。\n \n\n示例 1:\n输入: \"(123)\"\n输出: [\"(1, 23)\", \"(12, 3)\", \"(1.2, 3)\", \"(1, 2.3)\"]\n\n\n示例 2:\n输入: \"(00011)\"\n输出: [\"(0.001, 1)\", \"(0, 0.011)\"]\n解释: \n0.0, 00, 0001 或 00.01 是不被允许的。\n\n\n示例 3:\n输入: \"(0123)\"\n输出: [\"(0, 123)\", \"(0, 12.3)\", \"(0, 1.23)\", \"(0.1, 23)\", \"(0.1, 2.3)\", \"(0.12, 3)\"]\n\n\n示例 4:\n输入: \"(100)\"\n输出: [(10, 0)]\n解释: \n1.0 是不被允许的。\n\n \n提示: \n\n4 <= S.length <= 12.\nS[0] = \"(\", S[S.length - 1] = \")\", 且字符串 S 中的其他元素都是数字。\n\n "
}
] |
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": "我们有一些二维坐标，如 \"(1, 3)\" 或 \"(2, 0.5)\"，然后我们移除所有逗号，小数点和空格，得到一个字符串S。返回所有可能的原始字符串到一个列表中。\n原始的坐标表示法不会存在多余的零，所以不会出现类似于\"00\", \"0.0\", \"0.00\", \"1.0\", \"001\", \"00.01\"或一些其他更小的数来表示坐标。此外，一个小数点前至少存在一个数，所以也不会出现“.1”形式的数字。\n最后返回的列表可以是任意顺序的。而且注意返回的两个数字中间（逗号之后）都有一个空格。\n \n\n示例 1:\n输入: \"(123)\"\n输出: [\"(1, 23)\", \"(12, 3)\", \"(1.2, 3)\", \"(1, 2.3)\"]\n\n\n示例 2:\n输入: \"(00011)\"\n输出: [\"(0.001, 1)\", \"(0, 0.011)\"]\n解释: \n0.0, 00, 0001 或 00.01 是不被允许的。\n\n\n示例 3:\n输入: \"(0123)\"\n输出: [\"(0, 123)\", \"(0, 12.3)\", \"(0, 1.23)\", \"(0.1, 23)\", \"(0.1, 2.3)\", \"(0.12, 3)\"]\n\n\n示例 4:\n输入: \"(100)\"\n输出: [(10, 0)]\n解释: \n1.0 是不被允许的。\n\n \n提示: \n\n4 <= S.length <= 12.\nS[0] = \"(\", S[S.length - 1] = \")\", 且字符串 S 中的其他元素都是数字。\n\n \n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用暴力模拟。\n这里提供一个参考思路，枚举纵坐标的起始位置，然后分别获取横、纵坐标的所有可能的表示形式，最后将横、纵坐标的所有可能的表示形式组合起来。\n\n我们将一个坐标值 $x$ 或 $y$ 按照小数点的位置分成左右两部分，那么两部分应该满足以下条件：\n\n1. 左半部分不能以 0 开头，除非左半部分只有 0；\n2. 右半部分不能以 0 结尾。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，其中 $n$ 为字符串 $S$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public List<String> ambiguousCoordinates(String s) {\\n int n = s.length();\\n List<String> ans = new ArrayList<>();\\n for (int i = 2; i < n - 1; ++i) {\\n for (String x : f(s, 1, i)) {\\n for (String y : f(s, i, n - 1)) {\\n ans.add(String.format(\"(%s, %s)\", x, y));\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private List<String> f(String s, int i, int j) {\\n List<String> res = new ArrayList<>();\\n for (int k = 1; k <= j - i; ++k) {\\n String l = s.substring(i, i + k);\\n String r = s.substring(i + k, j);\\n boolean ok = (\"0\".equals(l) || !l.startsWith(\"0\")) && !r.endsWith(\"0\");\\n if (ok) {\\n res.add(l + (k < j - i ? \".\" : \"\") + r);\\n }\\n }\\n return res;\\n }\\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": "我们有一些二维坐标，如 \"(1, 3)\" 或 \"(2, 0.5)\"，然后我们移除所有逗号，小数点和空格，得到一个字符串S。返回所有可能的原始字符串到一个列表中。\n原始的坐标表示法不会存在多余的零，所以不会出现类似于\"00\", \"0.0\", \"0.00\", \"1.0\", \"001\", \"00.01\"或一些其他更小的数来表示坐标。此外，一个小数点前至少存在一个数，所以也不会出现“.1”形式的数字。\n最后返回的列表可以是任意顺序的。而且注意返回的两个数字中间（逗号之后）都有一个空格。\n \n\n示例 1:\n输入: \"(123)\"\n输出: [\"(1, 23)\", \"(12, 3)\", \"(1.2, 3)\", \"(1, 2.3)\"]\n\n\n示例 2:\n输入: \"(00011)\"\n输出: [\"(0.001, 1)\", \"(0, 0.011)\"]\n解释: \n0.0, 00, 0001 或 00.01 是不被允许的。\n\n\n示例 3:\n输入: \"(0123)\"\n输出: [\"(0, 123)\", \"(0, 12.3)\", \"(0, 1.23)\", \"(0.1, 23)\", \"(0.1, 2.3)\", \"(0.12, 3)\"]\n\n\n示例 4:\n输入: \"(100)\"\n输出: [(10, 0)]\n解释: \n1.0 是不被允许的。\n\n \n提示: \n\n4 <= S.length <= 12.\nS[0] = \"(\", S[S.length - 1] = \")\", 且字符串 S 中的其他元素都是数字。\n\n \n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用暴力模拟。\n这里提供一个参考思路，枚举纵坐标的起始位置，然后分别获取横、纵坐标的所有可能的表示形式，最后将横、纵坐标的所有可能的表示形式组合起来。\n\n我们将一个坐标值 $x$ 或 $y$ 按照小数点的位置分成左右两部分，那么两部分应该满足以下条件：\n\n1. 左半部分不能以 0 开头，除非左半部分只有 0；\n2. 右半部分不能以 0 结尾。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，其中 $n$ 为字符串 $S$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<string> ambiguousCoordinates(string s) {\\n int n = s.size();\\n vector<string> ans;\\n auto f = [&](int i, int j) {\\n vector<string> res;\\n for (int k = 1; k <= j - i; ++k) {\\n string l = s.substr(i, k);\\n string r = s.substr(i + k, j - i - k);\\n bool ok = (l == \"0\" || l[0] != \\'0\\') && r.back() != \\'0\\';\\n if (ok) {\\n res.push_back(l + (k < j - i ? \".\" : \"\") + r);\\n }\\n }\\n return res;\\n };\\n for (int i = 2; i < n - 1; ++i) {\\n for (auto& x : f(1, i)) {\\n for (auto& y : f(i, n - 1)) {\\n ans.emplace_back(\"(\" + x + \", \" + y + \")\");\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\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": "我们有一些二维坐标，如 \"(1, 3)\" 或 \"(2, 0.5)\"，然后我们移除所有逗号，小数点和空格，得到一个字符串S。返回所有可能的原始字符串到一个列表中。\n原始的坐标表示法不会存在多余的零，所以不会出现类似于\"00\", \"0.0\", \"0.00\", \"1.0\", \"001\", \"00.01\"或一些其他更小的数来表示坐标。此外，一个小数点前至少存在一个数，所以也不会出现“.1”形式的数字。\n最后返回的列表可以是任意顺序的。而且注意返回的两个数字中间（逗号之后）都有一个空格。\n \n\n示例 1:\n输入: \"(123)\"\n输出: [\"(1, 23)\", \"(12, 3)\", \"(1.2, 3)\", \"(1, 2.3)\"]\n\n\n示例 2:\n输入: \"(00011)\"\n输出: [\"(0.001, 1)\", \"(0, 0.011)\"]\n解释: \n0.0, 00, 0001 或 00.01 是不被允许的。\n\n\n示例 3:\n输入: \"(0123)\"\n输出: [\"(0, 123)\", \"(0, 12.3)\", \"(0, 1.23)\", \"(0.1, 23)\", \"(0.1, 2.3)\", \"(0.12, 3)\"]\n\n\n示例 4:\n输入: \"(100)\"\n输出: [(10, 0)]\n解释: \n1.0 是不被允许的。\n\n \n提示: \n\n4 <= S.length <= 12.\nS[0] = \"(\", S[S.length - 1] = \")\", 且字符串 S 中的其他元素都是数字。\n\n \n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用暴力模拟。\n这里提供一个参考思路，枚举纵坐标的起始位置，然后分别获取横、纵坐标的所有可能的表示形式，最后将横、纵坐标的所有可能的表示形式组合起来。\n\n我们将一个坐标值 $x$ 或 $y$ 按照小数点的位置分成左右两部分，那么两部分应该满足以下条件：\n\n1. 左半部分不能以 0 开头，除非左半部分只有 0；\n2. 右半部分不能以 0 结尾。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，其中 $n$ 为字符串 $S$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc ambiguousCoordinates(s string) []string {\\n\\tf := func(i, j int) []string {\\n\\t\\tres := []string{}\\n\\t\\tfor k := 1; k <= j-i; k++ {\\n\\t\\t\\tl, r := s[i:i+k], s[i+k:j]\\n\\t\\t\\tok := (l == \"0\" || l[0] != \\'0\\') && (r == \"\" || r[len(r)-1] != \\'0\\')\\n\\t\\t\\tif ok {\\n\\t\\t\\t\\tt := \"\"\\n\\t\\t\\t\\tif k < j-i {\\n\\t\\t\\t\\t\\tt = \".\"\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tres = append(res, l+t+r)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn res\\n\\t}\\n\\n\\tn := len(s)\\n\\tans := []string{}\\n\\tfor i := 2; i < n-1; i++ {\\n\\t\\tfor _, x := range f(1, i) {\\n\\t\\t\\tfor _, y := range f(i, n-1) {\\n\\t\\t\\t\\tans = append(ans, \"(\"+x+\", \"+y+\")\")\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n```']"
}
] |
请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```ts\\nfunction ambiguousCoordinates(s: string): string[] {\\n s = s.slice(1, s.length - 1);\\n const n = s.length;\\n const dfs = (s: string) => {\\n const res: string[] = [];\\n for (let i = 1; i < s.length; i++) {\\n const t = `${s.slice(0, i)}.${s.slice(i)}`;\\n if (`${Number(t)}` === t) {\\n res.push(t);\\n }\\n }\\n if (`${Number(s)}` === s) {\\n res.push(s);\\n }\\n return res;\\n };\\n const ans: string[] = [];\\n for (let i = 1; i < n; i++) {\\n for (const left of dfs(s.slice(0, i))) {\\n for (const right of dfs(s.slice(i))) {\\n ans.push(`(${left}, ${right})`);\\n }\\n }\\n }\\n return 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暴力模拟的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，枚举纵坐标的起始位置，然后分别获取横、纵坐标的所有可能的表示形式，最后将横、纵坐标的所有可能的表示形式组合起来。\n\n我们将一个坐标值 $x$ 或 $y$ 按照小数点的位置分成左右两部分，那么两部分应该满足以下条件：\n\n1. 左半部分不能以 0 开头，除非左半部分只有 0；\n2. 右半部分不能以 0 结尾。\n\n时间复杂度 $O(n^3)$，其中 $n$ 为字符串 $S$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们有一些二维坐标，如 \"(1, 3)\" 或 \"(2, 0.5)\"，然后我们移除所有逗号，小数点和空格，得到一个字符串S。返回所有可能的原始字符串到一个列表中。\n原始的坐标表示法不会存在多余的零，所以不会出现类似于\"00\", \"0.0\", \"0.00\", \"1.0\", \"001\", \"00.01\"或一些其他更小的数来表示坐标。此外，一个小数点前至少存在一个数，所以也不会出现“.1”形式的数字。\n最后返回的列表可以是任意顺序的。而且注意返回的两个数字中间（逗号之后）都有一个空格。\n \n\n示例 1:\n输入: \"(123)\"\n输出: [\"(1, 23)\", \"(12, 3)\", \"(1.2, 3)\", \"(1, 2.3)\"]\n\n\n示例 2:\n输入: \"(00011)\"\n输出: [\"(0.001, 1)\", \"(0, 0.011)\"]\n解释: \n0.0, 00, 0001 或 00.01 是不被允许的。\n\n\n示例 3:\n输入: \"(0123)\"\n输出: [\"(0, 123)\", \"(0, 12.3)\", \"(0, 1.23)\", \"(0.1, 23)\", \"(0.1, 2.3)\", \"(0.12, 3)\"]\n\n\n示例 4:\n输入: \"(100)\"\n输出: [(10, 0)]\n解释: \n1.0 是不被允许的。\n\n \n提示: \n\n4 <= S.length <= 12.\nS[0] = \"(\", S[S.length - 1] = \")\", 且字符串 S 中的其他元素都是数字。\n\n "
}
] |
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": "给定一个 n x n 的二进制矩阵 image ，先 水平 翻转图像，然后 反转 图像并返回 结果 。\n水平翻转图片就是将图片的每一行都进行翻转，即逆序。\n\n例如，水平翻转 [1,1,0] 的结果是 [0,1,1]。\n\n反转图片的意思是图片中的 0 全部被 1 替换， 1 全部被 0 替换。\n\n例如，反转 [0,1,1] 的结果是 [1,0,0]。\n\n \n示例 1：\n\n输入：image = [[1,1,0],[1,0,1],[0,0,0]]\n输出：[[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,1,1],[1,0,1],[0,0,0]]；\n 然后反转图片: [[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n\n示例 2：\n\n输入：image = [[1,1,0,0],[1,0,0,1],[0,1,1,1],[1,0,1,0]]\n输出：[[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,0,1,1],[1,0,0,1],[1,1,1,0],[0,1,0,1]]；\n 然后反转图片: [[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n\n \n提示：\n\n\nn == image.length\nn == image[i].length\n1 <= n <= 20\nimages[i][j] == 0 或 1.\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用双指针。\n这里提供一个参考思路，我们可以遍历矩阵，对于遍历到的每一行 $row$：\n\n我们使用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向该行的首尾元素，如果 $row[i] = row[j]$，交换后两者的值仍然保持不变，因此，我们只需要对 $row[i]$ 和 $row[j]$ 进行异或反转即可，然后将 $i$ 和 $j$ 分别向中间移动一位，直到 $i \\geq j$。如果 $row[i] \\neq row[j]$，此时交换后再反转两者的值，仍然保持不变，因此，可以不进行任何操作。\n\n最后，如果 $i = j$，我们直接对 $row[i]$ 进行反转即可。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，其中 $n$ 是矩阵的行数或列数。空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def flipAndInvertImage(self, image: List[List[int]]) -> List[List[int]]:\\n n = len(image)\\n for row in image:\\n i, j = 0, n - 1\\n while i < j:\\n if row[i] == row[j]:\\n row[i] ^= 1\\n row[j] ^= 1\\n i, j = i + 1, j - 1\\n if i == j:\\n row[i] ^= 1\\n return image\\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": "给定一个 n x n 的二进制矩阵 image ，先 水平 翻转图像，然后 反转 图像并返回 结果 。\n水平翻转图片就是将图片的每一行都进行翻转，即逆序。\n\n例如，水平翻转 [1,1,0] 的结果是 [0,1,1]。\n\n反转图片的意思是图片中的 0 全部被 1 替换， 1 全部被 0 替换。\n\n例如，反转 [0,1,1] 的结果是 [1,0,0]。\n\n \n示例 1：\n\n输入：image = [[1,1,0],[1,0,1],[0,0,0]]\n输出：[[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,1,1],[1,0,1],[0,0,0]]；\n 然后反转图片: [[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n\n示例 2：\n\n输入：image = [[1,1,0,0],[1,0,0,1],[0,1,1,1],[1,0,1,0]]\n输出：[[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,0,1,1],[1,0,0,1],[1,1,1,0],[0,1,0,1]]；\n 然后反转图片: [[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n\n \n提示：\n\n\nn == image.length\nn == image[i].length\n1 <= n <= 20\nimages[i][j] == 0 或 1.\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用双指针。\n这里提供一个参考思路，我们可以遍历矩阵，对于遍历到的每一行 $row$：\n\n我们使用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向该行的首尾元素，如果 $row[i] = row[j]$，交换后两者的值仍然保持不变，因此，我们只需要对 $row[i]$ 和 $row[j]$ 进行异或反转即可，然后将 $i$ 和 $j$ 分别向中间移动一位，直到 $i \\geq j$。如果 $row[i] \\neq row[j]$，此时交换后再反转两者的值，仍然保持不变，因此，可以不进行任何操作。\n\n最后，如果 $i = j$，我们直接对 $row[i]$ 进行反转即可。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，其中 $n$ 是矩阵的行数或列数。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 Solution {\\n public int[][] flipAndInvertImage(int[][] image) {\\n for (var row : image) {\\n int i = 0, j = row.length - 1;\\n for (; i < j; ++i, --j) {\\n if (row[i] == row[j]) {\\n row[i] ^= 1;\\n row[j] ^= 1;\\n }\\n }\\n if (i == j) {\\n row[i] ^= 1;\\n }\\n }\\n return image;\\n }\\n}\\n```']"
}
] |
请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<vector<int>> flipAndInvertImage(vector<vector<int>>& image) {\\n for (auto& row : image) {\\n int i = 0, j = row.size() - 1;\\n for (; i < j; ++i, --j) {\\n if (row[i] == row[j]) {\\n row[i] ^= 1;\\n row[j] ^= 1;\\n }\\n }\\n if (i == j) {\\n row[i] ^= 1;\\n }\\n }\\n return image;\\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，我们可以遍历矩阵，对于遍历到的每一行 $row$：\n\n我们使用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向该行的首尾元素，如果 $row[i] = row[j]$，交换后两者的值仍然保持不变，因此，我们只需要对 $row[i]$ 和 $row[j]$ 进行异或反转即可，然后将 $i$ 和 $j$ 分别向中间移动一位，直到 $i \\geq j$。如果 $row[i] \\neq row[j]$，此时交换后再反转两者的值，仍然保持不变，因此，可以不进行任何操作。\n\n最后，如果 $i = j$，我们直接对 $row[i]$ 进行反转即可。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，其中 $n$ 是矩阵的行数或列数。空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个 n x n 的二进制矩阵 image ，先 水平 翻转图像，然后 反转 图像并返回 结果 。\n水平翻转图片就是将图片的每一行都进行翻转，即逆序。\n\n例如，水平翻转 [1,1,0] 的结果是 [0,1,1]。\n\n反转图片的意思是图片中的 0 全部被 1 替换， 1 全部被 0 替换。\n\n例如，反转 [0,1,1] 的结果是 [1,0,0]。\n\n \n示例 1：\n\n输入：image = [[1,1,0],[1,0,1],[0,0,0]]\n输出：[[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,1,1],[1,0,1],[0,0,0]]；\n 然后反转图片: [[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n\n示例 2：\n\n输入：image = [[1,1,0,0],[1,0,0,1],[0,1,1,1],[1,0,1,0]]\n输出：[[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,0,1,1],[1,0,0,1],[1,1,1,0],[0,1,0,1]]；\n 然后反转图片: [[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n\n \n提示：\n\n\nn == image.length\nn == image[i].length\n1 <= n <= 20\nimages[i][j] == 0 或 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？是用什么样的思路编写的？
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[
{
"from": "human",
"value": "给定一个 n x n 的二进制矩阵 image ，先 水平 翻转图像，然后 反转 图像并返回 结果 。\n水平翻转图片就是将图片的每一行都进行翻转，即逆序。\n\n例如，水平翻转 [1,1,0] 的结果是 [0,1,1]。\n\n反转图片的意思是图片中的 0 全部被 1 替换， 1 全部被 0 替换。\n\n例如，反转 [0,1,1] 的结果是 [1,0,0]。\n\n \n示例 1：\n\n输入：image = [[1,1,0],[1,0,1],[0,0,0]]\n输出：[[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,1,1],[1,0,1],[0,0,0]]；\n 然后反转图片: [[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n\n示例 2：\n\n输入：image = [[1,1,0,0],[1,0,0,1],[0,1,1,1],[1,0,1,0]]\n输出：[[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,0,1,1],[1,0,0,1],[1,1,1,0],[0,1,0,1]]；\n 然后反转图片: [[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n\n \n提示：\n\n\nn == image.length\nn == image[i].length\n1 <= n <= 20\nimages[i][j] == 0 或 1.\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用双指针。\n这里提供一个参考思路，我们可以遍历矩阵，对于遍历到的每一行 $row$：\n\n我们使用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向该行的首尾元素，如果 $row[i] = row[j]$，交换后两者的值仍然保持不变，因此，我们只需要对 $row[i]$ 和 $row[j]$ 进行异或反转即可，然后将 $i$ 和 $j$ 分别向中间移动一位，直到 $i \\geq j$。如果 $row[i] \\neq row[j]$，此时交换后再反转两者的值，仍然保持不变，因此，可以不进行任何操作。\n\n最后，如果 $i = j$，我们直接对 $row[i]$ 进行反转即可。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，其中 $n$ 是矩阵的行数或列数。空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc flipAndInvertImage(image [][]int) [][]int {\\n\\tfor _, row := range image {\\n\\t\\ti, j := 0, len(row)-1\\n\\t\\tfor ; i < j; i, j = i+1, j-1 {\\n\\t\\t\\tif row[i] == row[j] {\\n\\t\\t\\t\\trow[i] ^= 1\\n\\t\\t\\t\\trow[j] ^= 1\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif i == j {\\n\\t\\t\\trow[i] ^= 1\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn image\\n}\\n```']"
}
] |
请提供题目描述内容，以便为其编写一个解法。
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```js\\n/**\\n * @param {number[][]} image\\n * @return {number[][]}\\n */\\nvar flipAndInvertImage = function (image) {\\n for (const row of image) {\\n let i = 0;\\n let j = row.length - 1;\\n for (; i < j; ++i, --j) {\\n if (row[i] == row[j]) {\\n row[i] ^= 1;\\n row[j] ^= 1;\\n }\\n }\\n if (i == j) {\\n row[i] ^= 1;\\n }\\n }\\n return image;\\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双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们可以遍历矩阵，对于遍历到的每一行 $row$：\n\n我们使用双指针 $i$ 和 $j$ 分别指向该行的首尾元素，如果 $row[i] = row[j]$，交换后两者的值仍然保持不变，因此，我们只需要对 $row[i]$ 和 $row[j]$ 进行异或反转即可，然后将 $i$ 和 $j$ 分别向中间移动一位，直到 $i \\geq j$。如果 $row[i] \\neq row[j]$，此时交换后再反转两者的值，仍然保持不变，因此，可以不进行任何操作。\n\n最后，如果 $i = j$，我们直接对 $row[i]$ 进行反转即可。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$，其中 $n$ 是矩阵的行数或列数。空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个 n x n 的二进制矩阵 image ，先 水平 翻转图像，然后 反转 图像并返回 结果 。\n水平翻转图片就是将图片的每一行都进行翻转，即逆序。\n\n例如，水平翻转 [1,1,0] 的结果是 [0,1,1]。\n\n反转图片的意思是图片中的 0 全部被 1 替换， 1 全部被 0 替换。\n\n例如，反转 [0,1,1] 的结果是 [1,0,0]。\n\n \n示例 1：\n\n输入：image = [[1,1,0],[1,0,1],[0,0,0]]\n输出：[[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,1,1],[1,0,1],[0,0,0]]；\n 然后反转图片: [[1,0,0],[0,1,0],[1,1,1]]\n\n示例 2：\n\n输入：image = [[1,1,0,0],[1,0,0,1],[0,1,1,1],[1,0,1,0]]\n输出：[[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n解释：首先翻转每一行: [[0,0,1,1],[1,0,0,1],[1,1,1,0],[0,1,0,1]]；\n 然后反转图片: [[1,1,0,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[1,0,1,0]]\n\n \n提示：\n\n\nn == image.length\nn == image[i].length\n1 <= n <= 20\nimages[i][j] == 0 或 1."
}
] |
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['```python\\nclass Solution:\\n def largestIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n def 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 = len(grid)\\n p = list(range(n * n))\\n size = [1] * (n * n)\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v:\\n for a, b in [[0, -1], [-1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < n and 0 <= y < n and grid[x][y]:\\n union(x * n + y, i * n + j)\\n ans = max(size)\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v == 0:\\n vis = set()\\n t = 1\\n for a, b in [[0, -1], [0, 1], [1, 0], [-1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < n and 0 <= y < n and grid[x][y]:\\n root = find(x * n + y)\\n if root not in vis:\\n vis.add(root)\\n t += size[root]\\n ans = max(ans, t)\\n return ans\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def largestIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:\\n def dfs(i, j):\\n p[i][j] = root\\n cnt[root] += 1\\n for a, b in [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < n and 0 <= y < n and grid[x][y] and p[x][y] == 0:\\n dfs(x, y)\\n\\n n = len(grid)\\n cnt = Counter()\\n p = [[0] * n for _ in range(n)]\\n root = 0\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v and p[i][j] == 0:\\n root += 1\\n dfs(i, j)\\n\\n ans = max(cnt.values(), default=0)\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v == 0:\\n t = 1\\n vis = set()\\n for a, b in [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < n and 0 <= y < n:\\n root = p[x][y]\\n if root not in vis:\\n vis.add(root)\\n t += cnt[root]\\n ans = max(ans, t)\\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并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，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\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在这道题中，相邻的 $1$ 组成一个岛屿，因此，我们需要将相邻的 $1$ 归到同一个集合中。这可以视为一个合并操作，不难想到用并查集来实现。\n\n第一次遍历 `grid`，通过并查集的 `union` 操作合并所有相邻的 $1$，并且统计每个岛屿的面积，记录在 $size$ 数组中。\n\n再次遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（通过并查集的 `find` 操作找到所在岛屿），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2\\times \\alpha(n))$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] |
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": "给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用并查集。\n这里提供一个参考思路，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\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在这道题中，相邻的 $1$ 组成一个岛屿，因此，我们需要将相邻的 $1$ 归到同一个集合中。这可以视为一个合并操作，不难想到用并查集来实现。\n\n第一次遍历 `grid`，通过并查集的 `union` 操作合并所有相邻的 $1$，并且统计每个岛屿的面积，记录在 $size$ 数组中。\n\n再次遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（通过并查集的 `find` 操作找到所在岛屿），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2\\times \\alpha(n))$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private int n;\\n private int[] p;\\n private int[] size;\\n private int ans = 1;\\n private int[] dirs = new int[] {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n public int largestIsland(int[][] grid) {\\n n = grid.length;\\n p = new int[n * n];\\n size = new int[n * n];\\n for (int i = 0; i < p.length; ++i) {\\n p[i] = i;\\n size[i] = 1;\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] == 1) {\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1) {\\n int pa = find(x * n + y), pb = find(i * n + j);\\n if (pa == pb) {\\n continue;\\n }\\n p[pa] = pb;\\n size[pb] += size[pa];\\n ans = Math.max(ans, size[pb]);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] == 0) {\\n int t = 1;\\n Set<Integer> vis = new HashSet<>();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1) {\\n int root = find(x * n + y);\\n if (!vis.contains(root)) {\\n vis.add(root);\\n t += size[root];\\n }\\n }\\n }\\n ans = Math.max(ans, t);\\n }\\n }\\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```', '```java\\nclass Solution {\\n private int n;\\n private int ans;\\n private int root;\\n private int[][] p;\\n private int[][] grid;\\n private int[] cnt;\\n private int[] dirs = new int[] {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n public int largestIsland(int[][] grid) {\\n n = grid.length;\\n cnt = new int[n * n + 1];\\n p = new int[n][n];\\n this.grid = grid;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] == 1 && p[i][j] == 0) {\\n ++root;\\n dfs(i, j);\\n }\\n }\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] == 0) {\\n int t = 1;\\n Set<Integer> vis = new HashSet<>();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n) {\\n int root = p[x][y];\\n if (!vis.contains(root)) {\\n vis.add(root);\\n t += cnt[root];\\n }\\n }\\n }\\n ans = Math.max(ans, t);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private void dfs(int i, int j) {\\n p[i][j] = root;\\n ++cnt[root];\\n ans = Math.max(ans, cnt[root]);\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1 && p[x][y] == 0) {\\n dfs(x, y);\\n }\\n }\\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 const static inline vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n int largestIsland(vector<vector<int>>& grid) {\\n int n = grid.size();\\n vector<int> p(n * n);\\n vector<int> size(n * n, 1);\\n iota(p.begin(), p.end(), 0);\\n\\n function<int(int)> find;\\n find = [&](int x) {\\n if (p[x] != x) {\\n p[x] = find(p[x]);\\n }\\n return p[x];\\n };\\n\\n int ans = 1;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j]) {\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y]) {\\n int pa = find(x * n + y), pb = find(i * n + j);\\n if (pa == pb) continue;\\n p[pa] = pb;\\n size[pb] += size[pa];\\n ans = max(ans,size[pb]);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (!grid[i][j]) {\\n int t = 1;\\n unordered_set<int> vis;\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y]) {\\n int root = find(x * n + y);\\n if (!vis.count(root)) {\\n vis.insert(root);\\n t += size[root];\\n }\\n }\\n }\\n ans = max(ans, t);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n const static inline vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n int largestIsland(vector<vector<int>>& grid) {\\n int n = grid.size();\\n int ans = 0;\\n int root = 0;\\n vector<vector<int>> p(n, vector<int>(n));\\n vector<int> cnt(n * n + 1);\\n\\n function<void(int, int)> dfs;\\n dfs = [&](int i, int j) {\\n p[i][j] = root;\\n ++cnt[root];\\n ans = max(ans, cnt[root]);\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] && p[x][y] == 0) {\\n dfs(x, y);\\n }\\n }\\n };\\n\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] && p[i][j] == 0) {\\n ++root;\\n dfs(i, j);\\n }\\n }\\n }\\n\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (!grid[i][j]) {\\n int t = 1;\\n unordered_set<int> vis;\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n) {\\n int root = p[x][y];\\n if (!vis.count(root)) {\\n vis.insert(root);\\n t += cnt[root];\\n }\\n }\\n }\\n ans = max(ans, t);\\n }\\n }\\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并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，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\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在这道题中，相邻的 $1$ 组成一个岛屿，因此，我们需要将相邻的 $1$ 归到同一个集合中。这可以视为一个合并操作，不难想到用并查集来实现。\n\n第一次遍历 `grid`，通过并查集的 `union` 操作合并所有相邻的 $1$，并且统计每个岛屿的面积，记录在 $size$ 数组中。\n\n再次遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（通过并查集的 `find` 操作找到所在岛屿），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2\\times \\alpha(n))$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] |
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['```go\\nfunc largestIsland(grid [][]int) int {\\n\\tn := len(grid)\\n\\tp := make([]int, n*n)\\n\\tsize := make([]int, n*n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t\\tsize[i] = 1\\n\\t}\\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\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tans := 1\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1 {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tpa, pb := find(x*n+y), find(i*n+j)\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tif pa != pb {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tp[pa] = pb\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tsize[pb] += size[pa]\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tans = max(ans, size[pb])\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tt := 1\\n\\t\\t\\t\\tvis := map[int]struct{}{}\\n\\t\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1 {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\troot := find(x*n + y)\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tif _, ok := vis[root]; !ok {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tvis[root] = struct{}{}\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tt += size[root]\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tans = max(ans, t)\\n\\t\\t\\t}\\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```', '```go\\nfunc largestIsland(grid [][]int) int {\\n\\tn := len(grid)\\n\\tp := make([][]int, n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = make([]int, n)\\n\\t}\\n\\tcnt := make([]int, n*n+1)\\n\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tans, root := 0, 0\\n\\n\\tvar dfs func(i, j int)\\n\\tdfs = func(i, j int) {\\n\\t\\tp[i][j] = root\\n\\t\\tcnt[root]++\\n\\t\\tans = max(ans, cnt[root])\\n\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\tif x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1 && p[x][y] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tdfs(x, y)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v == 1 && p[i][j] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\troot++\\n\\t\\t\\t\\tdfs(i, j)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tt := 1\\n\\t\\t\\t\\tvis := map[int]struct{}{}\\n\\t\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\troot := p[x][y]\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tif _, ok := vis[root]; !ok {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tvis[root] = struct{}{}\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tt += cnt[root]\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tans = max(ans, t)\\n\\t\\t\\t}\\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并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，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\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在这道题中，相邻的 $1$ 组成一个岛屿，因此，我们需要将相邻的 $1$ 归到同一个集合中。这可以视为一个合并操作，不难想到用并查集来实现。\n\n第一次遍历 `grid`，通过并查集的 `union` 操作合并所有相邻的 $1$，并且统计每个岛屿的面积，记录在 $size$ 数组中。\n\n再次遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（通过并查集的 `find` 操作找到所在岛屿），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2\\times \\alpha(n))$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] |
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['```ts\\nfunction largestIsland(grid: number[][]): number {\\n const n = grid.length;\\n const vis = Array.from({ length: n }, () => new Array(n).fill(false));\\n const group = Array.from({ length: n }, () => new Array(n).fill(0));\\n const dfs = (i: number, j: number, paths: [number, number][]) => {\\n if (\\n i < 0 ||\\n j < 0 ||\\n i === n ||\\n j === n ||\\n vis[i][j] ||\\n grid[i][j] !== 1\\n ) {\\n return;\\n }\\n vis[i][j] = true;\\n paths.push([i, j]);\\n dfs(i + 1, j, paths);\\n dfs(i, j + 1, paths);\\n dfs(i - 1, j, paths);\\n dfs(i, j - 1, paths);\\n };\\n let count = 1;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n for (let j = 0; j < n; j++) {\\n const paths: [number, number][] = [];\\n dfs(i, j, paths);\\n if (paths.length !== 0) {\\n for (const [x, y] of paths) {\\n group[x][y] = count;\\n grid[x][y] = paths.length;\\n }\\n count++;\\n }\\n }\\n }\\n\\n let res = 0;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n for (let j = 0; j < n; j++) {\\n let sum = grid[i][j];\\n if (grid[i][j] === 0) {\\n sum++;\\n const set = new Set();\\n if (i !== 0) {\\n sum += grid[i - 1][j];\\n set.add(group[i - 1][j]);\\n }\\n if (i !== n - 1 && !set.has(group[i + 1][j])) {\\n sum += grid[i + 1][j];\\n set.add(group[i + 1][j]);\\n }\\n if (j !== 0 && !set.has(group[i][j - 1])) {\\n sum += grid[i][j - 1];\\n set.add(group[i][j - 1]);\\n }\\n if (j !== n - 1 && !set.has(group[i][j + 1])) {\\n sum += grid[i][j + 1];\\n }\\n }\\n res = Math.max(res, sum);\\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并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，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\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在这道题中，相邻的 $1$ 组成一个岛屿，因此，我们需要将相邻的 $1$ 归到同一个集合中。这可以视为一个合并操作，不难想到用并查集来实现。\n\n第一次遍历 `grid`，通过并查集的 `union` 操作合并所有相邻的 $1$，并且统计每个岛屿的面积，记录在 $size$ 数组中。\n\n再次遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（通过并查集的 `find` 操作找到所在岛屿），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2\\times \\alpha(n))$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 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？是用什么样的思路编写的？
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```rust\\nuse std::collections::HashSet;\\nimpl Solution {\\n fn dfs(\\n i: usize,\\n j: usize,\\n grid: &Vec<Vec<i32>>,\\n paths: &mut Vec<(usize, usize)>,\\n vis: &mut Vec<Vec<bool>>,\\n ) {\\n let n = vis.len();\\n if vis[i][j] || grid[i][j] != 1 {\\n return;\\n }\\n paths.push((i, j));\\n vis[i][j] = true;\\n if i != 0 {\\n Self::dfs(i - 1, j, grid, paths, vis);\\n }\\n if j != 0 {\\n Self::dfs(i, j - 1, grid, paths, vis);\\n }\\n if i != n - 1 {\\n Self::dfs(i + 1, j, grid, paths, vis);\\n }\\n if j != n - 1 {\\n Self::dfs(i, j + 1, grid, paths, vis);\\n }\\n }\\n\\n pub fn largest_island(mut grid: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {\\n let n = grid.len();\\n let mut vis = vec![vec![false; n]; n];\\n let mut group = vec![vec![0; n]; n];\\n let mut count = 1;\\n for i in 0..n {\\n for j in 0..n {\\n let mut paths: Vec<(usize, usize)> = Vec::new();\\n Self::dfs(i, j, &grid, &mut paths, &mut vis);\\n let m = paths.len() as i32;\\n if m != 0 {\\n for (x, y) in paths {\\n grid[x][y] = m;\\n group[x][y] = count;\\n }\\n count += 1;\\n }\\n }\\n }\\n let mut res = 0;\\n for i in 0..n {\\n for j in 0..n {\\n let mut sum = grid[i][j];\\n if grid[i][j] == 0 {\\n sum += 1;\\n let mut set = HashSet::new();\\n if i != 0 {\\n sum += grid[i - 1][j];\\n set.insert(group[i - 1][j]);\\n }\\n if j != 0 && !set.contains(&group[i][j - 1]) {\\n sum += grid[i][j - 1];\\n set.insert(group[i][j - 1]);\\n }\\n if i != n - 1 && !set.contains(&group[i + 1][j]) {\\n sum += grid[i + 1][j];\\n set.insert(group[i + 1][j]);\\n }\\n if j != n - 1 && !set.contains(&group[i][j + 1]) {\\n sum += grid[i][j + 1];\\n set.insert(group[i][j + 1]);\\n }\\n }\\n res = res.max(sum);\\n }\\n }\\n res\\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并查集的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，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\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在这道题中，相邻的 $1$ 组成一个岛屿，因此，我们需要将相邻的 $1$ 归到同一个集合中。这可以视为一个合并操作，不难想到用并查集来实现。\n\n第一次遍历 `grid`，通过并查集的 `union` 操作合并所有相邻的 $1$，并且统计每个岛屿的面积，记录在 $size$ 数组中。\n\n再次遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（通过并查集的 `find` 操作找到所在岛屿），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2\\times \\alpha(n))$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] |
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": "给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用DFS。\n这里提供一个参考思路，我们也可以通过 DFS，找到每个岛屿。\n\n同一个岛屿中的所有点都属于同一个集合，我们可以用不同的 `root` 值标识不同的岛屿，用 $p$ 记录每个 $grid[i][j]$ 对应的 `root` 值，用 $cnt$ 记录每个岛屿的面积。\n\n遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（与方法一不同的是，我们这里直接取 $p[i][j]$ 作为 `root`），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def largestIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:\\n def find(x):\\n if p[x] != x:\\n p[x] = find(p[x])\\n return p[x]\\n\\n def 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 = len(grid)\\n p = list(range(n * n))\\n size = [1] * (n * n)\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v:\\n for a, b in [[0, -1], [-1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < n and 0 <= y < n and grid[x][y]:\\n union(x * n + y, i * n + j)\\n ans = max(size)\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v == 0:\\n vis = set()\\n t = 1\\n for a, b in [[0, -1], [0, 1], [1, 0], [-1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < n and 0 <= y < n and grid[x][y]:\\n root = find(x * n + y)\\n if root not in vis:\\n vis.add(root)\\n t += size[root]\\n ans = max(ans, t)\\n return ans\\n```', '```python\\nclass Solution:\\n def largestIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:\\n def dfs(i, j):\\n p[i][j] = root\\n cnt[root] += 1\\n for a, b in [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < n and 0 <= y < n and grid[x][y] and p[x][y] == 0:\\n dfs(x, y)\\n\\n n = len(grid)\\n cnt = Counter()\\n p = [[0] * n for _ in range(n)]\\n root = 0\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v and p[i][j] == 0:\\n root += 1\\n dfs(i, j)\\n\\n ans = max(cnt.values(), default=0)\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v == 0:\\n t = 1\\n vis = set()\\n for a, b in [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]]:\\n x, y = i + a, j + b\\n if 0 <= x < n and 0 <= y < n:\\n root = p[x][y]\\n if root not in vis:\\n vis.add(root)\\n t += cnt[root]\\n ans = max(ans, t)\\n return ans\\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": "给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用DFS。\n这里提供一个参考思路，我们也可以通过 DFS，找到每个岛屿。\n\n同一个岛屿中的所有点都属于同一个集合，我们可以用不同的 `root` 值标识不同的岛屿，用 $p$ 记录每个 $grid[i][j]$ 对应的 `root` 值，用 $cnt$ 记录每个岛屿的面积。\n\n遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（与方法一不同的是，我们这里直接取 $p[i][j]$ 作为 `root`），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private int n;\\n private int[] p;\\n private int[] size;\\n private int ans = 1;\\n private int[] dirs = new int[] {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n public int largestIsland(int[][] grid) {\\n n = grid.length;\\n p = new int[n * n];\\n size = new int[n * n];\\n for (int i = 0; i < p.length; ++i) {\\n p[i] = i;\\n size[i] = 1;\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] == 1) {\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1) {\\n int pa = find(x * n + y), pb = find(i * n + j);\\n if (pa == pb) {\\n continue;\\n }\\n p[pa] = pb;\\n size[pb] += size[pa];\\n ans = Math.max(ans, size[pb]);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] == 0) {\\n int t = 1;\\n Set<Integer> vis = new HashSet<>();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1) {\\n int root = find(x * n + y);\\n if (!vis.contains(root)) {\\n vis.add(root);\\n t += size[root];\\n }\\n }\\n }\\n ans = Math.max(ans, t);\\n }\\n }\\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```', '```java\\nclass Solution {\\n private int n;\\n private int ans;\\n private int root;\\n private int[][] p;\\n private int[][] grid;\\n private int[] cnt;\\n private int[] dirs = new int[] {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n public int largestIsland(int[][] grid) {\\n n = grid.length;\\n cnt = new int[n * n + 1];\\n p = new int[n][n];\\n this.grid = grid;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] == 1 && p[i][j] == 0) {\\n ++root;\\n dfs(i, j);\\n }\\n }\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] == 0) {\\n int t = 1;\\n Set<Integer> vis = new HashSet<>();\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n) {\\n int root = p[x][y];\\n if (!vis.contains(root)) {\\n vis.add(root);\\n t += cnt[root];\\n }\\n }\\n }\\n ans = Math.max(ans, t);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private void dfs(int i, int j) {\\n p[i][j] = root;\\n ++cnt[root];\\n ans = Math.max(ans, cnt[root]);\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1 && p[x][y] == 0) {\\n dfs(x, y);\\n }\\n }\\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": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n const static inline vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n int largestIsland(vector<vector<int>>& grid) {\\n int n = grid.size();\\n vector<int> p(n * n);\\n vector<int> size(n * n, 1);\\n iota(p.begin(), p.end(), 0);\\n\\n function<int(int)> find;\\n find = [&](int x) {\\n if (p[x] != x) {\\n p[x] = find(p[x]);\\n }\\n return p[x];\\n };\\n\\n int ans = 1;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j]) {\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y]) {\\n int pa = find(x * n + y), pb = find(i * n + j);\\n if (pa == pb) continue;\\n p[pa] = pb;\\n size[pb] += size[pa];\\n ans = max(ans,size[pb]);\\n }\\n }\\n }\\n }\\n }\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (!grid[i][j]) {\\n int t = 1;\\n unordered_set<int> vis;\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y]) {\\n int root = find(x * n + y);\\n if (!vis.count(root)) {\\n vis.insert(root);\\n t += size[root];\\n }\\n }\\n }\\n ans = max(ans, t);\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\n};\\n```', '```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n const static inline vector<int> dirs = {-1, 0, 1, 0, -1};\\n\\n int largestIsland(vector<vector<int>>& grid) {\\n int n = grid.size();\\n int ans = 0;\\n int root = 0;\\n vector<vector<int>> p(n, vector<int>(n));\\n vector<int> cnt(n * n + 1);\\n\\n function<void(int, int)> dfs;\\n dfs = [&](int i, int j) {\\n p[i][j] = root;\\n ++cnt[root];\\n ans = max(ans, cnt[root]);\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] && p[x][y] == 0) {\\n dfs(x, y);\\n }\\n }\\n };\\n\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] && p[i][j] == 0) {\\n ++root;\\n dfs(i, j);\\n }\\n }\\n }\\n\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (!grid[i][j]) {\\n int t = 1;\\n unordered_set<int> vis;\\n for (int k = 0; k < 4; ++k) {\\n int x = i + dirs[k], y = j + dirs[k + 1];\\n if (x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n) {\\n int root = p[x][y];\\n if (!vis.count(root)) {\\n vis.insert(root);\\n t += cnt[root];\\n }\\n }\\n }\\n ans = max(ans, t);\\n }\\n }\\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DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以通过 DFS，找到每个岛屿。\n\n同一个岛屿中的所有点都属于同一个集合，我们可以用不同的 `root` 值标识不同的岛屿，用 $p$ 记录每个 $grid[i][j]$ 对应的 `root` 值，用 $cnt$ 记录每个岛屿的面积。\n\n遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（与方法一不同的是，我们这里直接取 $p[i][j]$ 作为 `root`），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] |
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 largestIsland(grid [][]int) int {\\n\\tn := len(grid)\\n\\tp := make([]int, n*n)\\n\\tsize := make([]int, n*n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = i\\n\\t\\tsize[i] = 1\\n\\t}\\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\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tans := 1\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v == 1 {\\n\\t\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1 {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tpa, pb := find(x*n+y), find(i*n+j)\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tif pa != pb {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tp[pa] = pb\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tsize[pb] += size[pa]\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tans = max(ans, size[pb])\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tt := 1\\n\\t\\t\\t\\tvis := map[int]struct{}{}\\n\\t\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1 {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\troot := find(x*n + y)\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tif _, ok := vis[root]; !ok {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tvis[root] = struct{}{}\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tt += size[root]\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tans = max(ans, t)\\n\\t\\t\\t}\\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```', '```go\\nfunc largestIsland(grid [][]int) int {\\n\\tn := len(grid)\\n\\tp := make([][]int, n)\\n\\tfor i := range p {\\n\\t\\tp[i] = make([]int, n)\\n\\t}\\n\\tcnt := make([]int, n*n+1)\\n\\tdirs := []int{-1, 0, 1, 0, -1}\\n\\tans, root := 0, 0\\n\\n\\tvar dfs func(i, j int)\\n\\tdfs = func(i, j int) {\\n\\t\\tp[i][j] = root\\n\\t\\tcnt[root]++\\n\\t\\tans = max(ans, cnt[root])\\n\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\tif x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n && grid[x][y] == 1 && p[x][y] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tdfs(x, y)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v == 1 && p[i][j] == 0 {\\n\\t\\t\\t\\troot++\\n\\t\\t\\t\\tdfs(i, j)\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v == 0 {\\n\\t\\t\\t\\tt := 1\\n\\t\\t\\t\\tvis := map[int]struct{}{}\\n\\t\\t\\t\\tfor k := 0; k < 4; k++ {\\n\\t\\t\\t\\t\\tx, y := i+dirs[k], j+dirs[k+1]\\n\\t\\t\\t\\t\\tif x >= 0 && x < n && y >= 0 && y < n {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\troot := p[x][y]\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\tif _, ok := vis[root]; !ok {\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tvis[root] = struct{}{}\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t\\tt += cnt[root]\\n\\t\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tans = max(ans, t)\\n\\t\\t\\t}\\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DFS的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们也可以通过 DFS，找到每个岛屿。\n\n同一个岛屿中的所有点都属于同一个集合，我们可以用不同的 `root` 值标识不同的岛屿，用 $p$ 记录每个 $grid[i][j]$ 对应的 `root` 值，用 $cnt$ 记录每个岛屿的面积。\n\n遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（与方法一不同的是，我们这里直接取 $p[i][j]$ 作为 `root`），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1"
}
] |
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": "给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n请使用 TypeScript 语言。\n提示：可以使用DFS。\n这里提供一个参考思路，我们也可以通过 DFS，找到每个岛屿。\n\n同一个岛屿中的所有点都属于同一个集合，我们可以用不同的 `root` 值标识不同的岛屿，用 $p$ 记录每个 $grid[i][j]$ 对应的 `root` 值，用 $cnt$ 记录每个岛屿的面积。\n\n遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（与方法一不同的是，我们这里直接取 $p[i][j]$ 作为 `root`），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```ts\\nfunction largestIsland(grid: number[][]): number {\\n const n = grid.length;\\n const vis = Array.from({ length: n }, () => new Array(n).fill(false));\\n const group = Array.from({ length: n }, () => new Array(n).fill(0));\\n const dfs = (i: number, j: number, paths: [number, number][]) => {\\n if (\\n i < 0 ||\\n j < 0 ||\\n i === n ||\\n j === n ||\\n vis[i][j] ||\\n grid[i][j] !== 1\\n ) {\\n return;\\n }\\n vis[i][j] = true;\\n paths.push([i, j]);\\n dfs(i + 1, j, paths);\\n dfs(i, j + 1, paths);\\n dfs(i - 1, j, paths);\\n dfs(i, j - 1, paths);\\n };\\n let count = 1;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n for (let j = 0; j < n; j++) {\\n const paths: [number, number][] = [];\\n dfs(i, j, paths);\\n if (paths.length !== 0) {\\n for (const [x, y] of paths) {\\n group[x][y] = count;\\n grid[x][y] = paths.length;\\n }\\n count++;\\n }\\n }\\n }\\n\\n let res = 0;\\n for (let i = 0; i < n; i++) {\\n for (let j = 0; j < n; j++) {\\n let sum = grid[i][j];\\n if (grid[i][j] === 0) {\\n sum++;\\n const set = new Set();\\n if (i !== 0) {\\n sum += grid[i - 1][j];\\n set.add(group[i - 1][j]);\\n }\\n if (i !== n - 1 && !set.has(group[i + 1][j])) {\\n sum += grid[i + 1][j];\\n set.add(group[i + 1][j]);\\n }\\n if (j !== 0 && !set.has(group[i][j - 1])) {\\n sum += grid[i][j - 1];\\n set.add(group[i][j - 1]);\\n }\\n if (j !== n - 1 && !set.has(group[i][j + 1])) {\\n sum += grid[i][j + 1];\\n }\\n }\\n res = Math.max(res, sum);\\n }\\n }\\n return res;\\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": "给你一个大小为 n x n 二进制矩阵 grid 。最多 只能将一格 0 变成 1 。\n返回执行此操作后，grid 中最大的岛屿面积是多少？\n岛屿 由一组上、下、左、右四个方向相连的 1 形成。\n \n示例 1:\n\n输入: grid = [[1, 0], [0, 1]]\n输出: 3\n解释: 将一格0变成1，最终连通两个小岛得到面积为 3 的岛屿。\n\n示例 2:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 0]]\n输出: 4\n解释: 将一格0变成1，岛屿的面积扩大为 4。\n示例 3:\n\n输入: grid = [[1, 1], [1, 1]]\n输出: 4\n解释: 没有0可以让我们变成1，面积依然为 4。\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 500\ngrid[i][j] 为 0 或 1\n请使用 Rust 语言。\n提示：可以使用DFS。\n这里提供一个参考思路，我们也可以通过 DFS，找到每个岛屿。\n\n同一个岛屿中的所有点都属于同一个集合，我们可以用不同的 `root` 值标识不同的岛屿，用 $p$ 记录每个 $grid[i][j]$ 对应的 `root` 值，用 $cnt$ 记录每个岛屿的面积。\n\n遍历 `grid`，对于每个 $0$，我们统计相邻的四个点中 $1$ 所在的岛屿（与方法一不同的是，我们这里直接取 $p[i][j]$ 作为 `root`），累加去重后的岛屿面积，更新最大值。\n\n时间复杂度 $O(n^2)$。其中 $n$ 为矩阵 `grid` 的边长。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```rust\\nuse std::collections::HashSet;\\nimpl Solution {\\n fn dfs(\\n i: usize,\\n j: usize,\\n grid: &Vec<Vec<i32>>,\\n paths: &mut Vec<(usize, usize)>,\\n vis: &mut Vec<Vec<bool>>,\\n ) {\\n let n = vis.len();\\n if vis[i][j] || grid[i][j] != 1 {\\n return;\\n }\\n paths.push((i, j));\\n vis[i][j] = true;\\n if i != 0 {\\n Self::dfs(i - 1, j, grid, paths, vis);\\n }\\n if j != 0 {\\n Self::dfs(i, j - 1, grid, paths, vis);\\n }\\n if i != n - 1 {\\n Self::dfs(i + 1, j, grid, paths, vis);\\n }\\n if j != n - 1 {\\n Self::dfs(i, j + 1, grid, paths, vis);\\n }\\n }\\n\\n pub fn largest_island(mut grid: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {\\n let n = grid.len();\\n let mut vis = vec![vec![false; n]; n];\\n let mut group = vec![vec![0; n]; n];\\n let mut count = 1;\\n for i in 0..n {\\n for j in 0..n {\\n let mut paths: Vec<(usize, usize)> = Vec::new();\\n Self::dfs(i, j, &grid, &mut paths, &mut vis);\\n let m = paths.len() as i32;\\n if m != 0 {\\n for (x, y) in paths {\\n grid[x][y] = m;\\n group[x][y] = count;\\n }\\n count += 1;\\n }\\n }\\n }\\n let mut res = 0;\\n for i in 0..n {\\n for j in 0..n {\\n let mut sum = grid[i][j];\\n if grid[i][j] == 0 {\\n sum += 1;\\n let mut set = HashSet::new();\\n if i != 0 {\\n sum += grid[i - 1][j];\\n set.insert(group[i - 1][j]);\\n }\\n if j != 0 && !set.contains(&group[i][j - 1]) {\\n sum += grid[i][j - 1];\\n set.insert(group[i][j - 1]);\\n }\\n if i != n - 1 && !set.contains(&group[i + 1][j]) {\\n sum += grid[i + 1][j];\\n set.insert(group[i + 1][j]);\\n }\\n if j != n - 1 && !set.contains(&group[i][j + 1]) {\\n sum += grid[i][j + 1];\\n set.insert(group[i][j + 1]);\\n }\\n }\\n res = res.max(sum);\\n }\\n }\\n res\\n }\\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": "输入代码：\n['```python\\nfrom sortedcontainers import SortedList\\n\\n\\nclass ExamRoom:\\n\\n def __init__(self, n: int):\\n def dist(x):\\n l, r = x\\n return r - l - 1 if l == -1 or r == n else (r - l) >> 1\\n\\n self.n = n\\n self.ts = SortedList(key=lambda x: (-dist(x), x[0]))\\n self.left = {}\\n self.right = {}\\n self.add((-1, n))\\n\\n def seat(self) -> int:\\n s = self.ts[0]\\n p = (s[0] + s[1]) >> 1\\n if s[0] == -1:\\n p = 0\\n elif s[1] == self.n:\\n p = self.n - 1\\n self.delete(s)\\n self.add((s[0], p))\\n self.add((p, s[1]))\\n return p\\n\\n def leave(self, p: int) -> None:\\n l, r = self.left[p], self.right[p]\\n self.delete((l, p))\\n self.delete((p, r))\\n self.add((l, r))\\n\\n def add(self, s):\\n self.ts.add(s)\\n self.left[s[1]] = s[0]\\n self.right[s[0]] = s[1]\\n\\n def delete(self, s):\\n self.ts.remove(s)\\n self.left.pop(s[1])\\n self.right.pop(s[0])\\n\\n\\n# Your ExamRoom object will be instantiated and called as such:\\n# obj = ExamRoom(n)\\n# param_1 = obj.seat()\\n# obj.leave(p)\\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有序集合 + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，考虑到每次 $seat()$ 时都需要找到最大距离的座位，我们可以使用有序集合来保存座位区间。有序集合的每个元素为一个二元组 $(l, r)$，表示 $l$ 和 $r$ 之间（不包括 $l$ 和 $r$）的座位可以坐学生。初始时有序集合中只有一个元素 $(-1, n)$，表示 $(-1, n)$ 之间的座位可以坐学生。\n\n另外，我们使用两个哈希表 `left` 和 `right` 来维护每个有学生的座位的左右邻居学生，方便我们在 $leave(p)$ 时合并两个座位区间。\n\n时间复杂度 $O(\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为考场的座位数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在考场里，一排有 N 个座位，分别编号为 0, 1, 2, ..., N-1 。\n当学生进入考场后，他必须坐在能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。如果有多个这样的座位，他会坐在编号最小的座位上。(另外，如果考场里没有人，那么学生就坐在 0 号座位上。)\n返回 ExamRoom(int N) 类，它有两个公开的函数：其中，函数 ExamRoom.seat() 会返回一个 int （整型数据），代表学生坐的位置；函数 ExamRoom.leave(int p) 代表坐在座位 p 上的学生现在离开了考场。每次调用 ExamRoom.leave(p) 时都保证有学生坐在座位 p 上。\n \n示例：\n输入：[\"ExamRoom\",\"seat\",\"seat\",\"seat\",\"seat\",\"leave\",\"seat\"], [[10],[],[],[],[],[4],[]]\n输出：[null,0,9,4,2,null,5]\n解释：\nExamRoom(10) -> null\nseat() -> 0，没有人在考场里，那么学生坐在 0 号座位上。\nseat() -> 9，学生最后坐在 9 号座位上。\nseat() -> 4，学生最后坐在 4 号座位上。\nseat() -> 2，学生最后坐在 2 号座位上。\nleave(4) -> null\nseat() -> 5，学生最后坐在 5 号座位上。\n\n \n提示：\n\n1 <= N <= 10^9\n在所有的测试样例中 ExamRoom.seat() 和 ExamRoom.leave() 最多被调用 10^4 次。\n保证在调用 ExamRoom.leave(p) 时有学生正坐在座位 p 上。"
}
] |
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 ExamRoom {\\n private TreeSet<int[]> ts = new TreeSet<>((a, b) -> {\\n int d1 = dist(a), d2 = dist(b);\\n return d1 == d2 ? a[0] - b[0] : d2 - d1;\\n });\\n private Map<Integer, Integer> left = new HashMap<>();\\n private Map<Integer, Integer> right = new HashMap<>();\\n private int n;\\n\\n public ExamRoom(int n) {\\n this.n = n;\\n add(new int[] {-1, n});\\n }\\n\\n public int seat() {\\n int[] s = ts.first();\\n int p = (s[0] + s[1]) >> 1;\\n if (s[0] == -1) {\\n p = 0;\\n } else if (s[1] == n) {\\n p = n - 1;\\n }\\n del(s);\\n add(new int[] {s[0], p});\\n add(new int[] {p, s[1]});\\n return p;\\n }\\n\\n public void leave(int p) {\\n int l = left.get(p), r = right.get(p);\\n del(new int[] {l, p});\\n del(new int[] {p, r});\\n add(new int[] {l, r});\\n }\\n\\n private int dist(int[] s) {\\n int l = s[0], r = s[1];\\n return l == -1 || r == n ? r - l - 1 : (r - l) >> 1;\\n }\\n\\n private void add(int[] s) {\\n ts.add(s);\\n left.put(s[1], s[0]);\\n right.put(s[0], s[1]);\\n }\\n\\n private void del(int[] s) {\\n ts.remove(s);\\n left.remove(s[1]);\\n right.remove(s[0]);\\n }\\n}\\n\\n/**\\n * Your ExamRoom object will be instantiated and called as such:\\n * ExamRoom obj = new ExamRoom(n);\\n * int param_1 = obj.seat();\\n * obj.leave(p);\\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有序集合 + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，考虑到每次 $seat()$ 时都需要找到最大距离的座位，我们可以使用有序集合来保存座位区间。有序集合的每个元素为一个二元组 $(l, r)$，表示 $l$ 和 $r$ 之间（不包括 $l$ 和 $r$）的座位可以坐学生。初始时有序集合中只有一个元素 $(-1, n)$，表示 $(-1, n)$ 之间的座位可以坐学生。\n\n另外，我们使用两个哈希表 `left` 和 `right` 来维护每个有学生的座位的左右邻居学生，方便我们在 $leave(p)$ 时合并两个座位区间。\n\n时间复杂度 $O(\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为考场的座位数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在考场里，一排有 N 个座位，分别编号为 0, 1, 2, ..., N-1 。\n当学生进入考场后，他必须坐在能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。如果有多个这样的座位，他会坐在编号最小的座位上。(另外，如果考场里没有人，那么学生就坐在 0 号座位上。)\n返回 ExamRoom(int N) 类，它有两个公开的函数：其中，函数 ExamRoom.seat() 会返回一个 int （整型数据），代表学生坐的位置；函数 ExamRoom.leave(int p) 代表坐在座位 p 上的学生现在离开了考场。每次调用 ExamRoom.leave(p) 时都保证有学生坐在座位 p 上。\n \n示例：\n输入：[\"ExamRoom\",\"seat\",\"seat\",\"seat\",\"seat\",\"leave\",\"seat\"], [[10],[],[],[],[],[4],[]]\n输出：[null,0,9,4,2,null,5]\n解释：\nExamRoom(10) -> null\nseat() -> 0，没有人在考场里，那么学生坐在 0 号座位上。\nseat() -> 9，学生最后坐在 9 号座位上。\nseat() -> 4，学生最后坐在 4 号座位上。\nseat() -> 2，学生最后坐在 2 号座位上。\nleave(4) -> null\nseat() -> 5，学生最后坐在 5 号座位上。\n\n \n提示：\n\n1 <= N <= 10^9\n在所有的测试样例中 ExamRoom.seat() 和 ExamRoom.leave() 最多被调用 10^4 次。\n保证在调用 ExamRoom.leave(p) 时有学生正坐在座位 p 上。"
}
] |
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['```cpp\\nint N;\\n\\nint dist(const pair<int, int>& p) {\\n auto [l, r] = p;\\n if (l == -1 || r == N) return r - l - 1;\\n return (r - l) >> 1;\\n}\\n\\nstruct cmp {\\n bool operator()(const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) const {\\n int d1 = dist(a), d2 = dist(b);\\n return d1 == d2 ? a.first < b.first : d1 > d2;\\n };\\n};\\n\\nclass ExamRoom {\\npublic:\\n ExamRoom(int n) {\\n N = n;\\n this->n = n;\\n add({-1, n});\\n }\\n\\n int seat() {\\n auto s = *ts.begin();\\n int p = (s.first + s.second) >> 1;\\n if (s.first == -1) {\\n p = 0;\\n } else if (s.second == n) {\\n p = n - 1;\\n }\\n del(s);\\n add({s.first, p});\\n add({p, s.second});\\n return p;\\n }\\n\\n void leave(int p) {\\n int l = left[p], r = right[p];\\n del({l, p});\\n del({p, r});\\n add({l, r});\\n }\\n\\nprivate:\\n set<pair<int, int>, cmp> ts;\\n unordered_map<int, int> left;\\n unordered_map<int, int> right;\\n int n;\\n\\n void add(pair<int, int> s) {\\n ts.insert(s);\\n left[s.second] = s.first;\\n right[s.first] = s.second;\\n }\\n\\n void del(pair<int, int> s) {\\n ts.erase(s);\\n left.erase(s.second);\\n right.erase(s.first);\\n }\\n};\\n\\n/**\\n * Your ExamRoom object will be instantiated and called as such:\\n * ExamRoom* obj = new ExamRoom(n);\\n * int param_1 = obj->seat();\\n * obj->leave(p);\\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有序集合 + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，考虑到每次 $seat()$ 时都需要找到最大距离的座位，我们可以使用有序集合来保存座位区间。有序集合的每个元素为一个二元组 $(l, r)$，表示 $l$ 和 $r$ 之间（不包括 $l$ 和 $r$）的座位可以坐学生。初始时有序集合中只有一个元素 $(-1, n)$，表示 $(-1, n)$ 之间的座位可以坐学生。\n\n另外，我们使用两个哈希表 `left` 和 `right` 来维护每个有学生的座位的左右邻居学生，方便我们在 $leave(p)$ 时合并两个座位区间。\n\n时间复杂度 $O(\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为考场的座位数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在考场里，一排有 N 个座位，分别编号为 0, 1, 2, ..., N-1 。\n当学生进入考场后，他必须坐在能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。如果有多个这样的座位，他会坐在编号最小的座位上。(另外，如果考场里没有人，那么学生就坐在 0 号座位上。)\n返回 ExamRoom(int N) 类，它有两个公开的函数：其中，函数 ExamRoom.seat() 会返回一个 int （整型数据），代表学生坐的位置；函数 ExamRoom.leave(int p) 代表坐在座位 p 上的学生现在离开了考场。每次调用 ExamRoom.leave(p) 时都保证有学生坐在座位 p 上。\n \n示例：\n输入：[\"ExamRoom\",\"seat\",\"seat\",\"seat\",\"seat\",\"leave\",\"seat\"], [[10],[],[],[],[],[4],[]]\n输出：[null,0,9,4,2,null,5]\n解释：\nExamRoom(10) -> null\nseat() -> 0，没有人在考场里，那么学生坐在 0 号座位上。\nseat() -> 9，学生最后坐在 9 号座位上。\nseat() -> 4，学生最后坐在 4 号座位上。\nseat() -> 2，学生最后坐在 2 号座位上。\nleave(4) -> null\nseat() -> 5，学生最后坐在 5 号座位上。\n\n \n提示：\n\n1 <= N <= 10^9\n在所有的测试样例中 ExamRoom.seat() 和 ExamRoom.leave() 最多被调用 10^4 次。\n保证在调用 ExamRoom.leave(p) 时有学生正坐在座位 p 上。"
}
] |
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['```go\\ntype ExamRoom struct {\\n\\trbt *redblacktree.Tree\\n\\tleft map[int]int\\n\\tright map[int]int\\n\\tn int\\n}\\n\\nfunc Constructor(n int) ExamRoom {\\n\\tdist := func(s []int) int {\\n\\t\\tif s[0] == -1 || s[1] == n {\\n\\t\\t\\treturn s[1] - s[0] - 1\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn (s[1] - s[0]) >> 1\\n\\t}\\n\\tcmp := func(a, b interface{}) int {\\n\\t\\tx, y := a.([]int), b.([]int)\\n\\t\\td1, d2 := dist(x), dist(y)\\n\\t\\tif d1 == d2 {\\n\\t\\t\\treturn x[0] - y[0]\\n\\t\\t}\\n\\t\\treturn d2 - d1\\n\\t}\\n\\tthis := ExamRoom{redblacktree.NewWith(cmp), map[int]int{}, map[int]int{}, n}\\n\\tthis.add([]int{-1, n})\\n\\treturn this\\n}\\n\\nfunc (this *ExamRoom) Seat() int {\\n\\ts := this.rbt.Left().Key.([]int)\\n\\tp := (s[0] + s[1]) >> 1\\n\\tif s[0] == -1 {\\n\\t\\tp = 0\\n\\t} else if s[1] == this.n {\\n\\t\\tp = this.n - 1\\n\\t}\\n\\tthis.del(s)\\n\\tthis.add([]int{s[0], p})\\n\\tthis.add([]int{p, s[1]})\\n\\treturn p\\n}\\n\\nfunc (this *ExamRoom) Leave(p int) {\\n\\tl, _ := this.left[p]\\n\\tr, _ := this.right[p]\\n\\tthis.del([]int{l, p})\\n\\tthis.del([]int{p, r})\\n\\tthis.add([]int{l, r})\\n}\\n\\nfunc (this *ExamRoom) add(s []int) {\\n\\tthis.rbt.Put(s, struct{}{})\\n\\tthis.left[s[1]] = s[0]\\n\\tthis.right[s[0]] = s[1]\\n}\\n\\nfunc (this *ExamRoom) del(s []int) {\\n\\tthis.rbt.Remove(s)\\n\\tdelete(this.left, s[1])\\n\\tdelete(this.right, s[0])\\n}\\n\\n/**\\n * Your ExamRoom object will be instantiated and called as such:\\n * obj := Constructor(n);\\n * param_1 := obj.Seat();\\n * obj.Leave(p);\\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有序集合 + 哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，考虑到每次 $seat()$ 时都需要找到最大距离的座位，我们可以使用有序集合来保存座位区间。有序集合的每个元素为一个二元组 $(l, r)$，表示 $l$ 和 $r$ 之间（不包括 $l$ 和 $r$）的座位可以坐学生。初始时有序集合中只有一个元素 $(-1, n)$，表示 $(-1, n)$ 之间的座位可以坐学生。\n\n另外，我们使用两个哈希表 `left` 和 `right` 来维护每个有学生的座位的左右邻居学生，方便我们在 $leave(p)$ 时合并两个座位区间。\n\n时间复杂度 $O(\\log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为考场的座位数。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在考场里，一排有 N 个座位，分别编号为 0, 1, 2, ..., N-1 。\n当学生进入考场后，他必须坐在能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。如果有多个这样的座位，他会坐在编号最小的座位上。(另外，如果考场里没有人，那么学生就坐在 0 号座位上。)\n返回 ExamRoom(int N) 类，它有两个公开的函数：其中，函数 ExamRoom.seat() 会返回一个 int （整型数据），代表学生坐的位置；函数 ExamRoom.leave(int p) 代表坐在座位 p 上的学生现在离开了考场。每次调用 ExamRoom.leave(p) 时都保证有学生坐在座位 p 上。\n \n示例：\n输入：[\"ExamRoom\",\"seat\",\"seat\",\"seat\",\"seat\",\"leave\",\"seat\"], [[10],[],[],[],[],[4],[]]\n输出：[null,0,9,4,2,null,5]\n解释：\nExamRoom(10) -> null\nseat() -> 0，没有人在考场里，那么学生坐在 0 号座位上。\nseat() -> 9，学生最后坐在 9 号座位上。\nseat() -> 4，学生最后坐在 4 号座位上。\nseat() -> 2，学生最后坐在 2 号座位上。\nleave(4) -> null\nseat() -> 5，学生最后坐在 5 号座位上。\n\n \n提示：\n\n1 <= N <= 10^9\n在所有的测试样例中 ExamRoom.seat() 和 ExamRoom.leave() 最多被调用 10^4 次。\n保证在调用 ExamRoom.leave(p) 时有学生正坐在座位 p 上。"
}
] |
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 canVisitAllRooms(self, rooms: List[List[int]]) -> bool:\\n def dfs(u):\\n if u in vis:\\n return\\n vis.add(u)\\n for v in rooms[u]:\\n dfs(v)\\n\\n vis = set()\\n dfs(0)\\n return len(vis) == len(rooms)\\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，DFS。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 个房间，房间按从 0 到 n - 1 编号。最初，除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。你的目标是进入所有的房间。然而，你不能在没有获得钥匙的时候进入锁住的房间。\n当你进入一个房间，你可能会在里面找到一套不同的钥匙，每把钥匙上都有对应的房间号，即表示钥匙可以打开的房间。你可以拿上所有钥匙去解锁其他房间。\n给你一个数组 rooms 其中 rooms[i] 是你进入 i 号房间可以获得的钥匙集合。如果能进入 所有 房间返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：rooms = [[1],[2],[3],[]]\n输出：true\n解释：\n我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。\n之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。\n然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。\n最后我们去了 3 号房间。\n由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。\n\n示例 2：\n\n输入：rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]\n输出：false\n解释：我们不能进入 2 号房间。\n\n \n提示：\n\nn == rooms.length\n2 <= n <= 1000\n0 <= rooms[i].length <= 1000\n1 <= sum(rooms[i].length) <= 3000\n0 <= rooms[i][j] < n\n所有 rooms[i] 的值 互不相同"
}
] |
请分析给定的编程代码功能是什么, 是用什么思路实现的？
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[
{
"from": "human",
"value": "有 n 个房间，房间按从 0 到 n - 1 编号。最初，除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。你的目标是进入所有的房间。然而，你不能在没有获得钥匙的时候进入锁住的房间。\n当你进入一个房间，你可能会在里面找到一套不同的钥匙，每把钥匙上都有对应的房间号，即表示钥匙可以打开的房间。你可以拿上所有钥匙去解锁其他房间。\n给你一个数组 rooms 其中 rooms[i] 是你进入 i 号房间可以获得的钥匙集合。如果能进入 所有 房间返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：rooms = [[1],[2],[3],[]]\n输出：true\n解释：\n我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。\n之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。\n然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。\n最后我们去了 3 号房间。\n由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。\n\n示例 2：\n\n输入：rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]\n输出：false\n解释：我们不能进入 2 号房间。\n\n \n提示：\n\nn == rooms.length\n2 <= n <= 1000\n0 <= rooms[i].length <= 1000\n1 <= sum(rooms[i].length) <= 3000\n0 <= rooms[i][j] < n\n所有 rooms[i] 的值 互不相同\n请使用 Java 语言。\n\n这里提供一个参考思路，DFS。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private List<List<Integer>> rooms;\\n private Set<Integer> vis;\\n\\n public boolean canVisitAllRooms(List<List<Integer>> rooms) {\\n vis = new HashSet<>();\\n this.rooms = rooms;\\n dfs(0);\\n return vis.size() == rooms.size();\\n }\\n\\n private void dfs(int u) {\\n if (vis.contains(u)) {\\n return;\\n }\\n vis.add(u);\\n for (int v : rooms.get(u)) {\\n dfs(v);\\n }\\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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<vector<int>> rooms;\\n unordered_set<int> vis;\\n\\n bool canVisitAllRooms(vector<vector<int>>& rooms) {\\n vis.clear();\\n this->rooms = rooms;\\n dfs(0);\\n return vis.size() == rooms.size();\\n }\\n\\n void dfs(int u) {\\n if (vis.count(u)) return;\\n vis.insert(u);\\n for (int v : rooms[u]) dfs(v);\\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，DFS。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 个房间，房间按从 0 到 n - 1 编号。最初，除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。你的目标是进入所有的房间。然而，你不能在没有获得钥匙的时候进入锁住的房间。\n当你进入一个房间，你可能会在里面找到一套不同的钥匙，每把钥匙上都有对应的房间号，即表示钥匙可以打开的房间。你可以拿上所有钥匙去解锁其他房间。\n给你一个数组 rooms 其中 rooms[i] 是你进入 i 号房间可以获得的钥匙集合。如果能进入 所有 房间返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：rooms = [[1],[2],[3],[]]\n输出：true\n解释：\n我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。\n之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。\n然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。\n最后我们去了 3 号房间。\n由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。\n\n示例 2：\n\n输入：rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]\n输出：false\n解释：我们不能进入 2 号房间。\n\n \n提示：\n\nn == rooms.length\n2 <= n <= 1000\n0 <= rooms[i].length <= 1000\n1 <= sum(rooms[i].length) <= 3000\n0 <= rooms[i][j] < n\n所有 rooms[i] 的值 互不相同"
}
] |
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['```go\\nfunc canVisitAllRooms(rooms [][]int) bool {\\n\\tvis := make(map[int]bool)\\n\\tvar dfs func(u int)\\n\\tdfs = func(u int) {\\n\\t\\tif vis[u] {\\n\\t\\t\\treturn\\n\\t\\t}\\n\\t\\tvis[u] = true\\n\\t\\tfor _, v := range rooms[u] {\\n\\t\\t\\tdfs(v)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tdfs(0)\\n\\treturn len(vis) == len(rooms)\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，DFS。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 个房间，房间按从 0 到 n - 1 编号。最初，除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。你的目标是进入所有的房间。然而，你不能在没有获得钥匙的时候进入锁住的房间。\n当你进入一个房间，你可能会在里面找到一套不同的钥匙，每把钥匙上都有对应的房间号，即表示钥匙可以打开的房间。你可以拿上所有钥匙去解锁其他房间。\n给你一个数组 rooms 其中 rooms[i] 是你进入 i 号房间可以获得的钥匙集合。如果能进入 所有 房间返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：rooms = [[1],[2],[3],[]]\n输出：true\n解释：\n我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。\n之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。\n然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。\n最后我们去了 3 号房间。\n由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。\n\n示例 2：\n\n输入：rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]\n输出：false\n解释：我们不能进入 2 号房间。\n\n \n提示：\n\nn == rooms.length\n2 <= n <= 1000\n0 <= rooms[i].length <= 1000\n1 <= sum(rooms[i].length) <= 3000\n0 <= rooms[i][j] < n\n所有 rooms[i] 的值 互不相同"
}
] |
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['```ts\\nfunction canVisitAllRooms(rooms: number[][]): boolean {\\n const n = rooms.length;\\n const isOpen = new Array(n).fill(false);\\n const dfs = (i: number) => {\\n if (isOpen[i]) {\\n return;\\n }\\n isOpen[i] = true;\\n rooms[i].forEach(k => dfs(k));\\n };\\n dfs(0);\\n return isOpen.every(v => v);\\n}\\n```', '```ts\\nfunction canVisitAllRooms(rooms: number[][]): boolean {\\n const n = rooms.length;\\n const isOpen = new Array(n).fill(false);\\n const keys = [0];\\n while (keys.length !== 0) {\\n const i = keys.pop();\\n if (isOpen[i]) {\\n continue;\\n }\\n isOpen[i] = true;\\n keys.push(...rooms[i]);\\n }\\n return isOpen.every(v => v);\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 TypeScript 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，DFS。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 个房间，房间按从 0 到 n - 1 编号。最初，除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。你的目标是进入所有的房间。然而，你不能在没有获得钥匙的时候进入锁住的房间。\n当你进入一个房间，你可能会在里面找到一套不同的钥匙，每把钥匙上都有对应的房间号，即表示钥匙可以打开的房间。你可以拿上所有钥匙去解锁其他房间。\n给你一个数组 rooms 其中 rooms[i] 是你进入 i 号房间可以获得的钥匙集合。如果能进入 所有 房间返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：rooms = [[1],[2],[3],[]]\n输出：true\n解释：\n我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。\n之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。\n然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。\n最后我们去了 3 号房间。\n由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。\n\n示例 2：\n\n输入：rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]\n输出：false\n解释：我们不能进入 2 号房间。\n\n \n提示：\n\nn == rooms.length\n2 <= n <= 1000\n0 <= rooms[i].length <= 1000\n1 <= sum(rooms[i].length) <= 3000\n0 <= rooms[i][j] < n\n所有 rooms[i] 的值 互不相同"
}
] |
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 can_visit_all_rooms(rooms: Vec<Vec<i32>>) -> bool {\\n let n = rooms.len();\\n let mut is_open = vec![false; n];\\n let mut keys = vec![0];\\n while !keys.is_empty() {\\n let i = keys.pop().unwrap();\\n if is_open[i] {\\n continue;\\n }\\n is_open[i] = true;\\n rooms[i].iter().for_each(|&key| keys.push(key as usize));\\n }\\n is_open.iter().all(|&v| v)\\n }\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Rust 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，DFS。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有 n 个房间，房间按从 0 到 n - 1 编号。最初，除 0 号房间外的其余所有房间都被锁住。你的目标是进入所有的房间。然而，你不能在没有获得钥匙的时候进入锁住的房间。\n当你进入一个房间，你可能会在里面找到一套不同的钥匙，每把钥匙上都有对应的房间号，即表示钥匙可以打开的房间。你可以拿上所有钥匙去解锁其他房间。\n给你一个数组 rooms 其中 rooms[i] 是你进入 i 号房间可以获得的钥匙集合。如果能进入 所有 房间返回 true，否则返回 false。\n \n\n\n示例 1：\n\n输入：rooms = [[1],[2],[3],[]]\n输出：true\n解释：\n我们从 0 号房间开始，拿到钥匙 1。\n之后我们去 1 号房间，拿到钥匙 2。\n然后我们去 2 号房间，拿到钥匙 3。\n最后我们去了 3 号房间。\n由于我们能够进入每个房间，我们返回 true。\n\n示例 2：\n\n输入：rooms = [[1,3],[3,0,1],[2],[0]]\n输出：false\n解释：我们不能进入 2 号房间。\n\n \n提示：\n\nn == rooms.length\n2 <= n <= 1000\n0 <= rooms[i].length <= 1000\n1 <= sum(rooms[i].length) <= 3000\n0 <= rooms[i][j] < n\n所有 rooms[i] 的值 互不相同"
}
] |
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": "有一组 n 个人作为实验对象，从 0 到 n - 1 编号，其中每个人都有不同数目的钱，以及不同程度的安静值（quietness）。为了方便起见，我们将编号为 x 的人简称为 \"person x \"。\n给你一个数组 richer ，其中 richer[i] = [ai, bi] 表示 person ai 比 person bi 更有钱。另给你一个整数数组 quiet ，其中 quiet[i] 是 person i 的安静值。richer 中所给出的数据 逻辑自洽（也就是说，在 person x 比 person y 更有钱的同时，不会出现 person y 比 person x 更有钱的情况 ）。\n现在，返回一个整数数组 answer 作为答案，其中 answer[x] = y 的前提是，在所有拥有的钱肯定不少于 person x 的人中，person y 是最安静的人（也就是安静值 quiet[y] 最小的人）。\n \n示例 1：\n\n输入：richer = [[1,0],[2,1],[3,1],[3,7],[4,3],[5,3],[6,3]], quiet = [3,2,5,4,6,1,7,0]\n输出：[5,5,2,5,4,5,6,7]\n解释： \nanswer[0] = 5，\nperson 5 比 person 3 有更多的钱，person 3 比 person 1 有更多的钱，person 1 比 person 0 有更多的钱。\n唯一较为安静（有较低的安静值 quiet[x]）的人是 person 7，\n但是目前还不清楚他是否比 person 0 更有钱。\nanswer[7] = 7，\n在所有拥有的钱肯定不少于 person 7 的人中（这可能包括 person 3，4，5，6 以及 7），\n最安静（有较低安静值 quiet[x]）的人是 person 7。\n其他的答案也可以用类似的推理来解释。\n\n示例 2：\n\n输入：richer = [], quiet = [0]\n输出：[0]\n\n\n \n\n提示：\n\nn == quiet.length\n1 <= n <= 500\n0 <= quiet[i] < n\nquiet 的所有值 互不相同\n0 <= richer.length <= n * (n - 1) / 2\n0 <= ai, bi < n\nai != bi\nricher 中的所有数对 互不相同\n对 richer 的观察在逻辑上是一致的\n请使用 Python3 语言。\n\n这里提供一个参考思路，我们知道，从图的任一点 i 出发，沿着有向边所能访问到的点，都比 i 更有钱。DFS 深搜即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def loudAndRich(self, richer: List[List[int]], quiet: List[int]) -> List[int]:\\n n = len(quiet)\\n g = defaultdict(list)\\n for a, b in richer:\\n g[b].append(a)\\n ans = [-1] * n\\n\\n def dfs(i):\\n if ans[i] != -1:\\n return\\n ans[i] = i\\n for j in g[i]:\\n dfs(j)\\n if quiet[ans[j]] < quiet[ans[i]]:\\n ans[i] = ans[j]\\n\\n for i in range(n):\\n dfs(i)\\n return ans\\n```']"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的答案。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n private Map<Integer, List<Integer>> g;\\n private int[] quiet;\\n private int[] ans;\\n\\n public int[] loudAndRich(int[][] richer, int[] quiet) {\\n g = new HashMap<>();\\n this.quiet = quiet;\\n ans = new int[quiet.length];\\n Arrays.fill(ans, -1);\\n for (int[] r : richer) {\\n g.computeIfAbsent(r[1], k -> new ArrayList<>()).add(r[0]);\\n }\\n for (int i = 0; i < quiet.length; ++i) {\\n dfs(i);\\n }\\n return ans;\\n }\\n\\n private void dfs(int i) {\\n if (ans[i] != -1) {\\n return;\\n }\\n ans[i] = i;\\n if (!g.containsKey(i)) {\\n return;\\n }\\n for (int j : g.get(i)) {\\n dfs(j);\\n if (quiet[ans[j]] < quiet[ans[i]]) {\\n ans[i] = ans[j];\\n }\\n }\\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，我们知道，从图的任一点 i 出发，沿着有向边所能访问到的点，都比 i 更有钱。DFS 深搜即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一组 n 个人作为实验对象，从 0 到 n - 1 编号，其中每个人都有不同数目的钱，以及不同程度的安静值（quietness）。为了方便起见，我们将编号为 x 的人简称为 \"person x \"。\n给你一个数组 richer ，其中 richer[i] = [ai, bi] 表示 person ai 比 person bi 更有钱。另给你一个整数数组 quiet ，其中 quiet[i] 是 person i 的安静值。richer 中所给出的数据 逻辑自洽（也就是说，在 person x 比 person y 更有钱的同时，不会出现 person y 比 person x 更有钱的情况 ）。\n现在，返回一个整数数组 answer 作为答案，其中 answer[x] = y 的前提是，在所有拥有的钱肯定不少于 person x 的人中，person y 是最安静的人（也就是安静值 quiet[y] 最小的人）。\n \n示例 1：\n\n输入：richer = [[1,0],[2,1],[3,1],[3,7],[4,3],[5,3],[6,3]], quiet = [3,2,5,4,6,1,7,0]\n输出：[5,5,2,5,4,5,6,7]\n解释： \nanswer[0] = 5，\nperson 5 比 person 3 有更多的钱，person 3 比 person 1 有更多的钱，person 1 比 person 0 有更多的钱。\n唯一较为安静（有较低的安静值 quiet[x]）的人是 person 7，\n但是目前还不清楚他是否比 person 0 更有钱。\nanswer[7] = 7，\n在所有拥有的钱肯定不少于 person 7 的人中（这可能包括 person 3，4，5，6 以及 7），\n最安静（有较低安静值 quiet[x]）的人是 person 7。\n其他的答案也可以用类似的推理来解释。\n\n示例 2：\n\n输入：richer = [], quiet = [0]\n输出：[0]\n\n\n \n\n提示：\n\nn == quiet.length\n1 <= n <= 500\n0 <= quiet[i] < n\nquiet 的所有值 互不相同\n0 <= richer.length <= n * (n - 1) / 2\n0 <= ai, bi < n\nai != bi\nricher 中的所有数对 互不相同\n对 richer 的观察在逻辑上是一致的"
}
] |
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": "输入代码：\n['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<int> loudAndRich(vector<vector<int>>& richer, vector<int>& quiet) {\\n int n = quiet.size();\\n vector<vector<int>> g(n);\\n for (auto& r : richer) g[r[1]].push_back(r[0]);\\n vector<int> ans(n, -1);\\n function<void(int)> dfs = [&](int i) {\\n if (ans[i] != -1) return;\\n ans[i] = i;\\n for (int j : g[i]) {\\n dfs(j);\\n if (quiet[ans[j]] < quiet[ans[i]]) ans[i] = ans[j];\\n }\\n };\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n dfs(i);\\n return ans;\\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，我们知道，从图的任一点 i 出发，沿着有向边所能访问到的点，都比 i 更有钱。DFS 深搜即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：有一组 n 个人作为实验对象，从 0 到 n - 1 编号，其中每个人都有不同数目的钱，以及不同程度的安静值（quietness）。为了方便起见，我们将编号为 x 的人简称为 \"person x \"。\n给你一个数组 richer ，其中 richer[i] = [ai, bi] 表示 person ai 比 person bi 更有钱。另给你一个整数数组 quiet ，其中 quiet[i] 是 person i 的安静值。richer 中所给出的数据 逻辑自洽（也就是说，在 person x 比 person y 更有钱的同时，不会出现 person y 比 person x 更有钱的情况 ）。\n现在，返回一个整数数组 answer 作为答案，其中 answer[x] = y 的前提是，在所有拥有的钱肯定不少于 person x 的人中，person y 是最安静的人（也就是安静值 quiet[y] 最小的人）。\n \n示例 1：\n\n输入：richer = [[1,0],[2,1],[3,1],[3,7],[4,3],[5,3],[6,3]], quiet = [3,2,5,4,6,1,7,0]\n输出：[5,5,2,5,4,5,6,7]\n解释： \nanswer[0] = 5，\nperson 5 比 person 3 有更多的钱，person 3 比 person 1 有更多的钱，person 1 比 person 0 有更多的钱。\n唯一较为安静（有较低的安静值 quiet[x]）的人是 person 7，\n但是目前还不清楚他是否比 person 0 更有钱。\nanswer[7] = 7，\n在所有拥有的钱肯定不少于 person 7 的人中（这可能包括 person 3，4，5，6 以及 7），\n最安静（有较低安静值 quiet[x]）的人是 person 7。\n其他的答案也可以用类似的推理来解释。\n\n示例 2：\n\n输入：richer = [], quiet = [0]\n输出：[0]\n\n\n \n\n提示：\n\nn == quiet.length\n1 <= n <= 500\n0 <= quiet[i] < n\nquiet 的所有值 互不相同\n0 <= richer.length <= n * (n - 1) / 2\n0 <= ai, bi < n\nai != bi\nricher 中的所有数对 互不相同\n对 richer 的观察在逻辑上是一致的"
}
] |
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": "有一组 n 个人作为实验对象，从 0 到 n - 1 编号，其中每个人都有不同数目的钱，以及不同程度的安静值（quietness）。为了方便起见，我们将编号为 x 的人简称为 \"person x \"。\n给你一个数组 richer ，其中 richer[i] = [ai, bi] 表示 person ai 比 person bi 更有钱。另给你一个整数数组 quiet ，其中 quiet[i] 是 person i 的安静值。richer 中所给出的数据 逻辑自洽（也就是说，在 person x 比 person y 更有钱的同时，不会出现 person y 比 person x 更有钱的情况 ）。\n现在，返回一个整数数组 answer 作为答案，其中 answer[x] = y 的前提是，在所有拥有的钱肯定不少于 person x 的人中，person y 是最安静的人（也就是安静值 quiet[y] 最小的人）。\n \n示例 1：\n\n输入：richer = [[1,0],[2,1],[3,1],[3,7],[4,3],[5,3],[6,3]], quiet = [3,2,5,4,6,1,7,0]\n输出：[5,5,2,5,4,5,6,7]\n解释： \nanswer[0] = 5，\nperson 5 比 person 3 有更多的钱，person 3 比 person 1 有更多的钱，person 1 比 person 0 有更多的钱。\n唯一较为安静（有较低的安静值 quiet[x]）的人是 person 7，\n但是目前还不清楚他是否比 person 0 更有钱。\nanswer[7] = 7，\n在所有拥有的钱肯定不少于 person 7 的人中（这可能包括 person 3，4，5，6 以及 7），\n最安静（有较低安静值 quiet[x]）的人是 person 7。\n其他的答案也可以用类似的推理来解释。\n\n示例 2：\n\n输入：richer = [], quiet = [0]\n输出：[0]\n\n\n \n\n提示：\n\nn == quiet.length\n1 <= n <= 500\n0 <= quiet[i] < n\nquiet 的所有值 互不相同\n0 <= richer.length <= n * (n - 1) / 2\n0 <= ai, bi < n\nai != bi\nricher 中的所有数对 互不相同\n对 richer 的观察在逻辑上是一致的\n请使用 Go 语言。\n\n这里提供一个参考思路，我们知道，从图的任一点 i 出发，沿着有向边所能访问到的点，都比 i 更有钱。DFS 深搜即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc loudAndRich(richer [][]int, quiet []int) []int {\\n n := len(quiet)\\n ans := make([]int, n)\\n g := make([][]int, n)\\n for i := 0; i < n; i++ {\\n ans[i] = -1\\n g[i] = make([]int, 0)\\n }\\n for _, r := range richer {\\n g[r[1]] = append(g[r[1]], r[0])\\n }\\n\\n var dfs func(i int)\\n dfs = func(i int) {\\n if ans[i] != - 1 {\\n return\\n }\\n ans[i] = i\\n for _, j := range g[i] {\\n dfs(j)\\n if quiet[ans[j]] < quiet[ans[i]] {\\n ans[i] = ans[j]\\n }\\n }\\n }\\n\\n for i := 0; i < n; i++ {\\n dfs(i)\\n }\\n return ans\\n}\\n```']"
}
] |
请根据描述的需求和实现思路提示，完成函数开发
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[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```python\\nclass Node:\\n def __init__(self):\\n self.l = self.r = 0\\n self.cnt = self.length = 0\\n\\n\\nclass SegmentTree:\\n def __init__(self, nums):\\n n = len(nums) - 1\\n self.nums = nums\\n self.tr = [Node() for _ in range(n << 2)]\\n self.build(1, 0, n - 1)\\n\\n def build(self, u, l, r):\\n self.tr[u].l, self.tr[u].r = l, r\\n if l != r:\\n mid = (l + r) >> 1\\n self.build(u << 1, l, mid)\\n self.build(u << 1 | 1, mid + 1, r)\\n\\n def modify(self, u, l, r, k):\\n if self.tr[u].l >= l and self.tr[u].r <= r:\\n self.tr[u].cnt += k\\n else:\\n mid = (self.tr[u].l + self.tr[u].r) >> 1\\n if l <= mid:\\n self.modify(u << 1, l, r, k)\\n if r > mid:\\n self.modify(u << 1 | 1, l, r, k)\\n self.pushup(u)\\n\\n def pushup(self, u):\\n if self.tr[u].cnt:\\n self.tr[u].length = self.nums[self.tr[u].r + 1] - \\\\\\n self.nums[self.tr[u].l]\\n elif self.tr[u].l == self.tr[u].r:\\n self.tr[u].length = 0\\n else:\\n self.tr[u].length = self.tr[u << 1].length + \\\\\\n self.tr[u << 1 | 1].length\\n\\n @property\\n def length(self):\\n return self.tr[1].length\\n\\n\\nclass Solution:\\n def rectangleArea(self, rectangles: List[List[int]]) -> int:\\n segs = []\\n alls = set()\\n for x1, y1, x2, y2 in rectangles:\\n segs.append((x1, y1, y2, 1))\\n segs.append((x2, y1, y2, -1))\\n alls.update([y1, y2])\\n\\n segs.sort()\\n alls = sorted(alls)\\n tree = SegmentTree(alls)\\n m = {v: i for i, v in enumerate(alls)}\\n ans = 0\\n for i, (x, y1, y2, k) in enumerate(segs):\\n if i:\\n ans += tree.length * (x - segs[i - 1][0])\\n tree.modify(1, m[y1], m[y2] - 1, k)\\n ans %= int(1e9 + 7)\\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散化 + 线段树 + 扫描线的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，线段树将整个区间分割为多个不连续的子区间，子区间的数量不超过 $log(width)$。更新某个元素的值，只需要更新 $log(width)$ 个区间，并且这些区间都包含在一个包含该元素的大区间内。区间修改时，需要使用**懒标记**保证效率。\n\n- 线段树的每个节点代表一个区间；\n- 线段树具有唯一的根节点，代表的区间是整个统计范围，如 $[1, N]$；\n- 线段树的每个叶子节点代表一个长度为 1 的元区间 $[x, x]$；\n- 对于每个内部节点 $[l, r]$，它的左儿子是 $[l, mid]$，右儿子是 $[mid + 1, r]$, 其中 $mid = ⌊(l + r) / 2⌋$ (即向下取整)。\n\n对于本题，线段树节点维护的信息有：\n\n1. 区间被覆盖的次数 `cnt`；\n1. 区间被覆盖的长度 `len`。\n\n另外，由于本题利用了扫描线本身的特性，因此，区间修改时，不需要懒标记，也无须进行 pushdown 操作。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们给出了一个（轴对齐的）二维矩形列表 rectangles 。 对于 rectangle[i] = [xi1, yi1, xi2, yi2]，表示第 i 个矩形的坐标， (xi1, yi1) 是该矩形 左下角 的坐标， (xi2, yi2) 是该矩形 右上角 的坐标。\n计算平面中所有 rectangles 所覆盖的 总面积 。任何被两个或多个矩形覆盖的区域应只计算 一次 。\n返回 总面积 。因为答案可能太大，返回 109 + 7 的 模 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：rectangles = [[0,0,2,2],[1,0,2,3],[1,0,3,1]]\n输出：6\n解释：如图所示，三个矩形覆盖了总面积为6的区域。\n从(1,1)到(2,2)，绿色矩形和红色矩形重叠。\n从(1,0)到(2,3)，三个矩形都重叠。\n\n示例 2：\n\n输入：rectangles = [[0,0,1000000000,1000000000]]\n输出：49\n解释：答案是 1018 对 (109 + 7) 取模的结果， 即 49 。\n\n \n提示：\n\n1 <= rectangles.length <= 200\nrectanges[i].length = 4\n0 <= xi1, yi1, xi2, yi2 <= 109\n矩形叠加覆盖后的总面积不会超越 2^63 - 1 ，这意味着可以用一个 64 位有符号整数来保存面积结果。"
}
] |
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['```java\\nclass Node {\\n int l, r, cnt, length;\\n}\\n\\nclass SegmentTree {\\n private Node[] tr;\\n private int[] nums;\\n\\n public SegmentTree(int[] nums) {\\n this.nums = nums;\\n int n = nums.length - 1;\\n tr = new Node[n << 2];\\n for (int i = 0; i < tr.length; ++i) {\\n tr[i] = new Node();\\n }\\n build(1, 0, n - 1);\\n }\\n\\n private void build(int u, int l, int r) {\\n tr[u].l = l;\\n tr[u].r = r;\\n if (l != r) {\\n int mid = (l + r) >> 1;\\n build(u << 1, l, mid);\\n build(u << 1 | 1, mid + 1, r);\\n }\\n }\\n\\n public void modify(int u, int l, int r, int k) {\\n if (tr[u].l >= l && tr[u].r <= r) {\\n tr[u].cnt += k;\\n } else {\\n int mid = (tr[u].l + tr[u].r) >> 1;\\n if (l <= mid) {\\n modify(u << 1, l, r, k);\\n }\\n if (r > mid) {\\n modify(u << 1 | 1, l, r, k);\\n }\\n }\\n pushup(u);\\n }\\n\\n private void pushup(int u) {\\n if (tr[u].cnt > 0) {\\n tr[u].length = nums[tr[u].r + 1] - nums[tr[u].l];\\n } else if (tr[u].l == tr[u].r) {\\n tr[u].length = 0;\\n } else {\\n tr[u].length = tr[u << 1].length + tr[u << 1 | 1].length;\\n }\\n }\\n\\n public int query() {\\n return tr[1].length;\\n }\\n}\\n\\nclass Solution {\\n private static final int MOD = (int) 1e9 + 7;\\n\\n public int rectangleArea(int[][] rectangles) {\\n int n = rectangles.length;\\n int[][] segs = new int[n << 1][4];\\n int i = 0;\\n TreeSet<Integer> ts = new TreeSet<>();\\n for (var e : rectangles) {\\n int x1 = e[0], y1 = e[1], x2 = e[2], y2 = e[3];\\n segs[i++] = new int[] {x1, y1, y2, 1};\\n segs[i++] = new int[] {x2, y1, y2, -1};\\n ts.add(y1);\\n ts.add(y2);\\n }\\n Arrays.sort(segs, (a, b) -> a[0] - b[0]);\\n Map<Integer, Integer> m = new HashMap<>(ts.size());\\n i = 0;\\n int[] nums = new int[ts.size()];\\n for (int v : ts) {\\n m.put(v, i);\\n nums[i++] = v;\\n }\\n\\n SegmentTree tree = new SegmentTree(nums);\\n long ans = 0;\\n for (i = 0; i < segs.length; ++i) {\\n var e = segs[i];\\n int x = e[0], y1 = e[1], y2 = e[2], k = e[3];\\n if (i > 0) {\\n ans += (long) tree.query() * (x - segs[i - 1][0]);\\n }\\n tree.modify(1, m.get(y1), m.get(y2) - 1, k);\\n }\\n ans %= MOD;\\n return (int) 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离散化 + 线段树 + 扫描线的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，线段树将整个区间分割为多个不连续的子区间，子区间的数量不超过 $log(width)$。更新某个元素的值，只需要更新 $log(width)$ 个区间，并且这些区间都包含在一个包含该元素的大区间内。区间修改时，需要使用**懒标记**保证效率。\n\n- 线段树的每个节点代表一个区间；\n- 线段树具有唯一的根节点，代表的区间是整个统计范围，如 $[1, N]$；\n- 线段树的每个叶子节点代表一个长度为 1 的元区间 $[x, x]$；\n- 对于每个内部节点 $[l, r]$，它的左儿子是 $[l, mid]$，右儿子是 $[mid + 1, r]$, 其中 $mid = ⌊(l + r) / 2⌋$ (即向下取整)。\n\n对于本题，线段树节点维护的信息有：\n\n1. 区间被覆盖的次数 `cnt`；\n1. 区间被覆盖的长度 `len`。\n\n另外，由于本题利用了扫描线本身的特性，因此，区间修改时，不需要懒标记，也无须进行 pushdown 操作。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们给出了一个（轴对齐的）二维矩形列表 rectangles 。 对于 rectangle[i] = [xi1, yi1, xi2, yi2]，表示第 i 个矩形的坐标， (xi1, yi1) 是该矩形 左下角 的坐标， (xi2, yi2) 是该矩形 右上角 的坐标。\n计算平面中所有 rectangles 所覆盖的 总面积 。任何被两个或多个矩形覆盖的区域应只计算 一次 。\n返回 总面积 。因为答案可能太大，返回 109 + 7 的 模 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：rectangles = [[0,0,2,2],[1,0,2,3],[1,0,3,1]]\n输出：6\n解释：如图所示，三个矩形覆盖了总面积为6的区域。\n从(1,1)到(2,2)，绿色矩形和红色矩形重叠。\n从(1,0)到(2,3)，三个矩形都重叠。\n\n示例 2：\n\n输入：rectangles = [[0,0,1000000000,1000000000]]\n输出：49\n解释：答案是 1018 对 (109 + 7) 取模的结果， 即 49 。\n\n \n提示：\n\n1 <= rectangles.length <= 200\nrectanges[i].length = 4\n0 <= xi1, yi1, xi2, yi2 <= 109\n矩形叠加覆盖后的总面积不会超越 2^63 - 1 ，这意味着可以用一个 64 位有符号整数来保存面积结果。"
}
] |
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": "我们给出了一个（轴对齐的）二维矩形列表 rectangles 。 对于 rectangle[i] = [xi1, yi1, xi2, yi2]，表示第 i 个矩形的坐标， (xi1, yi1) 是该矩形 左下角 的坐标， (xi2, yi2) 是该矩形 右上角 的坐标。\n计算平面中所有 rectangles 所覆盖的 总面积 。任何被两个或多个矩形覆盖的区域应只计算 一次 。\n返回 总面积 。因为答案可能太大，返回 109 + 7 的 模 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：rectangles = [[0,0,2,2],[1,0,2,3],[1,0,3,1]]\n输出：6\n解释：如图所示，三个矩形覆盖了总面积为6的区域。\n从(1,1)到(2,2)，绿色矩形和红色矩形重叠。\n从(1,0)到(2,3)，三个矩形都重叠。\n\n示例 2：\n\n输入：rectangles = [[0,0,1000000000,1000000000]]\n输出：49\n解释：答案是 1018 对 (109 + 7) 取模的结果， 即 49 。\n\n \n提示：\n\n1 <= rectangles.length <= 200\nrectanges[i].length = 4\n0 <= xi1, yi1, xi2, yi2 <= 109\n矩形叠加覆盖后的总面积不会超越 2^63 - 1 ，这意味着可以用一个 64 位有符号整数来保存面积结果。\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用离散化 + 线段树 + 扫描线。\n这里提供一个参考思路，线段树将整个区间分割为多个不连续的子区间，子区间的数量不超过 $log(width)$。更新某个元素的值，只需要更新 $log(width)$ 个区间，并且这些区间都包含在一个包含该元素的大区间内。区间修改时，需要使用**懒标记**保证效率。\n\n- 线段树的每个节点代表一个区间；\n- 线段树具有唯一的根节点，代表的区间是整个统计范围，如 $[1, N]$；\n- 线段树的每个叶子节点代表一个长度为 1 的元区间 $[x, x]$；\n- 对于每个内部节点 $[l, r]$，它的左儿子是 $[l, mid]$，右儿子是 $[mid + 1, r]$, 其中 $mid = ⌊(l + r) / 2⌋$ (即向下取整)。\n\n对于本题，线段树节点维护的信息有：\n\n1. 区间被覆盖的次数 `cnt`；\n1. 区间被覆盖的长度 `len`。\n\n另外，由于本题利用了扫描线本身的特性，因此，区间修改时，不需要懒标记，也无须进行 pushdown 操作。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Node {\\npublic:\\n int l, r, cnt, length;\\n};\\n\\nclass SegmentTree {\\npublic:\\n vector<Node*> tr;\\n vector<int> nums;\\n\\n SegmentTree(vector<int>& nums) {\\n this->nums = nums;\\n int n = nums.size() - 1;\\n tr.resize(n << 2);\\n for (int i = 0; i < tr.size(); ++i) tr[i] = new Node();\\n build(1, 0, n - 1);\\n }\\n\\n void build(int u, int l, int r) {\\n tr[u]->l = l;\\n tr[u]->r = r;\\n if (l != r) {\\n int mid = (l + r) >> 1;\\n build(u << 1, l, mid);\\n build(u << 1 | 1, mid + 1, r);\\n }\\n }\\n\\n void modify(int u, int l, int r, int k) {\\n if (tr[u]->l >= l && tr[u]->r <= r)\\n tr[u]->cnt += k;\\n else {\\n int mid = (tr[u]->l + tr[u]->r) >> 1;\\n if (l <= mid) modify(u << 1, l, r, k);\\n if (r > mid) modify(u << 1 | 1, l, r, k);\\n }\\n pushup(u);\\n }\\n\\n int query() {\\n return tr[1]->length;\\n }\\n\\n void pushup(int u) {\\n if (tr[u]->cnt)\\n tr[u]->length = nums[tr[u]->r + 1] - nums[tr[u]->l];\\n else if (tr[u]->l == tr[u]->r)\\n tr[u]->length = 0;\\n else\\n tr[u]->length = tr[u << 1]->length + tr[u << 1 | 1]->length;\\n }\\n};\\n\\nclass Solution {\\npublic:\\n const int mod = 1e9 + 7;\\n\\n int rectangleArea(vector<vector<int>>& rectangles) {\\n int n = rectangles.size();\\n vector<vector<int>> segs(n << 1);\\n set<int> ts;\\n int i = 0;\\n for (auto& e : rectangles) {\\n int x1 = e[0], y1 = e[1], x2 = e[2], y2 = e[3];\\n segs[i++] = {x1, y1, y2, 1};\\n segs[i++] = {x2, y1, y2, -1};\\n ts.insert(y1);\\n ts.insert(y2);\\n }\\n sort(segs.begin(), segs.end());\\n unordered_map<int, int> m;\\n i = 0;\\n for (int v : ts) m[v] = i++;\\n vector<int> nums(ts.begin(), ts.end());\\n SegmentTree* tree = new SegmentTree(nums);\\n long long ans = 0;\\n for (int i = 0; i < segs.size(); ++i) {\\n auto e = segs[i];\\n int x = e[0], y1 = e[1], y2 = e[2], k = e[3];\\n if (i > 0) ans += (long long) tree->query() * (x - segs[i - 1][0]);\\n tree->modify(1, m[y1], m[y2] - 1, k);\\n }\\n ans %= mod;\\n return (int) ans;\\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['```go\\nfunc rectangleArea(rectangles [][]int) int {\\n\\tvar mod int = 1e9 + 7\\n\\tsegs := [][]int{}\\n\\talls := map[int]bool{}\\n\\tfor _, e := range rectangles {\\n\\t\\tx1, y1, x2, y2 := e[0], e[1], e[2], e[3]\\n\\t\\tsegs = append(segs, []int{x1, y1, y2, 1})\\n\\t\\tsegs = append(segs, []int{x2, y1, y2, -1})\\n\\t\\talls[y1] = true\\n\\t\\talls[y2] = true\\n\\t}\\n\\tnums := []int{}\\n\\tfor v := range alls {\\n\\t\\tnums = append(nums, v)\\n\\t}\\n\\tsort.Ints(nums)\\n\\tsort.Slice(segs, func(i, j int) bool { return segs[i][0] < segs[j][0] })\\n\\tm := map[int]int{}\\n\\tfor i, v := range nums {\\n\\t\\tm[v] = i\\n\\t}\\n\\ttree := newSegmentTree(nums)\\n\\tans := 0\\n\\tfor i, e := range segs {\\n\\t\\tx, y1, y2, k := e[0], e[1], e[2], e[3]\\n\\t\\tif i > 0 {\\n\\t\\t\\tans += tree.query() * (x - segs[i-1][0])\\n\\t\\t\\tans %= mod\\n\\t\\t}\\n\\t\\ttree.modify(1, m[y1], m[y2]-1, k)\\n\\t}\\n\\treturn ans\\n}\\n\\ntype node struct {\\n\\tl int\\n\\tr int\\n\\tcnt int\\n\\tlength int\\n}\\n\\ntype segmentTree struct {\\n\\ttr []*node\\n\\tnums []int\\n}\\n\\nfunc newSegmentTree(nums []int) *segmentTree {\\n\\tn := len(nums) - 1\\n\\ttr := make([]*node, n<<2)\\n\\tfor i := range tr {\\n\\t\\ttr[i] = &node{}\\n\\t}\\n\\tt := &segmentTree{tr, nums}\\n\\tt.build(1, 0, n-1)\\n\\treturn t\\n}\\n\\nfunc (t *segmentTree) build(u, l, r int) {\\n\\tt.tr[u].l, t.tr[u].r = l, r\\n\\tif l == r {\\n\\t\\treturn\\n\\t}\\n\\tmid := (l + r) >> 1\\n\\tt.build(u<<1, l, mid)\\n\\tt.build(u<<1|1, mid+1, r)\\n}\\n\\nfunc (t *segmentTree) modify(u, l, r, k int) {\\n\\tif t.tr[u].l >= l && t.tr[u].r <= r {\\n\\t\\tt.tr[u].cnt += k\\n\\t} else {\\n\\t\\tmid := (t.tr[u].l + t.tr[u].r) >> 1\\n\\t\\tif l <= mid {\\n\\t\\t\\tt.modify(u<<1, l, r, k)\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif r > mid {\\n\\t\\t\\tt.modify(u<<1|1, l, r, k)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tt.pushup(u)\\n}\\n\\nfunc (t *segmentTree) query() int {\\n\\treturn t.tr[1].length\\n}\\n\\nfunc (t *segmentTree) pushup(u int) {\\n\\tif t.tr[u].cnt > 0 {\\n\\t\\tt.tr[u].length = t.nums[t.tr[u].r+1] - t.nums[t.tr[u].l]\\n\\t} else if t.tr[u].l == t.tr[u].r {\\n\\t\\tt.tr[u].length = 0\\n\\t} else {\\n\\t\\tt.tr[u].length = t.tr[u<<1].length + t.tr[u<<1|1].length\\n\\t}\\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散化 + 线段树 + 扫描线的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，线段树将整个区间分割为多个不连续的子区间，子区间的数量不超过 $log(width)$。更新某个元素的值，只需要更新 $log(width)$ 个区间，并且这些区间都包含在一个包含该元素的大区间内。区间修改时，需要使用**懒标记**保证效率。\n\n- 线段树的每个节点代表一个区间；\n- 线段树具有唯一的根节点，代表的区间是整个统计范围，如 $[1, N]$；\n- 线段树的每个叶子节点代表一个长度为 1 的元区间 $[x, x]$；\n- 对于每个内部节点 $[l, r]$，它的左儿子是 $[l, mid]$，右儿子是 $[mid + 1, r]$, 其中 $mid = ⌊(l + r) / 2⌋$ (即向下取整)。\n\n对于本题，线段树节点维护的信息有：\n\n1. 区间被覆盖的次数 `cnt`；\n1. 区间被覆盖的长度 `len`。\n\n另外，由于本题利用了扫描线本身的特性，因此，区间修改时，不需要懒标记，也无须进行 pushdown 操作。\n整个函数的功能设计可以这样描述：我们给出了一个（轴对齐的）二维矩形列表 rectangles 。 对于 rectangle[i] = [xi1, yi1, xi2, yi2]，表示第 i 个矩形的坐标， (xi1, yi1) 是该矩形 左下角 的坐标， (xi2, yi2) 是该矩形 右上角 的坐标。\n计算平面中所有 rectangles 所覆盖的 总面积 。任何被两个或多个矩形覆盖的区域应只计算 一次 。\n返回 总面积 。因为答案可能太大，返回 109 + 7 的 模 。\n \n示例 1：\n\n\n输入：rectangles = [[0,0,2,2],[1,0,2,3],[1,0,3,1]]\n输出：6\n解释：如图所示，三个矩形覆盖了总面积为6的区域。\n从(1,1)到(2,2)，绿色矩形和红色矩形重叠。\n从(1,0)到(2,3)，三个矩形都重叠。\n\n示例 2：\n\n输入：rectangles = [[0,0,1000000000,1000000000]]\n输出：49\n解释：答案是 1018 对 (109 + 7) 取模的结果， 即 49 。\n\n \n提示：\n\n1 <= rectangles.length <= 200\nrectanges[i].length = 4\n0 <= xi1, yi1, xi2, yi2 <= 109\n矩形叠加覆盖后的总面积不会超越 2^63 - 1 ，这意味着可以用一个 64 位有符号整数来保存面积结果。"
}
] |
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['```python\\nclass Solution:\\n def surfaceArea(self, grid: List[List[int]]) -> int:\\n ans = 0\\n for i, row in enumerate(grid):\\n for j, v in enumerate(row):\\n if v:\\n ans += 2 + v * 4\\n if i:\\n ans -= min(v, grid[i - 1][j]) * 2\\n if j:\\n ans -= min(v, grid[i][j - 1]) * 2\\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遍历，逐个累加的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(1)$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给你一个 n * n 的网格 grid ，上面放置着一些 1 x 1 x 1 的正方体。每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在对应单元格 (i, j) 上。\n放置好正方体后，任何直接相邻的正方体都会互相粘在一起，形成一些不规则的三维形体。\n请你返回最终这些形体的总表面积。\n注意：每个形体的底面也需要计入表面积中。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[1,2],[3,4]]\n输出：34\n\n示例 2：\n\n\n输入：grid = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]\n输出：32\n\n示例 3：\n\n\n输入：grid = [[2,2,2],[2,1,2],[2,2,2]]\n输出：46\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50"
}
] |
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": "给你一个 n * n 的网格 grid ，上面放置着一些 1 x 1 x 1 的正方体。每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在对应单元格 (i, j) 上。\n放置好正方体后，任何直接相邻的正方体都会互相粘在一起，形成一些不规则的三维形体。\n请你返回最终这些形体的总表面积。\n注意：每个形体的底面也需要计入表面积中。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[1,2],[3,4]]\n输出：34\n\n示例 2：\n\n\n输入：grid = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]\n输出：32\n\n示例 3：\n\n\n输入：grid = [[2,2,2],[2,1,2],[2,2,2]]\n输出：46\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用遍历，逐个累加。\n这里提供一个参考思路，时间复杂度 $O(n^2)$，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 Solution {\\n public int surfaceArea(int[][] grid) {\\n int n = grid.length;\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j] > 0) {\\n ans += 2 + grid[i][j] * 4;\\n if (i > 0) {\\n ans -= Math.min(grid[i][j], grid[i - 1][j]) * 2;\\n }\\n if (j > 0) {\\n ans -= Math.min(grid[i][j], grid[i][j - 1]) * 2;\\n }\\n }\\n }\\n }\\n return 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。
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个 n * n 的网格 grid ，上面放置着一些 1 x 1 x 1 的正方体。每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在对应单元格 (i, j) 上。\n放置好正方体后，任何直接相邻的正方体都会互相粘在一起，形成一些不规则的三维形体。\n请你返回最终这些形体的总表面积。\n注意：每个形体的底面也需要计入表面积中。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[1,2],[3,4]]\n输出：34\n\n示例 2：\n\n\n输入：grid = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]\n输出：32\n\n示例 3：\n\n\n输入：grid = [[2,2,2],[2,1,2],[2,2,2]]\n输出：46\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用遍历，逐个累加。\n这里提供一个参考思路，时间复杂度 $O(n^2)$，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 Solution {\\npublic:\\n int surfaceArea(vector<vector<int>>& grid) {\\n int n = grid.size();\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\\n if (grid[i][j]) {\\n ans += 2 + grid[i][j] * 4;\\n if (i) ans -= min(grid[i][j], grid[i - 1][j]) * 2;\\n if (j) ans -= min(grid[i][j], grid[i][j - 1]) * 2;\\n }\\n }\\n }\\n return ans;\\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
|
[
{
"from": "human",
"value": "给你一个 n * n 的网格 grid ，上面放置着一些 1 x 1 x 1 的正方体。每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在对应单元格 (i, j) 上。\n放置好正方体后，任何直接相邻的正方体都会互相粘在一起，形成一些不规则的三维形体。\n请你返回最终这些形体的总表面积。\n注意：每个形体的底面也需要计入表面积中。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：grid = [[1,2],[3,4]]\n输出：34\n\n示例 2：\n\n\n输入：grid = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]\n输出：32\n\n示例 3：\n\n\n输入：grid = [[2,2,2],[2,1,2],[2,2,2]]\n输出：46\n\n \n提示：\n\nn == grid.length\nn == grid[i].length\n1 <= n <= 50\n0 <= grid[i][j] <= 50\n请使用 Go 语言。\n提示：可以使用遍历，逐个累加。\n这里提供一个参考思路，时间复杂度 $O(n^2)$，空间复杂度 $O(1)$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc surfaceArea(grid [][]int) int {\\n\\tans := 0\\n\\tfor i, row := range grid {\\n\\t\\tfor j, v := range row {\\n\\t\\t\\tif v > 0 {\\n\\t\\t\\t\\tans += 2 + v*4\\n\\t\\t\\t\\tif i > 0 {\\n\\t\\t\\t\\t\\tans -= min(v, grid[i-1][j]) * 2\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t\\tif j > 0 {\\n\\t\\t\\t\\t\\tans -= min(v, grid[i][j-1]) * 2\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\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```']"
}
] |
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": "给定一个正整数 n，返回 连续正整数满足所有数字之和为 n 的组数 。 \n \n示例 1:\n\n输入: n = 5\n输出: 2\n解释: 5 = 2 + 3，共有两组连续整数([5],[2,3])求和后为 5。\n示例 2:\n\n输入: n = 9\n输出: 3\n解释: 9 = 4 + 5 = 2 + 3 + 4\n示例 3:\n\n输入: n = 15\n输出: 4\n解释: 15 = 8 + 7 = 4 + 5 + 6 = 1 + 2 + 3 + 4 + 5\n \n提示:\n\n1 <= n <= 109\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用数学推导。\n这里提供一个参考思路，连续正整数构成一个等差数列($d=1$)。我们假设等差数列的第一项为 $a$，项数为 $k$，则 $n=(a+a+k-1)*k/2$，即 $n*2=(a*2+k-1)*k$ ①。\n\n由于是连续正整数， $a>=1$，所以 ① 可以化为 $n*2>=(k+1)*k$，即 $k*(k+1)<=n*2$ ②。\n\n因此，$k$ 的范围需要满足 $k>=1$ 并且 $k*(k+1)<=n*2$。另外，我们从 ① 式可以发现，$k$ 必须能整除 $n*2$。\n\n综上，我们枚举 $k$，累加满足条件的 $k$ 的个数即可。\n\n时间复杂度 $O(\\sqrt{n})$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def consecutiveNumbersSum(self, n: int) -> int:\\n n <<= 1\\n ans, k = 0, 1\\n while k * (k + 1) <= n:\\n if n % k == 0 and (n // k + 1 - k) % 2 == 0:\\n ans += 1\\n k += 1\\n return ans\\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['```java\\nclass Solution {\\n\\n public int consecutiveNumbersSum(int n) {\\n n <<= 1;\\n int ans = 0;\\n for (int k = 1; k * (k + 1) <= n; ++k) {\\n if (n % k == 0 && (n / k + 1 - k) % 2 == 0) {\\n ++ans;\\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学推导的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，连续正整数构成一个等差数列($d=1$)。我们假设等差数列的第一项为 $a$，项数为 $k$，则 $n=(a+a+k-1)*k/2$，即 $n*2=(a*2+k-1)*k$ ①。\n\n由于是连续正整数， $a>=1$，所以 ① 可以化为 $n*2>=(k+1)*k$，即 $k*(k+1)<=n*2$ ②。\n\n因此，$k$ 的范围需要满足 $k>=1$ 并且 $k*(k+1)<=n*2$。另外，我们从 ① 式可以发现，$k$ 必须能整除 $n*2$。\n\n综上，我们枚举 $k$，累加满足条件的 $k$ 的个数即可。\n\n时间复杂度 $O(\\sqrt{n})$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个正整数 n，返回 连续正整数满足所有数字之和为 n 的组数 。 \n \n示例 1:\n\n输入: n = 5\n输出: 2\n解释: 5 = 2 + 3，共有两组连续整数([5],[2,3])求和后为 5。\n示例 2:\n\n输入: n = 9\n输出: 3\n解释: 9 = 4 + 5 = 2 + 3 + 4\n示例 3:\n\n输入: n = 15\n输出: 4\n解释: 15 = 8 + 7 = 4 + 5 + 6 = 1 + 2 + 3 + 4 + 5\n \n提示:\n\n1 <= n <= 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": "给定一个正整数 n，返回 连续正整数满足所有数字之和为 n 的组数 。 \n \n示例 1:\n\n输入: n = 5\n输出: 2\n解释: 5 = 2 + 3，共有两组连续整数([5],[2,3])求和后为 5。\n示例 2:\n\n输入: n = 9\n输出: 3\n解释: 9 = 4 + 5 = 2 + 3 + 4\n示例 3:\n\n输入: n = 15\n输出: 4\n解释: 15 = 8 + 7 = 4 + 5 + 6 = 1 + 2 + 3 + 4 + 5\n \n提示:\n\n1 <= n <= 109\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用数学推导。\n这里提供一个参考思路，连续正整数构成一个等差数列($d=1$)。我们假设等差数列的第一项为 $a$，项数为 $k$，则 $n=(a+a+k-1)*k/2$，即 $n*2=(a*2+k-1)*k$ ①。\n\n由于是连续正整数， $a>=1$，所以 ① 可以化为 $n*2>=(k+1)*k$，即 $k*(k+1)<=n*2$ ②。\n\n因此，$k$ 的范围需要满足 $k>=1$ 并且 $k*(k+1)<=n*2$。另外，我们从 ① 式可以发现，$k$ 必须能整除 $n*2$。\n\n综上，我们枚举 $k$，累加满足条件的 $k$ 的个数即可。\n\n时间复杂度 $O(\\sqrt{n})$。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int consecutiveNumbersSum(int n) {\\n n <<= 1;\\n int ans = 0;\\n for (int k = 1; k * (k + 1) <= n; ++k) {\\n if (n % k == 0 && (n / k + 1 - k) % 2 == 0) {\\n ++ans;\\n }\\n }\\n return ans;\\n }\\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": "输入代码：\n['```go\\nfunc consecutiveNumbersSum(n int) int {\\n\\tn <<= 1\\n\\tans := 0\\n\\tfor k := 1; k*(k+1) <= n; k++ {\\n\\t\\tif n%k == 0 && (n/k+1-k)%2 == 0 {\\n\\t\\t\\tans++\\n\\t\\t}\\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数学推导的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，连续正整数构成一个等差数列($d=1$)。我们假设等差数列的第一项为 $a$，项数为 $k$，则 $n=(a+a+k-1)*k/2$，即 $n*2=(a*2+k-1)*k$ ①。\n\n由于是连续正整数， $a>=1$，所以 ① 可以化为 $n*2>=(k+1)*k$，即 $k*(k+1)<=n*2$ ②。\n\n因此，$k$ 的范围需要满足 $k>=1$ 并且 $k*(k+1)<=n*2$。另外，我们从 ① 式可以发现，$k$ 必须能整除 $n*2$。\n\n综上，我们枚举 $k$，累加满足条件的 $k$ 的个数即可。\n\n时间复杂度 $O(\\sqrt{n})$。\n整个函数的功能设计可以这样描述：给定一个正整数 n，返回 连续正整数满足所有数字之和为 n 的组数 。 \n \n示例 1:\n\n输入: n = 5\n输出: 2\n解释: 5 = 2 + 3，共有两组连续整数([5],[2,3])求和后为 5。\n示例 2:\n\n输入: n = 9\n输出: 3\n解释: 9 = 4 + 5 = 2 + 3 + 4\n示例 3:\n\n输入: n = 15\n输出: 4\n解释: 15 = 8 + 7 = 4 + 5 + 6 = 1 + 2 + 3 + 4 + 5\n \n提示:\n\n1 <= n <= 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。
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[
{
"from": "human",
"value": "在一个由小写字母构成的字符串 s 中，包含由一些连续的相同字符所构成的分组。\n例如，在字符串 s = \"abbxxxxzyy\" 中，就含有 \"a\", \"bb\", \"xxxx\", \"z\" 和 \"yy\" 这样的一些分组。\n分组可以用区间 [start, end] 表示，其中 start 和 end 分别表示该分组的起始和终止位置的下标。上例中的 \"xxxx\" 分组用区间表示为 [3,6] 。\n我们称所有包含大于或等于三个连续字符的分组为 较大分组 。\n找到每一个 较大分组 的区间，按起始位置下标递增顺序排序后，返回结果。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"abbxxxxzzy\"\n输出：[[3,6]]\n解释：\"xxxx\" 是一个起始于 3 且终止于 6 的较大分组。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abc\"\n输出：[]\n解释：\"a\",\"b\" 和 \"c\" 均不是符合要求的较大分组。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"abcdddeeeeaabbbcd\"\n输出：[[3,5],[6,9],[12,14]]\n解释：较大分组为 \"ddd\", \"eeee\" 和 \"bbb\"\n示例 4：\n\n输入：s = \"aba\"\n输出：[]\n\n提示：\n\n1 <= s.length <= 1000\ns 仅含小写英文字母\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用双指针。\n这里提供一个参考思路，我们用双指针 $i$ 和 $j$ 找到每个分组的起始位置和终止位置，然后判断分组长度是否大于等于 $3$，若是则将其加入结果数组。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def largeGroupPositions(self, s: str) -> List[List[int]]:\\n i, n = 0, len(s)\\n ans = []\\n while i < n:\\n j = i\\n while j < n and s[j] == s[i]:\\n j += 1\\n if j - i >= 3:\\n ans.append([i, j - 1])\\n i = j\\n return ans\\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\\nclass Solution {\\n public List<List<Integer>> largeGroupPositions(String s) {\\n int n = s.length();\\n int i = 0;\\n List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();\\n while (i < n) {\\n int j = i;\\n while (j < n && s.charAt(j) == s.charAt(i)) {\\n ++j;\\n }\\n if (j - i >= 3) {\\n ans.add(Arrays.asList(i, j - 1));\\n }\\n i = j;\\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双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用双指针 $i$ 和 $j$ 找到每个分组的起始位置和终止位置，然后判断分组长度是否大于等于 $3$，若是则将其加入结果数组。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在一个由小写字母构成的字符串 s 中，包含由一些连续的相同字符所构成的分组。\n例如，在字符串 s = \"abbxxxxzyy\" 中，就含有 \"a\", \"bb\", \"xxxx\", \"z\" 和 \"yy\" 这样的一些分组。\n分组可以用区间 [start, end] 表示，其中 start 和 end 分别表示该分组的起始和终止位置的下标。上例中的 \"xxxx\" 分组用区间表示为 [3,6] 。\n我们称所有包含大于或等于三个连续字符的分组为 较大分组 。\n找到每一个 较大分组 的区间，按起始位置下标递增顺序排序后，返回结果。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"abbxxxxzzy\"\n输出：[[3,6]]\n解释：\"xxxx\" 是一个起始于 3 且终止于 6 的较大分组。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abc\"\n输出：[]\n解释：\"a\",\"b\" 和 \"c\" 均不是符合要求的较大分组。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"abcdddeeeeaabbbcd\"\n输出：[[3,5],[6,9],[12,14]]\n解释：较大分组为 \"ddd\", \"eeee\" 和 \"bbb\"\n示例 4：\n\n输入：s = \"aba\"\n输出：[]\n\n提示：\n\n1 <= s.length <= 1000\ns 仅含小写英文字母"
}
] |
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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<vector<int>> largeGroupPositions(string s) {\\n int n = s.size();\\n int i = 0;\\n vector<vector<int>> ans;\\n while (i < n) {\\n int j = i;\\n while (j < n && s[j] == s[i]) {\\n ++j;\\n }\\n if (j - i >= 3) {\\n ans.push_back({i, j - 1});\\n }\\n i = j;\\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双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用双指针 $i$ 和 $j$ 找到每个分组的起始位置和终止位置，然后判断分组长度是否大于等于 $3$，若是则将其加入结果数组。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在一个由小写字母构成的字符串 s 中，包含由一些连续的相同字符所构成的分组。\n例如，在字符串 s = \"abbxxxxzyy\" 中，就含有 \"a\", \"bb\", \"xxxx\", \"z\" 和 \"yy\" 这样的一些分组。\n分组可以用区间 [start, end] 表示，其中 start 和 end 分别表示该分组的起始和终止位置的下标。上例中的 \"xxxx\" 分组用区间表示为 [3,6] 。\n我们称所有包含大于或等于三个连续字符的分组为 较大分组 。\n找到每一个 较大分组 的区间，按起始位置下标递增顺序排序后，返回结果。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"abbxxxxzzy\"\n输出：[[3,6]]\n解释：\"xxxx\" 是一个起始于 3 且终止于 6 的较大分组。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abc\"\n输出：[]\n解释：\"a\",\"b\" 和 \"c\" 均不是符合要求的较大分组。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"abcdddeeeeaabbbcd\"\n输出：[[3,5],[6,9],[12,14]]\n解释：较大分组为 \"ddd\", \"eeee\" 和 \"bbb\"\n示例 4：\n\n输入：s = \"aba\"\n输出：[]\n\n提示：\n\n1 <= s.length <= 1000\ns 仅含小写英文字母"
}
] |
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['```go\\nfunc largeGroupPositions(s string) [][]int {\\n\\ti, n := 0, len(s)\\n\\tans := [][]int{}\\n\\tfor i < n {\\n\\t\\tj := i\\n\\t\\tfor j < n && s[j] == s[i] {\\n\\t\\t\\tj++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tif j-i >= 3 {\\n\\t\\t\\tans = append(ans, []int{i, j - 1})\\n\\t\\t}\\n\\t\\ti = j\\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双指针的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用双指针 $i$ 和 $j$ 找到每个分组的起始位置和终止位置，然后判断分组长度是否大于等于 $3$，若是则将其加入结果数组。\n\n时间复杂度 $O(n)$，其中 $n$ 为字符串 $s$ 的长度。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在一个由小写字母构成的字符串 s 中，包含由一些连续的相同字符所构成的分组。\n例如，在字符串 s = \"abbxxxxzyy\" 中，就含有 \"a\", \"bb\", \"xxxx\", \"z\" 和 \"yy\" 这样的一些分组。\n分组可以用区间 [start, end] 表示，其中 start 和 end 分别表示该分组的起始和终止位置的下标。上例中的 \"xxxx\" 分组用区间表示为 [3,6] 。\n我们称所有包含大于或等于三个连续字符的分组为 较大分组 。\n找到每一个 较大分组 的区间，按起始位置下标递增顺序排序后，返回结果。\n \n示例 1：\n\n输入：s = \"abbxxxxzzy\"\n输出：[[3,6]]\n解释：\"xxxx\" 是一个起始于 3 且终止于 6 的较大分组。\n\n示例 2：\n\n输入：s = \"abc\"\n输出：[]\n解释：\"a\",\"b\" 和 \"c\" 均不是符合要求的较大分组。\n\n示例 3：\n\n输入：s = \"abcdddeeeeaabbbcd\"\n输出：[[3,5],[6,9],[12,14]]\n解释：较大分组为 \"ddd\", \"eeee\" 和 \"bbb\"\n示例 4：\n\n输入：s = \"aba\"\n输出：[]\n\n提示：\n\n1 <= s.length <= 1000\ns 仅含小写英文字母"
}
] |
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": "网站域名 \"discuss.leetcode.com\" 由多个子域名组成。顶级域名为 \"com\" ，二级域名为 \"leetcode.com\" ，最低一级为 \"discuss.leetcode.com\" 。当访问域名 \"discuss.leetcode.com\" 时，同时也会隐式访问其父域名 \"leetcode.com\" 以及 \"com\" 。\n计数配对域名 是遵循 \"rep d1.d2.d3\" 或 \"rep d1.d2\" 格式的一个域名表示，其中 rep 表示访问域名的次数，d1.d2.d3 为域名本身。\n\n例如，\"9001 discuss.leetcode.com\" 就是一个 计数配对域名 ，表示 discuss.leetcode.com 被访问了 9001 次。\n\n给你一个 计数配对域名 组成的数组 cpdomains ，解析得到输入中每个子域名对应的 计数配对域名 ，并以数组形式返回。可以按 任意顺序 返回答案。\n \n示例 1：\n\n输入：cpdomains = [\"9001 discuss.leetcode.com\"]\n输出：[\"9001 leetcode.com\",\"9001 discuss.leetcode.com\",\"9001 com\"]\n解释：例子中仅包含一个网站域名：\"discuss.leetcode.com\"。\n按照前文描述，子域名 \"leetcode.com\" 和 \"com\" 都会被访问，所以它们都被访问了 9001 次。\n示例 2：\n\n输入：cpdomains = [\"900 google.mail.com\", \"50 yahoo.com\", \"1 intel.mail.com\", \"5 wiki.org\"]\n输出：[\"901 mail.com\",\"50 yahoo.com\",\"900 google.mail.com\",\"5 wiki.org\",\"5 org\",\"1 intel.mail.com\",\"951 com\"]\n解释：按照前文描述，会访问 \"google.mail.com\" 900 次，\"yahoo.com\" 50 次，\"intel.mail.com\" 1 次，\"wiki.org\" 5 次。\n而对于父域名，会访问 \"mail.com\" 900 + 1 = 901 次，\"com\" 900 + 50 + 1 = 951 次，和 \"org\" 5 次。\n\n \n提示：\n\n1 <= cpdomain.length <= 100\n1 <= cpdomain[i].length <= 100\ncpdomain[i] 会遵循 \"repi d1i.d2i.d3i\" 或 \"repi d1i.d2i\" 格式\nrepi 是范围 [1, 104] 内的一个整数\nd1i、d2i 和 d3i 由小写英文字母组成\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们用哈希表 `cnt` 存储每个域名（子域名）对应的访问次数。\n\n然后遍历数组，对于每个域名，我们将其拆分为子域名，然后更新哈希表 `cnt` 中对应的访问次数。\n\n最后，我们将哈希表中的键值对转换为数组，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(L)$，空间复杂度 $O(L)$。其中 $L$ 是数组 `cpdomains` 中所有域名的长度之和。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n [\"```python\\nclass Solution:\\n def subdomainVisits(self, cpdomains: List[str]) -> List[str]:\\n cnt = Counter()\\n for s in cpdomains:\\n v = int(s[: s.index(' ')])\\n for i, c in enumerate(s):\\n if c in ' .':\\n cnt[s[i + 1 :]] += v\\n return [f'{v} {s}' for s, v in cnt.items()]\\n```\"]"
}
] |
请根据描述和条件，提供解决输入编程题的解法。
|
[
{
"from": "human",
"value": "网站域名 \"discuss.leetcode.com\" 由多个子域名组成。顶级域名为 \"com\" ，二级域名为 \"leetcode.com\" ，最低一级为 \"discuss.leetcode.com\" 。当访问域名 \"discuss.leetcode.com\" 时，同时也会隐式访问其父域名 \"leetcode.com\" 以及 \"com\" 。\n计数配对域名 是遵循 \"rep d1.d2.d3\" 或 \"rep d1.d2\" 格式的一个域名表示，其中 rep 表示访问域名的次数，d1.d2.d3 为域名本身。\n\n例如，\"9001 discuss.leetcode.com\" 就是一个 计数配对域名 ，表示 discuss.leetcode.com 被访问了 9001 次。\n\n给你一个 计数配对域名 组成的数组 cpdomains ，解析得到输入中每个子域名对应的 计数配对域名 ，并以数组形式返回。可以按 任意顺序 返回答案。\n \n示例 1：\n\n输入：cpdomains = [\"9001 discuss.leetcode.com\"]\n输出：[\"9001 leetcode.com\",\"9001 discuss.leetcode.com\",\"9001 com\"]\n解释：例子中仅包含一个网站域名：\"discuss.leetcode.com\"。\n按照前文描述，子域名 \"leetcode.com\" 和 \"com\" 都会被访问，所以它们都被访问了 9001 次。\n示例 2：\n\n输入：cpdomains = [\"900 google.mail.com\", \"50 yahoo.com\", \"1 intel.mail.com\", \"5 wiki.org\"]\n输出：[\"901 mail.com\",\"50 yahoo.com\",\"900 google.mail.com\",\"5 wiki.org\",\"5 org\",\"1 intel.mail.com\",\"951 com\"]\n解释：按照前文描述，会访问 \"google.mail.com\" 900 次，\"yahoo.com\" 50 次，\"intel.mail.com\" 1 次，\"wiki.org\" 5 次。\n而对于父域名，会访问 \"mail.com\" 900 + 1 = 901 次，\"com\" 900 + 50 + 1 = 951 次，和 \"org\" 5 次。\n\n \n提示：\n\n1 <= cpdomain.length <= 100\n1 <= cpdomain[i].length <= 100\ncpdomain[i] 会遵循 \"repi d1i.d2i.d3i\" 或 \"repi d1i.d2i\" 格式\nrepi 是范围 [1, 104] 内的一个整数\nd1i、d2i 和 d3i 由小写英文字母组成\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们用哈希表 `cnt` 存储每个域名（子域名）对应的访问次数。\n\n然后遍历数组，对于每个域名，我们将其拆分为子域名，然后更新哈希表 `cnt` 中对应的访问次数。\n\n最后，我们将哈希表中的键值对转换为数组，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(L)$，空间复杂度 $O(L)$。其中 $L$ 是数组 `cpdomains` 中所有域名的长度之和。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public List<String> subdomainVisits(String[] cpdomains) {\\n Map<String, Integer> cnt = new HashMap<>();\\n for (String s : cpdomains) {\\n int i = s.indexOf(\" \");\\n int v = Integer.parseInt(s.substring(0, i));\\n for (; i < s.length(); ++i) {\\n if (s.charAt(i) == \\' \\' || s.charAt(i) == \\'.\\') {\\n String t = s.substring(i + 1);\\n cnt.put(t, cnt.getOrDefault(t, 0) + v);\\n }\\n }\\n }\\n List<String> ans = new ArrayList<>();\\n for (var e : cnt.entrySet()) {\\n ans.add(e.getValue() + \" \" + e.getKey());\\n }\\n return ans;\\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
|
[
{
"from": "human",
"value": "网站域名 \"discuss.leetcode.com\" 由多个子域名组成。顶级域名为 \"com\" ，二级域名为 \"leetcode.com\" ，最低一级为 \"discuss.leetcode.com\" 。当访问域名 \"discuss.leetcode.com\" 时，同时也会隐式访问其父域名 \"leetcode.com\" 以及 \"com\" 。\n计数配对域名 是遵循 \"rep d1.d2.d3\" 或 \"rep d1.d2\" 格式的一个域名表示，其中 rep 表示访问域名的次数，d1.d2.d3 为域名本身。\n\n例如，\"9001 discuss.leetcode.com\" 就是一个 计数配对域名 ，表示 discuss.leetcode.com 被访问了 9001 次。\n\n给你一个 计数配对域名 组成的数组 cpdomains ，解析得到输入中每个子域名对应的 计数配对域名 ，并以数组形式返回。可以按 任意顺序 返回答案。\n \n示例 1：\n\n输入：cpdomains = [\"9001 discuss.leetcode.com\"]\n输出：[\"9001 leetcode.com\",\"9001 discuss.leetcode.com\",\"9001 com\"]\n解释：例子中仅包含一个网站域名：\"discuss.leetcode.com\"。\n按照前文描述，子域名 \"leetcode.com\" 和 \"com\" 都会被访问，所以它们都被访问了 9001 次。\n示例 2：\n\n输入：cpdomains = [\"900 google.mail.com\", \"50 yahoo.com\", \"1 intel.mail.com\", \"5 wiki.org\"]\n输出：[\"901 mail.com\",\"50 yahoo.com\",\"900 google.mail.com\",\"5 wiki.org\",\"5 org\",\"1 intel.mail.com\",\"951 com\"]\n解释：按照前文描述，会访问 \"google.mail.com\" 900 次，\"yahoo.com\" 50 次，\"intel.mail.com\" 1 次，\"wiki.org\" 5 次。\n而对于父域名，会访问 \"mail.com\" 900 + 1 = 901 次，\"com\" 900 + 50 + 1 = 951 次，和 \"org\" 5 次。\n\n \n提示：\n\n1 <= cpdomain.length <= 100\n1 <= cpdomain[i].length <= 100\ncpdomain[i] 会遵循 \"repi d1i.d2i.d3i\" 或 \"repi d1i.d2i\" 格式\nrepi 是范围 [1, 104] 内的一个整数\nd1i、d2i 和 d3i 由小写英文字母组成\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，我们用哈希表 `cnt` 存储每个域名（子域名）对应的访问次数。\n\n然后遍历数组，对于每个域名，我们将其拆分为子域名，然后更新哈希表 `cnt` 中对应的访问次数。\n\n最后，我们将哈希表中的键值对转换为数组，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(L)$，空间复杂度 $O(L)$。其中 $L$ 是数组 `cpdomains` 中所有域名的长度之和。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n vector<string> subdomainVisits(vector<string>& cpdomains) {\\n unordered_map<string, int> cnt;\\n for (auto& s : cpdomains) {\\n int i = s.find(\\' \\');\\n int v = stoi(s.substr(0, i));\\n for (; i < s.size(); ++i) {\\n if (s[i] == \\' \\' || s[i] == \\'.\\') {\\n cnt[s.substr(i + 1)] += v;\\n }\\n }\\n }\\n vector<string> ans;\\n for (auto& [s, v] : cnt) {\\n ans.push_back(to_string(v) + \" \" + s);\\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['```go\\nfunc subdomainVisits(cpdomains []string) []string {\\n cnt := map[string]int{}\\n for _, s := range cpdomains {\\n i := strings.IndexByte(s, \\' \\')\\n v, _ := strconv.Atoi(s[:i])\\n for ; i < len(s); i++ {\\n if s[i] == \\' \\' || s[i] == \\'.\\' {\\n cnt[s[i+1:]] += v\\n }\\n }\\n }\\n ans := make([]string, 0, len(cnt))\\n for s, v := range cnt {\\n ans = append(ans, strconv.Itoa(v)+\" \"+s)\\n }\\n return 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哈希表的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，我们用哈希表 `cnt` 存储每个域名（子域名）对应的访问次数。\n\n然后遍历数组，对于每个域名，我们将其拆分为子域名，然后更新哈希表 `cnt` 中对应的访问次数。\n\n最后，我们将哈希表中的键值对转换为数组，即可得到答案。\n\n时间复杂度 $O(L)$，空间复杂度 $O(L)$。其中 $L$ 是数组 `cpdomains` 中所有域名的长度之和。\n整个函数的功能设计可以这样描述：网站域名 \"discuss.leetcode.com\" 由多个子域名组成。顶级域名为 \"com\" ，二级域名为 \"leetcode.com\" ，最低一级为 \"discuss.leetcode.com\" 。当访问域名 \"discuss.leetcode.com\" 时，同时也会隐式访问其父域名 \"leetcode.com\" 以及 \"com\" 。\n计数配对域名 是遵循 \"rep d1.d2.d3\" 或 \"rep d1.d2\" 格式的一个域名表示，其中 rep 表示访问域名的次数，d1.d2.d3 为域名本身。\n\n例如，\"9001 discuss.leetcode.com\" 就是一个 计数配对域名 ，表示 discuss.leetcode.com 被访问了 9001 次。\n\n给你一个 计数配对域名 组成的数组 cpdomains ，解析得到输入中每个子域名对应的 计数配对域名 ，并以数组形式返回。可以按 任意顺序 返回答案。\n \n示例 1：\n\n输入：cpdomains = [\"9001 discuss.leetcode.com\"]\n输出：[\"9001 leetcode.com\",\"9001 discuss.leetcode.com\",\"9001 com\"]\n解释：例子中仅包含一个网站域名：\"discuss.leetcode.com\"。\n按照前文描述，子域名 \"leetcode.com\" 和 \"com\" 都会被访问，所以它们都被访问了 9001 次。\n示例 2：\n\n输入：cpdomains = [\"900 google.mail.com\", \"50 yahoo.com\", \"1 intel.mail.com\", \"5 wiki.org\"]\n输出：[\"901 mail.com\",\"50 yahoo.com\",\"900 google.mail.com\",\"5 wiki.org\",\"5 org\",\"1 intel.mail.com\",\"951 com\"]\n解释：按照前文描述，会访问 \"google.mail.com\" 900 次，\"yahoo.com\" 50 次，\"intel.mail.com\" 1 次，\"wiki.org\" 5 次。\n而对于父域名，会访问 \"mail.com\" 900 + 1 = 901 次，\"com\" 900 + 50 + 1 = 951 次，和 \"org\" 5 次。\n\n \n提示：\n\n1 <= cpdomain.length <= 100\n1 <= cpdomain[i].length <= 100\ncpdomain[i] 会遵循 \"repi d1i.d2i.d3i\" 或 \"repi d1i.d2i\" 格式\nrepi 是范围 [1, 104] 内的一个整数\nd1i、d2i 和 d3i 由小写英文字母组成"
}
] |
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": "存在一个由 n 个节点组成的无向连通图，图中的节点按从 0 到 n - 1 编号。\n给你一个数组 graph 表示这个图。其中，graph[i] 是一个列表，由所有与节点 i 直接相连的节点组成。\n返回能够访问所有节点的最短路径的长度。你可以在任一节点开始和停止，也可以多次重访节点，并且可以重用边。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2,3],[0],[0],[0]]\n输出：4\n解释：一种可能的路径为 [1,0,2,0,3]\n示例 2：\n\n\n输入：graph = [[1],[0,2,4],[1,3,4],[2],[1,2]]\n输出：4\n解释：一种可能的路径为 [0,1,4,2,3]\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 12\n0 <= graph[i].length < n\ngraph[i] 不包含 i\n如果 graph[a] 包含 b ，那么 graph[b] 也包含 a\n输入的图总是连通图\n请使用 Python3 语言。\n\n这里提供一个参考思路，1. A\\* 算法只能保证终点第一次出队时，即找到了一条从起点到终点的最小路径，不能保证其他点出队时也是从起点到当前点的最短路径。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def shortestPathLength(self, graph: List[List[int]]) -> int:\\n n = len(graph)\\n dst = -1 ^ (-1 << n)\\n\\n q = deque()\\n vis = [[False] * (1 << n) for _ in range(n)]\\n for i in range(n):\\n q.append((i, 1 << i, 0))\\n vis[i][1 << i] = True\\n\\n while q:\\n u, state, dis = q.popleft()\\n for v in graph[u]:\\n nxt = state | (1 << v)\\n if nxt == dst:\\n return dis + 1\\n if not vis[v][nxt]:\\n q.append((v, nxt, dis + 1))\\n vis[v][nxt] = True\\n return 0\\n```', 'A\\\\* 算法：\\n\\n```python\\nclass Solution:\\n def shortestPathLength(self, graph: List[List[int]]) -> int:\\n n = len(graph)\\n\\n def f(state):\\n return sum(((state >> i) & 1) == 0 for i in range(n))\\n\\n q = []\\n dist = [[inf] * (1 << n) for _ in range(n)]\\n for i in range(n):\\n heappush(q, (f(1 << i), i, 1 << i))\\n dist[i][1 << i] = 0\\n while q:\\n _, u, state = heappop(q)\\n if state == (1 << n) - 1:\\n return dist[u][state]\\n for v in graph[u]:\\n nxt = state | (1 << v)\\n if dist[v][nxt] > dist[u][state] + 1:\\n dist[v][nxt] = dist[u][state] + 1\\n heappush(q, (dist[v][nxt] + f(nxt), v, nxt))\\n return 0\\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['```java\\nclass Solution {\\n public int shortestPathLength(int[][] graph) {\\n int n = graph.length;\\n int dst = -1 ^ (-1 << n);\\n\\n Queue<Tuple> queue = new ArrayDeque<>();\\n boolean[][] vis = new boolean[n][1 << n];\\n for (int i = 0; i < n; i++) {\\n queue.offer(new Tuple(i, 1 << i, 0));\\n vis[i][1 << i] = true;\\n }\\n\\n while (!queue.isEmpty()) {\\n Tuple t = queue.poll();\\n int u = t.u, state = t.state, dis = t.dis;\\n for (int v : graph[u]) {\\n int next = state | (1 << v);\\n if (next == dst) {\\n return dis + 1;\\n }\\n if (!vis[v][next]) {\\n queue.offer(new Tuple(v, next, dis + 1));\\n vis[v][next] = true;\\n }\\n }\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n private static class Tuple {\\n int u;\\n int state;\\n int dis;\\n\\n public Tuple(int u, int state, int dis) {\\n this.u = u;\\n this.state = state;\\n this.dis = dis;\\n }\\n }\\n}\\n```', 'A\\\\* 算法：\\n\\n```java\\nclass Solution {\\n private int n;\\n\\n public int shortestPathLength(int[][] graph) {\\n n = graph.length;\\n int[][] dist = new int[n][1 << n];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n Arrays.fill(dist[i], Integer.MAX_VALUE);\\n }\\n PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[0]));\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n q.offer(new int[] {f(1 << i), i, 1 << i});\\n dist[i][1 << i] = 0;\\n }\\n while (!q.isEmpty()) {\\n int[] p = q.poll();\\n int u = p[1], state = p[2];\\n if (state == (1 << n) - 1) {\\n return dist[u][state];\\n }\\n for (int v : graph[u]) {\\n int nxt = state | (1 << v);\\n if (dist[v][nxt] > dist[u][state] + 1) {\\n dist[v][nxt] = dist[u][state] + 1;\\n q.offer(new int[] {dist[v][nxt] + f(nxt), v, nxt});\\n }\\n }\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n private int f(int state) {\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (((state >> i) & 1) == 0) {\\n ++ans;\\n }\\n }\\n return ans;\\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，1. A\\* 算法只能保证终点第一次出队时，即找到了一条从起点到终点的最小路径，不能保证其他点出队时也是从起点到当前点的最短路径。\n整个函数的功能设计可以这样描述：存在一个由 n 个节点组成的无向连通图，图中的节点按从 0 到 n - 1 编号。\n给你一个数组 graph 表示这个图。其中，graph[i] 是一个列表，由所有与节点 i 直接相连的节点组成。\n返回能够访问所有节点的最短路径的长度。你可以在任一节点开始和停止，也可以多次重访节点，并且可以重用边。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2,3],[0],[0],[0]]\n输出：4\n解释：一种可能的路径为 [1,0,2,0,3]\n示例 2：\n\n\n输入：graph = [[1],[0,2,4],[1,3,4],[2],[1,2]]\n输出：4\n解释：一种可能的路径为 [0,1,4,2,3]\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 12\n0 <= graph[i].length < n\ngraph[i] 不包含 i\n如果 graph[a] 包含 b ，那么 graph[b] 也包含 a\n输入的图总是连通图"
}
] |
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\\ntype tuple struct {\\n\\tu int\\n\\tstate int\\n\\tdis int\\n}\\n\\nfunc shortestPathLength(graph [][]int) int {\\n\\tn := len(graph)\\n\\tdst := -1 ^ (-1 << n)\\n\\n\\tq := make([]tuple, 0)\\n\\tvis := make([][]bool, n)\\n\\tfor i := 0; i < n; i++ {\\n\\t\\tvis[i] = make([]bool, 1<<n)\\n\\t\\tq = append(q, tuple{i, 1 << i, 0})\\n\\t\\tvis[i][1<<i] = true\\n\\t}\\n\\n\\tfor len(q) > 0 {\\n\\t\\tt := q[0]\\n\\t\\tq = q[1:]\\n\\t\\tcur, state, dis := t.u, t.state, t.dis\\n\\t\\tfor _, v := range graph[cur] {\\n\\t\\t\\tnext := state | (1 << v)\\n\\t\\t\\tif next == dst {\\n\\t\\t\\t\\treturn dis + 1\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\tif !vis[v][next] {\\n\\t\\t\\t\\tq = append(q, tuple{v, next, dis + 1})\\n\\t\\t\\t\\tvis[v][next] = true\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn 0\\n}\\n```']"
},
{
"from": "gpt",
"value": "这段代码使用了 Go 语言。\n\n这里提供一个参考的实现思路，1. A\\* 算法只能保证终点第一次出队时，即找到了一条从起点到终点的最小路径，不能保证其他点出队时也是从起点到当前点的最短路径。\n整个函数的功能设计可以这样描述：存在一个由 n 个节点组成的无向连通图，图中的节点按从 0 到 n - 1 编号。\n给你一个数组 graph 表示这个图。其中，graph[i] 是一个列表，由所有与节点 i 直接相连的节点组成。\n返回能够访问所有节点的最短路径的长度。你可以在任一节点开始和停止，也可以多次重访节点，并且可以重用边。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2,3],[0],[0],[0]]\n输出：4\n解释：一种可能的路径为 [1,0,2,0,3]\n示例 2：\n\n\n输入：graph = [[1],[0,2,4],[1,3,4],[2],[1,2]]\n输出：4\n解释：一种可能的路径为 [0,1,4,2,3]\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 12\n0 <= graph[i].length < n\ngraph[i] 不包含 i\n如果 graph[a] 包含 b ，那么 graph[b] 也包含 a\n输入的图总是连通图"
}
] |
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": "存在一个由 n 个节点组成的无向连通图，图中的节点按从 0 到 n - 1 编号。\n给你一个数组 graph 表示这个图。其中，graph[i] 是一个列表，由所有与节点 i 直接相连的节点组成。\n返回能够访问所有节点的最短路径的长度。你可以在任一节点开始和停止，也可以多次重访节点，并且可以重用边。\n \n\n\n示例 1：\n\n\n输入：graph = [[1,2,3],[0],[0],[0]]\n输出：4\n解释：一种可能的路径为 [1,0,2,0,3]\n示例 2：\n\n\n输入：graph = [[1],[0,2,4],[1,3,4],[2],[1,2]]\n输出：4\n解释：一种可能的路径为 [0,1,4,2,3]\n\n \n提示：\n\nn == graph.length\n1 <= n <= 12\n0 <= graph[i].length < n\ngraph[i] 不包含 i\n如果 graph[a] 包含 b ，那么 graph[b] 也包含 a\n输入的图总是连通图\n请使用 C++ 语言。\n\n这里提供一个参考思路，1. A\\* 算法只能保证终点第一次出队时，即找到了一条从起点到终点的最小路径，不能保证其他点出队时也是从起点到当前点的最短路径。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int shortestPathLength(vector<vector<int>>& graph) {\\n int n = graph.size();\\n queue<tuple<int, int, int>> q;\\n vector<vector<bool>> vis(n, vector<bool>(1 << n));\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n q.emplace(i, 1 << i, 0);\\n vis[i][1 << i] = true;\\n }\\n while (!q.empty()) {\\n auto [u, state, dist] = q.front();\\n q.pop();\\n if (state == (1 << n) - 1) return dist;\\n for (int& v : graph[u]) {\\n int nxt = state | (1 << v);\\n if (!vis[v][nxt]) {\\n q.emplace(v, nxt, dist + 1);\\n vis[v][nxt] = true;\\n }\\n }\\n }\\n return 0;\\n }\\n};\\n```', 'A\\\\* 算法：\\n\\n```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int n;\\n\\n int shortestPathLength(vector<vector<int>>& graph) {\\n n = graph.size();\\n priority_queue<tuple<int, int, int>, vector<tuple<int, int, int>>, greater<tuple<int, int, int>>> q;\\n vector<vector<int>> dist(n, vector<int>(1 << n, INT_MAX));\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n {\\n q.push({f(1 << i), i, 1 << i});\\n dist[i][1 << i] = 0;\\n }\\n while (!q.empty())\\n {\\n auto [_, u, state] = q.top();\\n q.pop();\\n if (state == (1 << n) - 1) return dist[u][state];\\n for (int v : graph[u])\\n {\\n int nxt = state | (1 << v);\\n if (dist[v][nxt] > dist[u][state] + 1)\\n {\\n dist[v][nxt] = dist[u][state] + 1;\\n q.push({dist[v][nxt] + f(nxt), v, nxt});\\n }\\n }\\n }\\n return 0;\\n }\\n\\n int f(int state) {\\n int ans = 0;\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n if (((state >> i) & 1) == 0)\\n ++ans;\\n return ans;\\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['```python\\nclass Solution:\\n def maxProfitAssignment(\\n self, difficulty: List[int], profit: List[int], worker: List[int]\\n ) -> int:\\n n = len(difficulty)\\n job = [(difficulty[i], profit[i]) for i in range(n)]\\n job.sort(key=lambda x: x[0])\\n worker.sort()\\n i = t = res = 0\\n for w in worker:\\n while i < n and job[i][0] <= w:\\n t = max(t, job[i][1])\\n i += 1\\n res += t\\n return res\\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，“排序 + 双指针”。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有 n 个工作和 m 个工人。给定三个数组： difficulty, profit 和 worker ，其中:\n\ndifficulty[i] 表示第 i 个工作的难度，profit[i] 表示第 i 个工作的收益。\nworker[i] 是第 i 个工人的能力，即该工人只能完成难度小于等于 worker[i] 的工作。\n\n每个工人 最多 只能安排 一个 工作，但是一个工作可以 完成多次 。\n\n举个例子，如果 3 个工人都尝试完成一份报酬为 $1 的同样工作，那么总收益为 $3 。如果一个工人不能完成任何工作，他的收益为 $0 。\n\n返回 在把工人分配到工作岗位后，我们所能获得的最大利润 。\n \n示例 1：\n\n输入: difficulty = [2,4,6,8,10], profit = [10,20,30,40,50], worker = [4,5,6,7]\n输出: 100 \n解释: 工人被分配的工作难度是 [4,4,6,6] ，分别获得 [20,20,30,30] 的收益。\n示例 2:\n\n输入: difficulty = [85,47,57], profit = [24,66,99], worker = [40,25,25]\n输出: 0\n \n提示:\n\nn == difficulty.length\nn == profit.length\nm == worker.length\n1 <= n, m <= 104\n1 <= difficulty[i], profit[i], worker[i] <= 105"
}
] |
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": "你有 n 个工作和 m 个工人。给定三个数组： difficulty, profit 和 worker ，其中:\n\ndifficulty[i] 表示第 i 个工作的难度，profit[i] 表示第 i 个工作的收益。\nworker[i] 是第 i 个工人的能力，即该工人只能完成难度小于等于 worker[i] 的工作。\n\n每个工人 最多 只能安排 一个 工作，但是一个工作可以 完成多次 。\n\n举个例子，如果 3 个工人都尝试完成一份报酬为 $1 的同样工作，那么总收益为 $3 。如果一个工人不能完成任何工作，他的收益为 $0 。\n\n返回 在把工人分配到工作岗位后，我们所能获得的最大利润 。\n \n示例 1：\n\n输入: difficulty = [2,4,6,8,10], profit = [10,20,30,40,50], worker = [4,5,6,7]\n输出: 100 \n解释: 工人被分配的工作难度是 [4,4,6,6] ，分别获得 [20,20,30,30] 的收益。\n示例 2:\n\n输入: difficulty = [85,47,57], profit = [24,66,99], worker = [40,25,25]\n输出: 0\n \n提示:\n\nn == difficulty.length\nn == profit.length\nm == worker.length\n1 <= n, m <= 104\n1 <= difficulty[i], profit[i], worker[i] <= 105\n请使用 Java 语言。\n\n这里提供一个参考思路，“排序 + 双指针”。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n public int maxProfitAssignment(int[] difficulty, int[] profit, int[] worker) {\\n int n = difficulty.length;\\n List<int[]> job = new ArrayList<>();\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n job.add(new int[] {difficulty[i], profit[i]});\\n }\\n job.sort(Comparator.comparing(a -> a[0]));\\n Arrays.sort(worker);\\n int res = 0;\\n int i = 0, t = 0;\\n for (int w : worker) {\\n while (i < n && job.get(i)[0] <= w) {\\n t = Math.max(t, job.get(i++)[1]);\\n }\\n res += t;\\n }\\n return 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['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int maxProfitAssignment(vector<int>& difficulty, vector<int>& profit, vector<int>& worker) {\\n int n = difficulty.size();\\n vector<pair<int, int>> job;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n job.push_back({difficulty[i], profit[i]});\\n }\\n sort(job.begin(), job.end());\\n sort(worker.begin(), worker.end());\\n int i = 0, t = 0;\\n int res = 0;\\n for (auto w : worker) {\\n while (i < n && job[i].first <= w) {\\n t = max(t, job[i++].second);\\n }\\n res += t;\\n }\\n return res;\\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，“排序 + 双指针”。\n整个函数的功能设计可以这样描述：你有 n 个工作和 m 个工人。给定三个数组： difficulty, profit 和 worker ，其中:\n\ndifficulty[i] 表示第 i 个工作的难度，profit[i] 表示第 i 个工作的收益。\nworker[i] 是第 i 个工人的能力，即该工人只能完成难度小于等于 worker[i] 的工作。\n\n每个工人 最多 只能安排 一个 工作，但是一个工作可以 完成多次 。\n\n举个例子，如果 3 个工人都尝试完成一份报酬为 $1 的同样工作，那么总收益为 $3 。如果一个工人不能完成任何工作，他的收益为 $0 。\n\n返回 在把工人分配到工作岗位后，我们所能获得的最大利润 。\n \n示例 1：\n\n输入: difficulty = [2,4,6,8,10], profit = [10,20,30,40,50], worker = [4,5,6,7]\n输出: 100 \n解释: 工人被分配的工作难度是 [4,4,6,6] ，分别获得 [20,20,30,30] 的收益。\n示例 2:\n\n输入: difficulty = [85,47,57], profit = [24,66,99], worker = [40,25,25]\n输出: 0\n \n提示:\n\nn == difficulty.length\nn == profit.length\nm == worker.length\n1 <= n, m <= 104\n1 <= difficulty[i], profit[i], worker[i] <= 105"
}
] |
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": "你有 n 个工作和 m 个工人。给定三个数组： difficulty, profit 和 worker ，其中:\n\ndifficulty[i] 表示第 i 个工作的难度，profit[i] 表示第 i 个工作的收益。\nworker[i] 是第 i 个工人的能力，即该工人只能完成难度小于等于 worker[i] 的工作。\n\n每个工人 最多 只能安排 一个 工作，但是一个工作可以 完成多次 。\n\n举个例子，如果 3 个工人都尝试完成一份报酬为 $1 的同样工作，那么总收益为 $3 。如果一个工人不能完成任何工作，他的收益为 $0 。\n\n返回 在把工人分配到工作岗位后，我们所能获得的最大利润 。\n \n示例 1：\n\n输入: difficulty = [2,4,6,8,10], profit = [10,20,30,40,50], worker = [4,5,6,7]\n输出: 100 \n解释: 工人被分配的工作难度是 [4,4,6,6] ，分别获得 [20,20,30,30] 的收益。\n示例 2:\n\n输入: difficulty = [85,47,57], profit = [24,66,99], worker = [40,25,25]\n输出: 0\n \n提示:\n\nn == difficulty.length\nn == profit.length\nm == worker.length\n1 <= n, m <= 104\n1 <= difficulty[i], profit[i], worker[i] <= 105\n请使用 Go 语言。\n\n这里提供一个参考思路，“排序 + 双指针”。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```go\\nfunc maxProfitAssignment(difficulty []int, profit []int, worker []int) int {\\n\\tvar job [][2]int\\n\\tfor i := range difficulty {\\n\\t\\tjob = append(job, [2]int{difficulty[i], profit[i]})\\n\\t}\\n\\n\\tsort.SliceStable(job, func(i, j int) bool { return job[i][0] <= job[j][0] })\\n\\tsort.Ints(worker)\\n\\ti, t, n, res := 0, 0, len(difficulty), 0\\n\\tfor _, w := range worker {\\n\\t\\tfor i < n && job[i][0] <= w {\\n\\t\\t\\tt = max(t, job[i][1])\\n\\t\\t\\ti++\\n\\t\\t}\\n\\t\\tres += t\\n\\t}\\n\\treturn res\\n}\\n\\nfunc max(a, b int) int {\\n\\tif a > b {\\n\\t\\treturn a\\n\\t}\\n\\treturn b\\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": "在桌子上有 N 张卡片，每张卡片的正面和背面都写着一个正数（正面与背面上的数有可能不一样）。\n我们可以先翻转任意张卡片，然后选择其中一张卡片。\n如果选中的那张卡片背面的数字 X 与任意一张卡片的正面的数字都不同，那么这个数字是我们想要的数字。\n哪个数是这些想要的数字中最小的数（找到这些数中的最小值）呢？如果没有一个数字符合要求的，输出 0。\n其中, fronts[i] 和 backs[i] 分别代表第 i 张卡片的正面和背面的数字。\n如果我们通过翻转卡片来交换正面与背面上的数，那么当初在正面的数就变成背面的数，背面的数就变成正面的数。\n示例：\n\n输入：fronts = [1,2,4,4,7], backs = [1,3,4,1,3]\n输出：2\n解释：假设我们翻转第二张卡片，那么在正面的数变成了 [1,3,4,4,7] ， 背面的数变成了 [1,2,4,1,3]。\n接着我们选择第二张卡片，因为现在该卡片的背面的数是 2，2 与任意卡片上正面的数都不同，所以 2 就是我们想要的数字。\n \n提示：\n\n1 <= fronts.length == backs.length <= 1000\n1 <= fronts[i] <= 2000\n1 <= backs[i] <= 2000\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，对于位置 i，若 `fronts[i]` 与 `backs[i]` 元素相同，则一定不满足条件。找其他出现在 fronts 或 backs 中的元素的最小值即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```python\\nclass Solution:\\n def flipgame(self, fronts: List[int], backs: List[int]) -> int:\\n same = {a for a, b in zip(fronts, backs) if a == b}\\n ans = 9999\\n for x in chain(fronts, backs):\\n if x not in same:\\n ans = min(ans, x)\\n return ans % 9999\\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": "输入代码：\n['```java\\nclass Solution {\\n public int flipgame(int[] fronts, int[] backs) {\\n Set<Integer> s = new HashSet<>();\\n int n = fronts.length;\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n if (fronts[i] == backs[i]) {\\n s.add(fronts[i]);\\n }\\n }\\n int ans = 9999;\\n for (int v : fronts) {\\n if (!s.contains(v)) {\\n ans = Math.min(ans, v);\\n }\\n }\\n for (int v : backs) {\\n if (!s.contains(v)) {\\n ans = Math.min(ans, v);\\n }\\n }\\n return ans % 9999;\\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的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于位置 i，若 `fronts[i]` 与 `backs[i]` 元素相同，则一定不满足条件。找其他出现在 fronts 或 backs 中的元素的最小值即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在桌子上有 N 张卡片，每张卡片的正面和背面都写着一个正数（正面与背面上的数有可能不一样）。\n我们可以先翻转任意张卡片，然后选择其中一张卡片。\n如果选中的那张卡片背面的数字 X 与任意一张卡片的正面的数字都不同，那么这个数字是我们想要的数字。\n哪个数是这些想要的数字中最小的数（找到这些数中的最小值）呢？如果没有一个数字符合要求的，输出 0。\n其中, fronts[i] 和 backs[i] 分别代表第 i 张卡片的正面和背面的数字。\n如果我们通过翻转卡片来交换正面与背面上的数，那么当初在正面的数就变成背面的数，背面的数就变成正面的数。\n示例：\n\n输入：fronts = [1,2,4,4,7], backs = [1,3,4,1,3]\n输出：2\n解释：假设我们翻转第二张卡片，那么在正面的数变成了 [1,3,4,4,7] ， 背面的数变成了 [1,2,4,1,3]。\n接着我们选择第二张卡片，因为现在该卡片的背面的数是 2，2 与任意卡片上正面的数都不同，所以 2 就是我们想要的数字。\n \n提示：\n\n1 <= fronts.length == backs.length <= 1000\n1 <= fronts[i] <= 2000\n1 <= backs[i] <= 2000"
}
] |
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": "在桌子上有 N 张卡片，每张卡片的正面和背面都写着一个正数（正面与背面上的数有可能不一样）。\n我们可以先翻转任意张卡片，然后选择其中一张卡片。\n如果选中的那张卡片背面的数字 X 与任意一张卡片的正面的数字都不同，那么这个数字是我们想要的数字。\n哪个数是这些想要的数字中最小的数（找到这些数中的最小值）呢？如果没有一个数字符合要求的，输出 0。\n其中, fronts[i] 和 backs[i] 分别代表第 i 张卡片的正面和背面的数字。\n如果我们通过翻转卡片来交换正面与背面上的数，那么当初在正面的数就变成背面的数，背面的数就变成正面的数。\n示例：\n\n输入：fronts = [1,2,4,4,7], backs = [1,3,4,1,3]\n输出：2\n解释：假设我们翻转第二张卡片，那么在正面的数变成了 [1,3,4,4,7] ， 背面的数变成了 [1,2,4,1,3]。\n接着我们选择第二张卡片，因为现在该卡片的背面的数是 2，2 与任意卡片上正面的数都不同，所以 2 就是我们想要的数字。\n \n提示：\n\n1 <= fronts.length == backs.length <= 1000\n1 <= fronts[i] <= 2000\n1 <= backs[i] <= 2000\n请使用 C++ 语言。\n提示：可以使用哈希表。\n这里提供一个参考思路，对于位置 i，若 `fronts[i]` 与 `backs[i]` 元素相同，则一定不满足条件。找其他出现在 fronts 或 backs 中的元素的最小值即可。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```cpp\\nclass Solution {\\npublic:\\n int flipgame(vector<int>& fronts, vector<int>& backs) {\\n unordered_set<int> s;\\n int n = fronts.size();\\n for (int i = 0; i < n; ++i)\\n if (fronts[i] == backs[i])\\n s.insert(fronts[i]);\\n int ans = 9999;\\n for (int& v : fronts)\\n if (!s.count(v))\\n ans = min(ans, v);\\n for (int& v : backs)\\n if (!s.count(v))\\n ans = min(ans, v);\\n return ans % 9999;\\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。
|
[
{
"from": "human",
"value": "输入代码：\n['```go\\nfunc flipgame(fronts []int, backs []int) int {\\n\\ts := map[int]bool{}\\n\\tfor i, v := range fronts {\\n\\t\\tif v == backs[i] {\\n\\t\\t\\ts[v] = true\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tans := 9999\\n\\tfor _, v := range fronts {\\n\\t\\tif !s[v] {\\n\\t\\t\\tans = min(ans, v)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\tfor _, v := range backs {\\n\\t\\tif !s[v] {\\n\\t\\t\\tans = min(ans, v)\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\treturn ans % 9999\\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的想法。\n这里提供一个参考的实现思路，对于位置 i，若 `fronts[i]` 与 `backs[i]` 元素相同，则一定不满足条件。找其他出现在 fronts 或 backs 中的元素的最小值即可。\n整个函数的功能设计可以这样描述：在桌子上有 N 张卡片，每张卡片的正面和背面都写着一个正数（正面与背面上的数有可能不一样）。\n我们可以先翻转任意张卡片，然后选择其中一张卡片。\n如果选中的那张卡片背面的数字 X 与任意一张卡片的正面的数字都不同，那么这个数字是我们想要的数字。\n哪个数是这些想要的数字中最小的数（找到这些数中的最小值）呢？如果没有一个数字符合要求的，输出 0。\n其中, fronts[i] 和 backs[i] 分别代表第 i 张卡片的正面和背面的数字。\n如果我们通过翻转卡片来交换正面与背面上的数，那么当初在正面的数就变成背面的数，背面的数就变成正面的数。\n示例：\n\n输入：fronts = [1,2,4,4,7], backs = [1,3,4,1,3]\n输出：2\n解释：假设我们翻转第二张卡片，那么在正面的数变成了 [1,3,4,4,7] ， 背面的数变成了 [1,2,4,1,3]。\n接着我们选择第二张卡片，因为现在该卡片的背面的数是 2，2 与任意卡片上正面的数都不同，所以 2 就是我们想要的数字。\n \n提示：\n\n1 <= fronts.length == backs.length <= 1000\n1 <= fronts[i] <= 2000\n1 <= backs[i] <= 2000"
}
] |
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": "给定数组 nums 和一个整数 k 。我们将给定的数组 nums 分成 最多 k 个相邻的非空子数组 。 分数 由每个子数组内的平均值的总和构成。\n注意我们必须使用 nums 数组中的每一个数进行分组，并且分数不一定需要是整数。\n返回我们所能得到的最大 分数 是多少。答案误差在 10-6 内被视为是正确的。\n \n示例 1:\n\n输入: nums = [9,1,2,3,9], k = 3\n输出: 20.00000\n解释: \nnums 的最优分组是[9], [1, 2, 3], [9]. 得到的分数是 9 + (1 + 2 + 3) / 3 + 9 = 20. \n我们也可以把 nums 分成[9, 1], [2], [3, 9]. \n这样的分组得到的分数为 5 + 2 + 6 = 13, 但不是最大值.\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 4\n输出: 20.50000\n\n \n提示:\n\n1 <= nums.length <= 100\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= k <= nums.length\n请使用 Python3 语言。\n提示：可以使用前缀和 + 记忆化搜索。\n这里提供一个参考思路，我们可以先预处理得到前缀和数组 $s$，方便快速得到子数组的和。\n\n然后设计一个函数 $dfs(i, k)$，表示从数组下标 $i$ 开始，最多分成 $k$ 组的最大平均值和。答案为 $dfs(0, k)$。函数 $dfs(i, k)$ 的执行逻辑如下：\n\n当 $i=n$ 时，表示已经遍历到数组末尾，此时返回 $0$。\n\n当 $k=1$ 时，表示只剩下一组，此时返回从下标 $i$ 开始到数组末尾的平均值。\n\n否则，我们在 $[i, ..n-1]$ 的范围内枚举分组的结束位置 $j$，计算从下标 $i$ 到下标 $j$ 的平均值，以及从下标 $j+1$ 开始，最多分成 $k-1$ 组的最大平均值和。取其中的最大值作为答案。\n\n为了避免重复计算，我们可以用数组 $f$ 记忆化函数 $dfs(i, k)$ 的返回值。\n\n时间复杂度 $O(n^2 \\times k)$，空间复杂度 $O(n \\times k)$。其中 $n$ 表示数组 `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 largestSumOfAverages(self, nums: List[int], k: int) -> float:\\n @cache\\n def dfs(i, k):\\n if i == n:\\n return 0\\n if k == 1:\\n return (s[-1] - s[i]) / (n - i)\\n ans = 0\\n for j in range(i, n):\\n t = (s[j + 1] - s[i]) / (j - i + 1) + dfs(j + 1, k - 1)\\n ans = max(ans, t)\\n return ans\\n\\n n = len(nums)\\n s = list(accumulate(nums, initial=0))\\n return dfs(0, k)\\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": "给定数组 nums 和一个整数 k 。我们将给定的数组 nums 分成 最多 k 个相邻的非空子数组 。 分数 由每个子数组内的平均值的总和构成。\n注意我们必须使用 nums 数组中的每一个数进行分组，并且分数不一定需要是整数。\n返回我们所能得到的最大 分数 是多少。答案误差在 10-6 内被视为是正确的。\n \n示例 1:\n\n输入: nums = [9,1,2,3,9], k = 3\n输出: 20.00000\n解释: \nnums 的最优分组是[9], [1, 2, 3], [9]. 得到的分数是 9 + (1 + 2 + 3) / 3 + 9 = 20. \n我们也可以把 nums 分成[9, 1], [2], [3, 9]. \n这样的分组得到的分数为 5 + 2 + 6 = 13, 但不是最大值.\n\n示例 2:\n\n输入: nums = [1,2,3,4,5,6,7], k = 4\n输出: 20.50000\n\n \n提示:\n\n1 <= nums.length <= 100\n1 <= nums[i] <= 104\n1 <= k <= nums.length\n请使用 Java 语言。\n提示：可以使用前缀和 + 记忆化搜索。\n这里提供一个参考思路，我们可以先预处理得到前缀和数组 $s$，方便快速得到子数组的和。\n\n然后设计一个函数 $dfs(i, k)$，表示从数组下标 $i$ 开始，最多分成 $k$ 组的最大平均值和。答案为 $dfs(0, k)$。函数 $dfs(i, k)$ 的执行逻辑如下：\n\n当 $i=n$ 时，表示已经遍历到数组末尾，此时返回 $0$。\n\n当 $k=1$ 时，表示只剩下一组，此时返回从下标 $i$ 开始到数组末尾的平均值。\n\n否则，我们在 $[i, ..n-1]$ 的范围内枚举分组的结束位置 $j$，计算从下标 $i$ 到下标 $j$ 的平均值，以及从下标 $j+1$ 开始，最多分成 $k-1$ 组的最大平均值和。取其中的最大值作为答案。\n\n为了避免重复计算，我们可以用数组 $f$ 记忆化函数 $dfs(i, k)$ 的返回值。\n\n时间复杂度 $O(n^2 \\times k)$，空间复杂度 $O(n \\times k)$。其中 $n$ 表示数组 `nums` 的长度。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "以下是可供参考的实现方案：\n ['```java\\nclass Solution {\\n private Double[][] f;\\n private int[] s;\\n private int n;\\n\\n public double largestSumOfAverages(int[] nums, int k) {\\n n = nums.length;\\n s = new int[n + 1];\\n f = new Double[n + 1][k + 1];\\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\\n s[i + 1] = s[i] + nums[i];\\n }\\n return dfs(0, k);\\n }\\n\\n private double dfs(int i, int k) {\\n if (i == n) {\\n return 0;\\n }\\n if (k == 1) {\\n return (s[n] - s[i]) * 1.0 / (n - i);\\n }\\n if (f[i][k] != null) {\\n return f[i][k];\\n }\\n double ans = 0;\\n for (int j = i; j < n; ++j) {\\n double t = (s[j + 1] - s[i]) * 1.0 / (j - i + 1) + dfs(j + 1, k - 1);\\n ans = Math.max(ans, t);\\n }\\n return f[i][k] = 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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