LeetCode经典算法题:井字游戏+优势洗牌+Dota2参议院java解法

简介: LeetCode经典算法题:井字游戏+优势洗牌+Dota2参议院java解法

1 井字游戏

题目描述

字符串数组作为井字游戏的游戏板 board,判断该游戏板有没有可能最终形成游戏板是一个 3 x 3 数组,由字符 " ",“X” 和 “O” 组成。字符 " " 代表一个空位。

两个玩家轮流将字符放入空位,一个玩家执X棋,另一个玩家执O棋“X” 和 “O” 只允许放置在空位中,不允许对已放有字符的位置进行填充。

当有 3 个相同(且非空)的字符填充任何行、列或对角线时,游戏结束,board生成

解题思路与代码

分类讨论

    public static boolean validBoard(String[] board) {
        int xCount = 0, oCount = 0;
        for (String row: board)
            for (char c: row.toCharArray()) {
                if (c == 'X') xCount++;
                if (c == 'O') oCount++;
            }
        //X与O 一样多,或者X比O多一个(X赢则X多一个,O赢则一样多)
        if (oCount != xCount && oCount != xCount - 1) return false;
        if (win(board, "XXX") && oCount != xCount - 1) return false;
        if (win(board, "OOO") && oCount != xCount) return false;
        return true;
    }
    public static boolean win(String[] board, String flag) {
        for (int i = 0; i < 3; ++i) {
                    //纵向3连
            if (flag.equals("" + board[i].charAt(0) + board[i].charAt(1) +
                    board[i].charAt(2)))
                return true;
            //横向3连
            if (flag.equals(board[i]))
                return true;
        }
        // \向3连
        if (flag.equals(""+
                board[0].charAt(0)+board[1].charAt(1)+board[2].charAt(2)))
            return true;
        // /向3连
        if
        (flag.equals(""+board[0].charAt(2)+board[1].charAt(1)+board[2].charAt(0)))
            return true;
        return false;
    }

2 优势洗牌

题目描述

给定两个大小相等的数组 A 和 B,A 相对于 B 的优势可以用满足 A[i] > B[i] 的索引 i 的数目来描述。

返回 A 的任意排列,使其相对于 B 的优势最大化。

解题思路与代码

    public static int[] advantageCount(int[] A, int[] B) {
        int[] sortedA = A.clone();
        Arrays.sort(sortedA);//找一个代价最小的去匹配B中的,比B大,在A中又是最小的
        int[] sortedB = B.clone();
        Arrays.sort(sortedB);//避免比较时,A每次都要重头遍历
        Map<Integer, Deque<Integer>> assigned = new HashMap();
        for (int b: B)
            assigned.put(b, new LinkedList());
        Deque<Integer> remaining = new LinkedList();
        int j = 0;
        for (int a: sortedA) {
            if (a > sortedB[j]) {
                assigned.get(sortedB[j++]).add(a);
            } else {
                remaining.add(a);
            }
        }
        int[] ans = new int[B.length];
        for (int i = 0; i < B.length; ++i) {
            if (assigned.get(B[i]).size() > 0)
                ans[i] = assigned.get(B[i]).removeLast();
            else
                ans[i] = remaining.removeLast();
        }
        return ans;
    }


  • 时间复杂度:O(N log N),其中 N 是 A 和 B 的长度。
  • 空间复杂度:O(N)。

3 Dota2参议院

题目描述

Dota2 的世界里有两个阵营:Radiant(天辉)和 Dire(夜魇)

Dota2 参议院由来自两派的参议员组成。现在参议院希望对一个 Dota2 游戏里的改变作出决定。他们以一个基于轮为过程的投票进行。在每一轮中,每一位参议员都可以行使两项权利中的一项:

  1. 禁止一名参议员的权利:参议员可以让另一位参议员在这一轮和随后的几轮中丧失所有的权利。
  2. 宣布胜利: 如果参议员发现有权利投票的参议员都是同一个阵营的,他可以宣布胜利并决定在游戏中的有关变化。

给定一个字符串代表每个参议员的阵营。字母 “R” 和 “D” 分别代表了 Radiant(天辉)和 Dire(夜魇)。然后,如果有 n 个参议员,给定字符串的大小将是 n。


以轮为基础的过程从给定顺序的第一个参议员开始到最后一个参议员结束。这一过程将持续到投票结束。所有失去权利的参议员将在过程中被跳过。


假设每一位参议员都足够聪明,会为自己的政党做出最好的策略,你需要预测哪一方最终会宣布胜利并在 Dota2 游戏中决定改变。输出应该是 Radiant 或 Dire。

解题思路与代码

    public String predictPartyVictory(String senate) {
        int n = senate.length();
        Queue<Integer> radiant = new LinkedList<Integer>();
        Queue<Integer> dire = new LinkedList<Integer>();
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (senate.charAt(i) == 'R') {
                radiant.offer(i);
            } else {
                dire.offer(i);
            }
        }
        while (!radiant.isEmpty() && !dire.isEmpty()) {
            int radiantIndex = radiant.poll(), direIndex = dire.poll();
            if (radiantIndex < direIndex) {
                radiant.offer(radiantIndex + n);
            } else {
                dire.offer(direIndex + n);
            }
        }
        return !radiant.isEmpty() ? "Radiant" : "Dire";
    }

  • 时间和空间:O(n)

目录
相关文章
|
7天前
|
设计模式 算法 搜索推荐
Java 设计模式之策略模式:灵活切换算法的艺术
策略模式通过封装不同算法并实现灵活切换,将算法与使用解耦。以支付为例,微信、支付宝等支付方式作为独立策略,购物车根据选择调用对应支付逻辑,提升代码可维护性与扩展性,避免冗长条件判断,符合开闭原则。
110 35
|
18天前
|
存储 算法 搜索推荐
《数据之美》:Java数据结构与算法精要
本系列深入探讨数据结构与算法的核心原理及Java实现,涵盖线性与非线性结构、常用算法分类、复杂度分析及集合框架应用,助你提升程序效率,掌握编程底层逻辑。
|
14天前
|
存储 人工智能 算法
从零掌握贪心算法Java版:LeetCode 10题实战解析(上)
在算法世界里,有一种思想如同生活中的"见好就收"——每次做出当前看来最优的选择,寄希望于通过局部最优达成全局最优。这种思想就是贪心算法,它以其简洁高效的特点,成为解决最优问题的利器。今天我们就来系统学习贪心算法的核心思想,并通过10道LeetCode经典题目实战演练,带你掌握这种"步步为营"的解题思维。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
当AI提示词遇见精密算法:TimeGuessr如何用数学魔法打造文化游戏新体验
TimeGuessr融合AI与历史文化,首创时间与空间双维度评分体系,结合分段惩罚、Haversine距离计算与加权算法,辅以连击、速度与完美奖励机制,实现公平且富挑战性的游戏体验。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
Java实现林火蔓延路径算法
记录正在进行的森林防火项目中林火蔓延功能,本篇文章可以较好的实现森林防火蔓延,但还存在很多不足,如:很多参数只能使用默认值,所以蔓延范围仅供参考。(如果底层设备获取的数据充足,那当我没说)。注:因林火蔓延涉及因素太多,如静可燃物载量、矿质阻尼系数等存在估值,所以得出的结果仅供参考。
60 4
|
3月前
|
运维 监控 算法
基于 Java 滑动窗口算法的局域网内部监控软件流量异常检测技术研究
本文探讨了滑动窗口算法在局域网流量监控中的应用,分析其在实时性、资源控制和多维分析等方面的优势,并提出优化策略,结合Java编程实现高效流量异常检测。
101 0
|
18天前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
79 2
|
2月前
|
传感器 机器学习/深度学习 编解码
MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性
MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性
147 3
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
下一篇
开通oss服务