LeetCode-371

Q1&Q4

100124. 找出强数对的最大异或值 II

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 。如果一对整数 x 和 y 满足以下条件，则称其为 强数对 ：

• |x - y| <= min(x, y)

你需要从 nums 中选出两个整数，且满足：这两个整数可以形成一个强数对，并且它们的按位异或（XOR）值是在该数组所有强数对中的 最大值 。

返回数组 nums 所有可能的强数对中的 最大 异或值。

注意，你可以选择同一个整数两次来形成一个强数对。

示例 1：

输入：nums = [1,2,3,4,5]
输出：7
解释：数组 nums 中有 11 个强数对：(1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 3), (3, 4), (3, 5), (4, 4), (4, 5) 和 (5, 5) 。
这些强数对中的最大异或值是 3 XOR 4 = 7 。

示例 2：

输入：nums = [10,100]
输出：0
解释：数组 nums 中有 2 个强数对：(10, 10) 和 (100, 100) 。
这些强数对中的最大异或值是 10 XOR 10 = 0 ，数对 (100, 100) 的异或值也是 100 XOR 100 = 0 。

示例 3：

输入：nums = [500,520,2500,3000]
输出：1020
解释：数组 nums 中有 6 个强数对：(500, 500), (500, 520), (520, 520), (2500, 2500), (2500, 3000) 和 (3000, 3000) 。
这些强数对中的最大异或值是 500 XOR 520 = 1020 ；另一个异或值非零的数对是 (5, 6) ，其异或值是 2500 XOR 3000 = 636 。

提示：

• 1 <= nums.length <= 5 * 104
• 1 <= nums[i] <= 220 - 1

根据条件|x - y| <= min(x, y),很容易想到双指针(滑动窗口)维护满足条件区间，那么就只剩下一个区间内求异或值最大的问题了，很明显可以使用01trie来实现，相较于平常的01trie，这个需要实现remove，其实也比较简单，参考正常的字典树，维护一个cnt即可。时间复杂度O(nlogn+nlogU)

class Solution:
    __slots__ = ['root']

    class Node:

        __slots__ = ['nodes', 'cnt']

        def __init__(self):
            self.nodes = [None, None]
            self.cnt = 0

    def __init__(self):
        self.root = self.Node()

    def add(self, x: int) -> None:
        temp = self.root
        for i in range(21, -1, -1):
            v = ((x >> i) & 1) ^ 1
            if temp.nodes[v] is None:
                temp.nodes[v] = self.Node()
            temp = temp.nodes[v]
            temp.cnt += 1

    def remove(self, x):
        temp = self.root
        for i in range(21, -1, -1):
            v = ((x >> i) & 1) ^ 1
            temp.nodes[v].cnt -= 1
            if temp.nodes[v].cnt == 0:
                temp.nodes[v] = None
                return
            temp = temp.nodes[v]

    def get(self, x):
        ans = 0
        temp = self.root
        for i in range(21, -1, -1):
            v = (x >> i) & 1
            if temp.nodes[v] is not None:
                ans |= (1 << i)
                temp = temp.nodes[v]
            else:
                temp = temp.nodes[v ^ 1]
        return ans

    def maximumStrongPairXor(self, nums):
        ans = 0
        nums.sort()
        n = len(nums)
        l = 0
        for r in range(n):
            self.add(nums[r])
            while nums[r] - nums[l] > nums[l]:
                self.remove(nums[l])
                l += 1
            ans = max(ans, self.get(nums[r]))
        return ans

Q2

100128. 高访问员工

给你一个长度为 n 、下标从 0 开始的二维字符串数组 access_times 。对于每个 i（0 <= i <= n - 1 ），access_times[i][0] 表示某位员工的姓名，access_times[i][1] 表示该员工的访问时间。access_times 中的所有条目都发生在同一天内。

访问时间用 四位 数字表示， 符合 24 小时制 ，例如 "0800" 或 "2250" 。

如果员工在 同一小时内 访问系统 三次或更多 ，则称其为 高访问 员工。

时间间隔正好相差一小时的时间 不 被视为同一小时内。例如，"0815" 和 "0915" 不属于同一小时内。

一天开始和结束时的访问时间不被计算为同一小时内。例如，"0005" 和 "2350" 不属于同一小时内。

以列表形式，按任意顺序，返回所有 高访问 员工的姓名。

示例 1：

输入：access_times = [["a","0549"],["b","0457"],["a","0532"],["a","0621"],["b","0540"]]
输出：["a"]
解释："a" 在时间段 [05:32, 06:31] 内有三条访问记录，时间分别为 05:32 、05:49 和 06:21 。
但是 "b" 的访问记录只有两条。
因此，答案是 ["a"] 。

示例 2：

输入：access_times = [["d","0002"],["c","0808"],["c","0829"],["e","0215"],["d","1508"],["d","1444"],["d","1410"],["c","0809"]]
输出：["c","d"]
解释："c" 在时间段 [08:08, 09:07] 内有三条访问记录，时间分别为 08:08 、08:09 和 08:29 。
"d" 在时间段 [14:10, 15:09] 内有三条访问记录，时间分别为 14:10 、14:44 和 15:08 。
然而，"e" 只有一条访问记录，因此不能包含在答案中，最终答案是 ["c","d"] 。

示例 3：

输入：access_times = [["cd","1025"],["ab","1025"],["cd","1046"],["cd","1055"],["ab","1124"],["ab","1120"]]
输出：["ab","cd"]
解释："ab"在时间段 [10:25, 11:24] 内有三条访问记录，时间分别为 10:25 、11:20 和 11:24 。
"cd" 在时间段 [10:25, 11:24] 内有三条访问记录，时间分别为 10:25 、10:46 和 10:55 。
因此，答案是 ["ab","cd"] 。

提示：

• 1 <= access_times.length <= 100
• access_times[i].length == 2
• 1 <= access_times[i][0].length <= 10
• access_times[i][0] 仅由小写英文字母组成。
• access_times[i][1].length == 4
• access_times[i][1] 采用24小时制表示时间。
• access_times[i][1] 仅由数字 '0' 到 '9' 组成。

根据每个人分组，排序时间，滑动窗口即可，如果有一个小时内超过三次的，就添加到ans当中。时间复杂度O(Lnlogn)

class Solution:
    def findHighAccessEmployees(self, access_times: List[List[str]]) -> List[str]:
        mp = {}
        ans = []
        for x, y in access_times:
            if x not in mp:
                mp[x] = []
            mp[x].append(y)

        def check(s1: str, s2: str) -> bool:
            h1 = int(s1[:2])
            m1 = int(s1[2:])
            h2 = int(s2[:2])
            m2 = int(s2[2:])
            diff = m1 - m2 + (h1 - h2) * 60
            return diff < 60

        for x, v in mp.items():
            v.sort()
            n = len(v)
            if n < 3: continue
            for i in range(2, n):
                s1, s2 = v[i], v[i - 2]
                if check(s1, s2):
                    ans.append(x)
                    break

        return ans

Q3

100117. 最大化数组末位元素的最少操作次数

给你两个下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 ，这两个数组的长度都是 n 。

你可以执行一系列 操作（可能不执行）。

在每次操作中，你可以选择一个在范围 [0, n - 1] 内的下标 i ，并交换 nums1[i] 和 nums2[i] 的值。

你的任务是找到满足以下条件所需的 最小 操作次数：

• nums1[n - 1] 等于 nums1 中所有元素的 最大值 ，即 nums1[n - 1] = max(nums1[0], nums1[1], ..., nums1[n - 1]) 。
• nums2[n - 1] 等于 nums2 中所有元素的 最大值 ，即 nums2[n - 1] = max(nums2[0], nums2[1], ..., nums2[n - 1]) 。

以整数形式，表示并返回满足上述 全部 条件所需的 最小 操作次数，如果无法同时满足两个条件，则返回 -1 。

示例 1：

输入：nums1 = [1,2,7]，nums2 = [4,5,3]
输出：1
解释：在这个示例中，可以选择下标 i = 2 执行一次操作。
交换 nums1[2] 和 nums2[2] 的值，nums1 变为 [1,2,3] ，nums2 变为 [4,5,7] 。
同时满足两个条件。
可以证明，需要执行的最小操作次数为 1 。
因此，答案是 1 。

示例 2：

输入：nums1 = [2,3,4,5,9]，nums2 = [8,8,4,4,4]
输出：2
解释：在这个示例中，可以执行以下操作：
首先，选择下标 i = 4 执行操作。
交换 nums1[4] 和 nums2[4] 的值，nums1 变为 [2,3,4,5,4] ，nums2 变为 [8,8,4,4,9] 。
然后，选择下标 i = 3 执行操作。
交换 nums1[3] 和 nums2[3] 的值，nums1 变为 [2,3,4,4,4] ，nums2 变为 [8,8,4,5,9] 。
同时满足两个条件。 
可以证明，需要执行的最小操作次数为 2 。 
因此，答案是 2 。

示例 3：

输入：nums1 = [1,5,4]，nums2 = [2,5,3]
输出：-1
解释：在这个示例中，无法同时满足两个条件。
因此，答案是 -1 。

提示：

• 1 <= n == nums1.length == nums2.length <= 1000
• 1 <= nums1[i] <= 109
• 1 <= nums2[i] <= 109

显然，如果两个数组中的最大值不位于nums1[n - 1]或nums2[n - 1]，一定不符合要求，那么结果就只有两种可能了，第一种是不交换最后一对，计算需要交换多少次，另一个就是交换最后一对需要计算多少次，取最小值即可，如果中间有不符合的情况直接返回-1即可。时间复杂度O(n)

lass Solution:
    def minOperations(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
        n1 = copy.deepcopy(nums1)
        n2 = copy.deepcopy(nums2)
        mx1, mx2 = max(nums1), max(nums2)
        mx = max(mx1, mx2)
        if mx != nums1[-1] and mx != nums2[-1]:
            return -1

        # 不交换最后一个
        ans = 0
        n = len(nums2)
        for i in range(n - 2, -1, -1):
            if nums1[i] <= nums1[-1] and nums2[i] <= nums2[-1]:
                continue
            else:
                nums2[i], nums1[i] = nums1[i], nums2[i]
                ans += 1
                if nums1[i] > nums1[-1] or nums2[i] > nums2[-1]:
                    return -1

        # 交换最后一个
        nums1 = copy.deepcopy(n1)
        nums2 = copy.deepcopy(n2)
        ans1 = 1
        nums1[-1], nums2[-1] = nums2[-1], nums1[-1]
        for i in range(n - 2, -1, -1):
            if nums1[i] <= nums1[-1] and nums2[i] <= nums2[-1]:
                continue
            else:
                nums2[i], nums1[i] = nums1[i], nums2[i]
                ans1 += 1
                if nums1[i] > nums1[-1] or nums2[i] > nums2[-1]:
                    return -1
        return min(ans, ans1)