科学计算【免费下载链接】codeforces-go算法竞赛模板库 by 灵茶山艾府 项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/codeforces-go点击查看免费下载本文围绕 LeetCode 双周赛第 100 场第 3 题Find Score of an Array After Marking All Elements数组标记得分展开完整讲解两种主流解法基于下标绑定 排序 标记的朴素思路$O(n\log n)$以及基于递减子段拆分 分组循环的线性思路$O(n)$。文中所有代码均取自当前仓库的题解文档并结合仓库内 Go 源码、自动化测试用例与分组循环模板笔记进行工程化印证读完你既能掌握本题两种解法的推导细节也能理解该仓库作者先写模板、再上测试的刷题工作流。题目速览题意与规则题目给定一个正整数数组nums要求反复执行以下操作直到所有元素都被标记选择所有未标记元素中值最小的那个若值相同选择下标最小的将它的得分计入答案同时标记该元素与其左右两个相邻元素越界则忽略。重复此过程返回最终得分总和。仓库中的测试数据可以佐证题意c.txt 给出了两组用例输入[2,1,3,4,5,2]期望输出7输入[2,3,5,1,3,2]期望输出5。题目完整信息记录在测试文件的注释中c_test.go 标注了 LeetCode 题目路径find-score-of-an-array-after-marking-all-elements。方法一带着下标去排序排序 标记模拟核心思路朴素地模拟每轮找最小未标记值需要 $O(n^2)$。优化突破口在于最小值的选择顺序是确定的——总是按值从小到大、值相同按下标从小到大。因此可以先把(值, 下标)绑定整体排一次序得到取值顺序表再按顺序依次决定每个位置能否得分。关键实现细节绑定与排序把nums[i]与下标i绑定后按元素值升序排序值相同时按下标升序排序正好对应题目最小值相同取下标最小的规则。标记数组防越界vis数组开成len(nums) 2标记i-1与i1时天然不会越界。Go 实现的等价写法也可以生成一个下标数组仅对下标排序参考 Java/C 实现。四种语言实现Python3class Solution: def findScore(self, nums: List[int]) - int: ans 0 vis [False] * (len(nums) 2) # 保证下标不越界 for i, x in sorted(enumerate(nums, 1), keylambda p: p[1]): if not vis[i]: vis[i - 1] vis[i 1] True # 标记相邻的两个元素 ans x return ansJavaclass Solution { public long findScore(int[] nums) { int n nums.length; var ids new Integer[n]; for (int i 0; i n; i) ids[i] i; Arrays.sort(ids, (i, j) - nums[i] - nums[j]); long ans 0; var vis new boolean[n 2]; // 保证下标不越界 for (int i : ids) if (!vis[i 1]) { // 避免 -1偏移一位 vis[i] vis[i 2] true; ans nums[i]; } return ans; } }Cclass Solution { public: long long findScore(vectorint nums) { int n nums.size(), ids[n]; iota(ids, ids n, 0); stable_sort(ids, ids n, { return nums[i] nums[j]; }); long long ans 0; bool vis[n 2]; // 保证下标不越界 memset(vis, 0, sizeof(vis)); for (int i : ids) if (!vis[i 1]) { // 避免 -1偏移一位 vis[i] vis[i 2] true; ans nums[i]; } return ans; } };Gofunc findScore(nums []int) (ans int64) { type pair struct{ v, i int } a : make([]pair, len(nums)) for i, x : range nums { a[i] pair{x, i 1} // 1 保证下面 for 循环下标不越界 } sort.Slice(a, func(i, j int) bool { a, b : a[i], a[j] return a.v b.v || a.v b.v a.i b.i }) vis : make([]bool, len(nums)2) // 保证下标不越界 for _, p : range a { if !vis[p.i] { vis[p.i-1] true vis[p.i1] true // 标记相邻的两个元素 ans int64(p.v) } } return }需要留意三种语言在下标偏移上的差异Python 直接用enumerate(nums, 1)把下标从 1 开始Java/C 对ids[i]1做访问避免出现-1下标Go 在构造pair时即保存i1。复杂度分析时间复杂度$O(n\log n)$其中 $n$ 为nums的长度瓶颈在排序。空间复杂度$O(n)$用于存放排序用的下标/键值对数组与vis标记数组。方法二转换 分组循环O(n) 线性解法核心思路观察数组的结构把nums视作由若干严格递减子段拼接而成。例如示例 1 的[2,1,3,4,5,2]可看成[2,1] [3] [4] [5,2]示例 2 的[2,3,5,1,3,2]可看成[2] [3] [5,1] [3,2]。从左到右遍历每个严格递减子段的最小值坡底nums[i]一定可以被选中它比左侧的nums[i-1]小从而在选择顺序上更靠前同时不会超过右侧的nums[i1]即使与nums[i1]相等由于从左到右遍历它的下标也最小。选中坡底nums[i]后该段左侧的nums[i-2], nums[i-4], …可以一起得分因为不能选相邻元素隔一个取一个即可而nums[i1]与坡底相邻不能选。于是只需一趟遍历即可算出答案。四种语言实现Python3class Solution: def findScore(self, nums: List[int]) - int: ans 0 i, n 0, len(nums) while i n: i0 i while i 1 n and nums[i] nums[i 1]: # 找到下坡的坡底 i 1 for j in range(i, i0 - 1, -2): # 从坡底 i 到坡顶 i0每隔一个累加 ans nums[j] i 2 # i 选了 i1 不能选 return ansJavaclass Solution { public long findScore(int[] nums) { long ans 0; for (int i 0, n nums.length; i n; i 2) { // i 选了 i1 不能选 int i0 i; while (i 1 n nums[i] nums[i 1]) // 找到下坡的坡底 i; for (int j i; j i0; j - 2) // 从坡底 i 到坡顶 i0每隔一个累加 ans nums[j]; } return ans; } }Cclass Solution { public: long long findScore(vectorint nums) { long long ans 0; for (int i 0, n nums.size(); i n; i 2) { // i 选了 i1 不能选 int i0 i; while (i 1 n nums[i] nums[i 1]) // 找到下坡的坡底 i; for (int j i; j i0; j - 2) // 从坡底 i 到坡顶 i0每隔一个累加 ans nums[j]; } return ans; } };Gofunc findScore(nums []int) (ans int64) { for i, n : 0, len(nums); i n; i 2 { // i 选了 i1 不能选 i0 : i for i1 n nums[i] nums[i1] { // 找到下坡的坡底 i } for j : i; j i0; j - 2 { // 从坡底 i 到坡顶 i0每隔一个累加 ans int64(nums[j]) } } return }复杂度分析时间复杂度$O(n)$其中 $n$ 为nums的长度。注意代码中的i只增不减所以整个二重循环整体是线性的。空间复杂度$O(1)$仅用到若干额外变量不依赖排序与标记数组。仓库源码印证工程化的测试与模板沉淀这份题解并非孤立笔记仓库围绕本题沉淀了实现 用例 自动测试的完整闭环可直接验证上述两种解法的正确性。Go 实现与分组循环模板对应仓库当前收录的 Go 实现采用方法二c.go 完整实现了找坡底 → 隔一个累加 → 跳过相邻元素的线性流程与题解文档中的 Go 代码完全一致。而分组循环本身是作者在 copypasta/common.go 中专门沉淀的通用模板其定义如下数组会被分割成若干组每一组的判断/处理逻辑相同。写法要点是外层循环负责组前准备工作记录开始位置与组后统计工作更新答案内层循环负责遍历整组找出这一组最远在哪结束。该模板的优点是逻辑块分工明确、不需要特判最后一组是作者反复验证后最不容易写 bug的写法。本题方法二正是这一模板的直接应用每一组就是一个严格递减子段。自动化测试从用例文件到反射驱动测试入口在 c_test.go调用testutil.RunLeetCodeFuncWithFile(t, findScore, c.txt, targetCaseNum)执行函数式题目的用例验证。其底层实现位于 leetcode/testutil/leetcode.go读取c.txt中按行组织的输入输出通过反射reflect.TypeOf分析被测函数findScore的参数个数与返回值个数从而确定每几条输入行对应一组用例逐组调用函数并与期望输出比对失败时打印【答案错误】及对应输入。c.txt中两组用例[2,1,3,4,5,2] → 7、[2,3,5,1,3,2] → 5即题解文档示例 1、示例 2 的机器可读版本。这意味着无论采用方法一还是方法二把实现替换进findScore后运行go test都能在秒级得到正确性反馈。这种题解文档 源码 用例文件 自动测试四位一体的结构是该仓库刷题流程的通用范式。两种方法对比与选型建议维度方法一带下标排序方法二分组循环核心思想按值 → 下标优先级排序后按序模拟标记将数组拆分为严格递减子段段内隔一累加时间复杂度$O(n\log n)$$O(n)$空间复杂度$O(n)$$O(1)$易错点下标偏移、值相同的排序次序正确理解坡底必选、坡顶起隔一取的结构适用场景思路直观、易于向按某种优先级取元素类题目迁移追求最优复杂度且习惯分组循环模板的读者结论方法一是想得到、写得出的保底做法方法二利用数组递减段结构把问题化简为线性扫描是面试与竞赛中更优雅的解法。对同一道题同时掌握两种复杂度不同的做法也有助于在更难的变体题例如元素被改动后需要维护结构中快速迁移思路。赞分享科学计算【免费下载链接】codeforces-go算法竞赛模板库 by 灵茶山艾府 项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/codeforces-go点击查看免费下载相关推荐LeetCode 2593 题解标记所有元素后数组的分数排序 访问标记模拟LeetCode 2593 题解标记所有元素后数组的分数排序 访问标记模拟 本文基于仓库 problems/2593.find score of an文档教程知识库Sails 框架下通过自定义 HTTP 中间件配置 P3P 隐私策略头P3P 兼容旧版 IE 应用实战指南Sails 框架下通过自定义 HTTP 中间件配置 P3P 隐私策略头P3P 兼容旧版 IE 应用实战指南 导读 本文讲解如何在 SailsNode.js科学计算Syft集成测试数据隔离使用命名空间与隔离技术Syft集成测试数据隔离使用命名空间与隔离技术 测试数据隔离的必要性 在SyftSoftware Bill of Materials生成工具的开发过程中科学计算上一篇InstantID终极评测零样本身份保持生成技术如何秒杀传统AI绘图下一篇从零到精通FLUX.1 [schnell] 图像生成实战进阶指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考