问题

Question

问题

给出字符串s和m查询。对于每个查询，请删除K次出现的字符x。

例如：

abcdbcaab
5
2 a
1 c
1 d
3 b
2 a

Ans abbc

我的方法

我正在使用BIT树进行更新操作。

代码：

for (int i = 0; i < ss.length(); i++) {

    char cc = ss.charAt(i);
    freq[cc-97] += 1;
    if (max < freq[cc-97]) max = freq[cc-97];
    dp[cc-97][freq[cc-97]] = i;                 // Counting the Frequency
}
BIT = new int[27][ss.length()+1];
int[] ans = new int[ss.length()];
int q = in.nextInt();
for (int i = 0; i < q; i++) {
    int rmv = in.nextInt();
    char c = in.next().charAt(0);

    int rr = rmv + value(rmv, BIT[c-97]);              // Calculating the original Index Value
    ans[dp[c-97][rr]] = Integer.MAX_VALUE;

    update(rmv, 1, BIT[c-97], max);            // Updating it
}
for (int i = 0; i < ss.length(); i++) {
    if (ans[i] != Integer.MAX_VALUE) System.out.print(ss.charAt(i));
}

时间复杂度为O(M log N)，其中N是字符串ss的长度。

问题

我的解决方案为我提供了超出时间限制错误。我该如何改进呢？

public static void update(int i , int value , int[] arr , int xx){  
    while(i <= xx){
        arr[i ]+= value;
        i += (i&-i);
    }
}

public static int value(int i , int[] arr){
    int ans = 0;

    while(i > 0){
        ans += arr[i];
        i -= (i &- i);
    }
    return ans ;
}

Answer 1

有些关键操作没有显示，其中一个（很可能是update方法）的成本与你想象的不同。此外，您声明的复杂性肯定是错误的，因为在某些时候您必须扫描至少为O(N)的字符串。

但无论如何，这里明显正确的策略是通过查询，按字符分隔它们，然后以相反的顺序查询查询要确定要抑制的字符的初始位置。然后运行一次字符串，仅在适合时发出字符。如果实施得当，此解决方案应该在O(N + M log(M))中可行。

挑战在于如何有效地表示删除。我正在考虑某种相对偏移的树，这样如果你发现第一个删除是3 a，你可以有效地将它插入你的树中，然后在那之后移动每一个删除。这是log(M)位的位置。

改进元素去除算法

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我的方法

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1 个答案: