python-3.x 了解计数三元组HackerRank

plupiseo  于 2023-03-20  发布在  Python
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我一直在努力应对这个挑战:Count Triplets,经过大量的努力,我的算法并没有对每个测试用例都有效。
由于在讨论中,我已经看到了一个代码,并试图找出代码的真实的功能,我仍然不能理解,这段代码是如何工作的。

解决方案:

from collections import defaultdict

arr = [1,3,9,9,27,81]
r = 3
v2 = defaultdict(int)
v3 = defaultdict(int)
count = 0
for k in arr:
    count += v3[k]
    v3[k*r] += v2[k]
    v2[k*r] += 1
print(count)

上面的代码可以完美地用于每个测试用例。我已经测试了kv2v3的值,以理解但仍然不理解代码如何在计数三元组时工作得如此流畅。我在梦中也无法想到这种解决方案。我想知道人们是如何如此聪明地计算出这种解决方案的。尽管如此,如果能得到适当的解释,我会很高兴的。谢谢

k、v2、v3的输出

from collections import defaultdict

arr = [1,3,9,9,27,81]
r = 3
v2 = defaultdict(int)
v3 = defaultdict(int)
count = 0
for k in arr:
    count += v3[k]
    v3[k*r] += v2[k]
    v2[k*r] += 1
    print(k, count, v2, v3)

输出

lvjbypge

lvjbypge1#

1.问题

该函数有两个参数,即:

  • arr:整数数组
  • r:整数,公比

输入可以是

arr: [1, 2, 2, 4]
r: 2

目标是返回构成等比级数的三胞胎的计数。

2.如何解决

解决这个问题的方法有很多,比如在comment from RobertsN的基础上,从SagunB

  • 时间复杂度O(n)-〉
  • 不需要除法,只需要乘以R
  • 使用map(C++)或dict(Java,Python)是必须的-〉可以是无序的map(节省O(logN))
  • 在阅读一个值的时候试着向前看-〉这个值以后会成为一个三元组的一部分吗?
  • 无需将(R == 1)视为极端情况
from collections import Counter

# Complete the countTriplets function below.
def countTriplets(arr, r):
    r2 = Counter()
    r3 = Counter()
    count = 0
    
    for v in arr:
        if v in r3:
            count += r3[v]
        
        if v in r2:
            r3[v*r] += r2[v]
        
        r2[v*r] += 1

    return count

或者像你说的

from collections import defaultdict

# Complete the countTriplets function below.
def countTriplets(arr, r):
    v2 = defaultdict(int)
    v3 = defaultdict(int)
    count = 0
    for k in arr:
        count += v3[k]
        v3[k*r] += v2[k]
        v2[k*r] += 1
    return count

3.最终结果

两个用例都将通过HackerRank中的所有当前13个测试用例

4.解释您的案例

RobertsN的注解很好地解释了你的代码(和你的代码很相似),不过,为了更好地理解代码是如何工作的,只需要打印出count、v2和v3的情况。
假设你的输入是

4 2
1 2 2 4

预期输出为

2

同样,我们知道根据定义,v2和v3看起来都像

defaultdict(<class 'int'>, {})

这就留下了for循环来理解。可能会引起一些混乱的是运算符+=,但那是already addressed by me in another answer
现在,为了理解剩下的部分,我们可以将循环改为

for k in arr:
    print(f"Looping...")
    print(f"k: {k}")
    print(f"v3_before_count: {v3}")
    count += v3[k]
    print(f"count: {count}")
    print(f"k*r: {k*r}")
    print(f"v3_before: {v3}")
    v3[k*r] += v2[k]
    print(f"v3[k*r]: {v3[k*r]}")
    print(f"v2[k]: {v2[k]}")
    print(f"v3_after: {v3}")
    print(f"v2_before: {v2}")
    v2[k*r] += 1
    print(f"v2_after: {v2}")
    print(f"v2[k*r]: {v2[k*r]}")

会让你看到

Looping...
k: 1
v3_before_count: defaultdict(<class 'int'>, {})
count: 0
k*r: 2
v3_before: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0})
v2_before_v3: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0})
v3[k*r]: 0
v2[k]: 0
v3_after: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0})
v2_before: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0})
v2_after: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 1})
v2[k*r]: 1
Looping...
k: 2
v3_before_count: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0})
count: 0
k*r: 4
v3_before: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0})
v2_before_v3: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0})
v3[k*r]: 1
v2[k]: 1
v3_after: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 1})
v2_before: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 1})
v2_after: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 1, 4: 1})
v2[k*r]: 1
Looping...
k: 2
v3_before_count: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 1})
count: 0
k*r: 4
v3_before: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 1})
v2_before_v3: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 1})
v3[k*r]: 2
v2[k]: 1
v3_after: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 2})
v2_before: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 1, 4: 1})
v2_after: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 1, 4: 2})
v2[k*r]: 2
Looping...
k: 4
v3_before_count: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 2})
count: 2
k*r: 8
v3_before: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 2})
v2_before_v3: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 2})
v3[k*r]: 2
v2[k]: 2
v3_after: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 0, 4: 2, 8: 2})
v2_before: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 1, 4: 2})
v2_after: defaultdict(<class 'int'>, {1: 0, 2: 1, 4: 2, 8: 1})
v2[k*r]: 1

提取出想要的信息。我们能从中观察到什么呢?

  • 计数在最后一个循环中从0增加到2。
  • k遍历arr的所有值,所以它是1,2,2和4
  • 在初始循环中,v3_before_count为{},v3_before为{1:0}
  • 等等。

最有可能的是,这个过程会引出问题,回答这些问题会让你更接近于理解它。

toiithl6

toiithl62#

所以当代码遍历数组时,它会跟踪潜在的对和对。

For each value in the array:
    // Increment count by the number of triplets that end with k
    count += v3[k]
    // Increment the number of potential triplets that will end with k*r
    v3[k*r] += v2[k]
    // Increment the number of potential pairs that end with k*r
    v2[k*r] += 1

对于任意给定的k,三元组的数量是我们在此之前遇到的对于任意给定的k/r的对的数量,注意在整个循环中,v3[k]和v2[k]通常为零,直到它们达到我们在前一次迭代中预测的k*r值。

j2datikz

j2datikz3#

我一直在努力理解它,最后,这段C#代码应该很容易理解

static long countTriplets(List<long> arr, long r)
{
    //number of times we encounter key*r
    var doubles = new Dictionary<long, long>();
    //number of times we encounter a triplet
    var triplets = new Dictionary<long, long>();
    long count = 0;
    foreach (var key in arr)
    {
        long keyXr = key * r;

        if (triplets.ContainsKey(key))
            count += triplets[key];

        if (doubles.ContainsKey(key))
        {
            if (triplets.ContainsKey(keyXr))
                triplets[keyXr] += doubles[key];
            else
                triplets.Add(keyXr, doubles[key]);
        }

        if (doubles.ContainsKey(keyXr))
            doubles[keyXr]++;
        else
            doubles.Add(keyXr, 1);
    }
    return count;
}
zf2sa74q

zf2sa74q4#

from collections import defaultdict

arr = [1,3,9,9,27,81]
r = 3
v2 = defaultdict(int)   #if miss get 0
v3 = defaultdict(int)   #if miss get 0 
count = 0`enter code here`
for k in arr:
    #updating the count, starts propagating with delay=2 elements
    count += v3[k]

    # number of triplets with last component ending
    # on index i of k in array
    v3[k*r] += v2[k]

    # number of pairs with last component ending
    # on index i of k in array
    v2[k*r] += 1
print(count)

最好通过例子来理解--假设我们有数组11111,并且i=3,所以111〉1〈1。
V2当前具有计数111,11〉1存在两个以〉1结束的对,对于长度(数组)=n,通常为n-1。
现在在v3,我们从v2递归地构造count,如下所示:对于创建的和用v2计数的每个对,我们指定最后一个分量,对于#pairs = n,存在n个这样的选项。
因此,对于i=3:

11.1 (v2=1) //this pair remains by sum
+
.111 (v2=2) //these are new
1.11 (v2=2)

希望这有帮助!

1sbrub3j

1sbrub3j5#

数字X的潜在值:存在的三元组的数目(如果有的话)使用X作为完全形成三元组的优先级。
让我们举一个例子:1 2 4r = 2的关系。
S1:带有1:没有三元组,因为1/2=0.5和1/2/2=0.25不可用。请在散列表中添加1。
S2:带有2:如果达到最后一个数字(4),则可以形成1个潜在的三元组。将2添加到散列表。
S3:带有4:如果达到最后一个数字(8),可能会形成1个潜在的三元组。在散列表中添加4。同时,我们有1个三元组,因为4/24/2/2存在于散列表中。
但是我们怎么知道只有1,因为要到达一个三元组的第4个,你必须经过第2个,而我们只有1,第2个在第4个之前。
所以总数是1。简单。

如果输入为1 2 2 2 4会怎样?

我们有潜力:1:0; 2:1第一;4:3数字2 =〉3个三胞胎
1添加到输入,我们得到:1 1 2 2 2 4r=2
对于第一个2,我们有2个潜在的三重态,因为在它之前有2数字1。
对于第二个2,我们有两个
对于第三个2,我们有三个
因此,总数为2(1号)x 3(2号)= 6个潜在三重态
当索引达到数字4时,类似于上面的步骤3,我们有总的三元组是6。
这是我们通过数组迭代的2个散列表的演示:
| 输入|潜力|计数|
| - ------|- ------|- ------|
| 一一二二二四|{1:0、2:6、4:3}|{1:2、2:3、4:1}|
| 1 1 2 2 2 4 8 16|{1:0、2:6、4:3、8:1、16:1}|{1:2、2:3、4:1、8:1、16:1 }|
作为上表中的第二个输入,我们可以说:
对于三重态数(1,2,4),我们有6个三重态(在数2处的势)
对于三重态数(2,4,8),我们有3个三重态(在数4处的势)
对于三重态数(4,8,16),我们有1个三重态(在数8处的势)
所以总共是10个三胞胎。
这是我的javascript解决方案

function countTriplets(arr, r) {
const numberAtThisPointOf = {};
const potentialTripletOf = {};
let total = 0;

for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
  const key = arr[i];
  if (numberAtThisPointOf[key] === undefined) {
    potentialTripletOf[key] = 0;
    numberAtThisPointOf[key] = 0;
  }
  
  // if key is final part of a triplet, mean the other 2 smaller numbers exist, the `key % r === 0` & `(key/r) % r === 0` to avoid decimal number in javascript
  if (key % r === 0 && numberAtThisPointOf[key/r] !== undefined & numberAtThisPointOf[key/r/r] !== undefined && (key/r) % r === 0) {
    total += potentialTripletOf[key/r];
  }
  
  // update potential case of current key
  if (numberAtThisPointOf[key/r] !== undefined && key % r === 0) {
    potentialTripletOf[key] += numberAtThisPointOf[key/r];
  }
  
  numberAtThisPointOf[key]++;
  
  }
  return total; 
}
ctehm74n

ctehm74n6#

可以是下面这样的想法。
几何级数的形式为:啊,啊,啊,...
现在考虑arr中的元素是否为:
1.元素== ARR或三元组的第三项意味着我们已经完成三元组,因此更新计数。
1.元素== AR或三元组的第二项,因此GP中的下一个元素将是(元素乘以R)ARR,并将在ARR或r3字典中更新。
1.元素== A或第一项,因此GP中的下一个元素将是(元素乘以R)AR,因此将在AR或r2字典中更新。

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