LeetCode

副标题 / 摘要 一道典型的“乘积 ≥ 阈值”计数题，看起来像是 O(n²) 的双重循环，实际上用「排序 + 二分查找」就能把复杂度压到 O((n+m)log m)。本文从题意抽象、核心公式到多语言实现，带你把这类阈值匹配问题彻底吃透。 预计阅读时长：10~15 分钟 适用场景标签：二分查找、排序计数、阈值匹配 SEO 关键词：spells and potions, successful pairs, 二分查找, lower_bound, 乘积约束 目标读者与背景 目标读者 已熟悉基本二分查找，想提升「在有序数组上做计数」能力的同学 后端 / 算法工程师，经常处理阈值判断与配对统计的问题 准备技术面试，希望积累“排序 + 二分”模板的开发者 为什么这题值得单独写一篇？ 它把一个表面 O(n²) 的「所有配对」问题，转化成了对有序数组的二分计数； 公式非常典型：把 a * b ≥ success 转成 b ≥ ceil(success / a)； 这种思路在推荐系统、风控额度、资源匹配等业务里屡见不鲜。 A — Algorithm（题目与算法） 题目重述 给定两个整数数组 spells 和 potions，以及一个正整数 success。 对于每个咒语 spells[i]，我们定义它与药水 potions[j] 的组合是“成功”的，当且仅当： spells[i] * potions[j] >= success 请返回一个数组 ans，其中 ans[i] 表示第 i 个咒语可以与多少个药水形成成功组合。 ...

副标题 / 摘要 一道看似麻烦的子数组题：长度必须固定为 k，元素种类又要至少 m 个，还要在满足约束下让子数组和最大。本文通过「固定窗口滑动 + 计数哈希表」，构造 O(n) 级别的简洁算法，并给出多语言实现与工程实践案例。 预计阅读时长：12~15 分钟 适用场景标签：滑动窗口进阶、distinct 计数、子数组最大和 SEO 关键词：almost unique subarray, at least m distinct, sliding window, subarray max sum 目标读者与背景 目标读者 已经掌握基础滑动窗口（如「最长无重复子串」）的刷题同学 后端 / 数据分析工程师，需要在数组或数据流上做实时统计 准备中高级面试，希望写出更工程化解法的开发者 问题背景 / 动机 许多业务都有类似需求： 推荐系统：固定长度的推荐位里，既要保证足够多的不同品类，又希望整体评分尽量高； 监控系统：在最近的固定时间窗口里，要求至少有 m 个不同指标处于活跃状态； 行为分析：在 k 次连续行为中，至少访问 m 个不同页面，且总价值最大。 本题正是这类需求的抽象版，非常适合用来练习滑动窗口 + 计数哈希表的组合技。 A — Algorithm（题目与算法） 题目重述 给定整数数组 nums，正整数 m 和 k。 如果一个长度为 k 的子数组中至少包含 m 个不同的元素，则称其为“几乎唯一子数组（almost unique subarray）”。 请在所有几乎唯一子数组中，找到元素和的最大值；如果不存在这样的子数组，则返回 0。 输入 ...

副标题 / 摘要 一道看似暴力 O(n·k) 的刷题小题，实际只需要一个固定长度滑动窗口就能在 O(n) 内秒杀。本文从题意还原、窗口建模，到多语言实现与工程场景，把这类「固定长度窗口 + 计数」问题一网打尽。 预计阅读时长：8~10 分钟 适用场景标签：滑动窗口、字符串处理、面试刷题 SEO 关键词：LeetCode 2379, minimum recolors, sliding window, k consecutive black blocks 目标读者与背景 目标读者 正在系统刷 LeetCode / 力扣、想提升滑动窗口题目通过率的开发者 面试中经常被「固定窗口 + 计数」卡住的同学 想把算法题思路迁移到业务代码中的后端 / 前端工程师 为什么这个问题值得认真写一篇？ 它是滑动窗口最基础的形态：窗口长度固定，维护一个简单计数。 很多更难的题（如「最长连续 1」、「至少 k 个元素」等）都可以退化到这个模板。 工程里也经常遇到类似需求：连续 k 个时间片、连续 k 条日志、连续 k 个卡片槽位是否满足某种条件。 A — Algorithm（题目与算法） 题目描述（用自己的话再说一遍） 给你一个只包含 'W'（白块）和 'B'（黑块）的字符串 blocks，还有一个整数 k。 你可以进行若干次操作，每次操作： 选择一个位置，如果那里是 'W'，就可以把它涂成 'B'。 目标是： 通过涂色，让字符串中出现至少一次长度为 k 的连续黑色块（k 个连续 'B'），并且总操作次数最少。问最少要涂几次？ 输入 blocks: str，只包含字符 'W' 和 'B' k: int，目标连续黑块长度，1 ≤ k ≤ len(blocks) 输出 ...

一位与两位编码解析的刷题笔记与工程应用全解析（续集，LeetCode 717） 副标题 / 摘要 本文解析 LeetCode《1-bit and 2-bit Characters》题目，讲解如何用简单的指针跳跃算法解析二进制编码序列，并展示该算法在通信协议、数据格式解析、事件流处理等工程场景中的真实应用。适合希望将算法题知识迁移到工程系统的开发者。 目标读者 刷 LeetCode、准备技术面试的开发者 对通信协议、序列解析、数据流处理感兴趣的工程师 想提升“抽象能力与工程迁移能力”的同学 从事监控、序列分析、协议解析等工作的后端开发者 背景 / 动机：为什么这题值得写一篇博客？ 乍一看，这道题好像只是简单判断： 一个由 0/1 组成的编码流，最后一个 0 是否单独构成一个 1 位字符？ 但本质上它对应的是 “变长编码（Variable-Length Coding）解析”，而变长编码在工程中极其常见，比如： UTF-8 字符解析 网络包头编码解析 字节码指令流解析 数据压缩（如 Huffman Coding） 通信协议中的 Frame 解析 行为序列中用跳表式结构编码的事件 因此，这道题不仅是算法题，更是“从左向右解析变长编码的模型题”。 理解这题，就是理解大量系统底层的基础。 核心概念 1. 变长编码（Variable-Length Encoding） 题目中规定了两种编码： 1 位字符：0 2 位字符：10 或 11 这是一种简化的变长编码结构：字符长度取决于首位。 工程中常见： 系统 变长规则 UTF-8 1~4 字节，根据前缀位判断长度 TLV 协议 T + 长度字段决定 Value 长度 字节码流 opcode 决定后续参数个数 硬件指令集 有变长和固定长度两类 题目正是这些系统的「极简模型」。 ...