queue队列算法模板-附LeetCode每日一题题解:1823. 找出游戏的获胜者-题解-python && C++源代码

简介: queue队列算法模板-附LeetCode每日一题题解:1823. 找出游戏的获胜者-题解-python && C++源代码

1823. 找出游戏的获胜者


难度中等66收藏分享切换为英文接收动态反馈


共有 n 名小伙伴一起做游戏。小伙伴们围成一圈,按 顺时针顺序 从 1 到 n 编号。确切地说,从第 i 名小伙伴顺时针移动一位会到达第 (i+1) 名小伙伴的位置,其中 1 <= i < n ,从第 n 名小伙伴顺时针移动一位会回到第 1 名小伙伴的位置。


游戏遵循如下规则:


从第 1 名小伙伴所在位置 开始 。

沿着顺时针方向数 k 名小伙伴,计数时需要 包含 起始时的那位小伙伴。逐个绕圈进行计数,一些小伙伴可能会被数过不止一次。

你数到的最后一名小伙伴需要离开圈子,并视作输掉游戏。

如果圈子中仍然有不止一名小伙伴,从刚刚输掉的小伙伴的 顺时针下一位 小伙伴 开始,回到步骤 2 继续执行。

否则,圈子中最后一名小伙伴赢得游戏。

给你参与游戏的小伙伴总数 n ,和一个整数 k ,返回游戏的获胜者。


示例 1:


image.png


输入:n = 5, k = 2

输出:3

解释:游戏运行步骤如下:

1) 从小伙伴 1 开始。

2) 顺时针数 2 名小伙伴,也就是小伙伴 1 和 2 。

3) 小伙伴 2 离开圈子。下一次从小伙伴 3 开始。

4) 顺时针数 2 名小伙伴,也就是小伙伴 3 和 4 。

5) 小伙伴 4 离开圈子。下一次从小伙伴 5 开始。

6) 顺时针数 2 名小伙伴,也就是小伙伴 5 和 1 。

7) 小伙伴 1 离开圈子。下一次从小伙伴 3 开始。

8) 顺时针数 2 名小伙伴,也就是小伙伴 3 和 5 。

9) 小伙伴 5 离开圈子。只剩下小伙伴 3 。所以小伙伴 3 是游戏的获胜者。

示例 2:


输入:n = 6, k = 5

输出:1

解释:小伙伴离开圈子的顺序:5、4、6、2、3 。小伙伴 1 是游戏的获胜者。


解题思路:

队列真是个神奇的数据结构,个人认为用起来要比list列表舒服多了,至少这可以两边互相弹出插入,而且速度要比列表快

在这道题中,我们首先构造一个队列,将1到n塞进去,然后我们例如队列可以左右互插的特点,因为每次要把第k个数搞出去,

所以我们每次只需要将前k-1个数放到队列最后,然后第k个数就变成了在队列首位,弹出即可,反复进行即可。


python代码:

class Solution:
    def findTheWinner(self, n: int, k: int) -> int:
        ans = deque(range(1 , n+1))#建立 0 到 n+1的队列
        while len(ans)>1: #等数组的个数到一个的时候,就跳出循环,输出即可
            for i in range(k-1):#将队列的前k-1位都放到队列最后
                ans.append(ans.popleft())#将第K位提到首位
            ans.popleft()#然后弹出首位
        return ans[0]#返回首位即是留下的值

C++代码:

class Solution {
public:
    int findTheWinner(int n, int k) {
        queue<int> ans;
        for(int i=1; i<n+1; i++) ans.emplace(i); //建立 0 到 n+1的队列
        while(ans.size()>1){  //等数组的个数到一个的时候,就跳出循环,输出即可
            for (int i=0; i<k-1; i++){ //将队列的前k-1位都放到队列最后
                ans.emplace(ans.front()); //将第K位提到首位
                ans.pop(); 
            }
            ans.pop(); //然后弹出首位
        }
        return ans.front();//返回首位即是留下的值
    }
};
相关文章
|
7天前
|
算法 数据安全/隐私保护 开发者
马特赛特旋转算法:Python的随机模块背后的力量
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
95 63
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
65 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
55 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
62 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
21天前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
38 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
74 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
7月前
|
存储 Python
如何使用Python实现“猜数字”游戏
本文介绍了使用Python实现“猜数字”游戏的过程。游戏规则是玩家在给定范围内猜一个由计算机随机生成的整数,猜对则获胜。代码中,首先导入random模块生成随机数,然后在循环中获取玩家输入并判断大小,提供猜小、猜大提示。通过增加猜测次数限制、难度选择、优化输入提示和图形化界面等方式可优化游戏。这篇文章旨在帮助初学者通过实际操作学习Python编程。
278 2
|
7月前
|
IDE 开发工具 Python
用python写出一个猜数字游戏
用python写出一个猜数字游戏
75 4
|
Python
Python实现猜数字游戏
Python实现猜数字游戏
142 0