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搭建网站做淘宝客,wordpress编辑器段间距,怎么让百度收录,政务公开与网站建设TikTok 进展 又是一期定时汇报 TikTok 进展的推文。 上周#xff0c;美国总统拜登签署了价值 950 亿美元的一揽子对外援助法案。 该法案涉及强制字节跳动剥离旗下应用 TikTok 美国业务#xff0c;即 针对 TikTok 非卖即禁的强抢行为开始进入九个月#xff08;27… TikTok 进展 又是一期定时汇报 TikTok 进展的推文。 上周美国总统拜登签署了价值 950 亿美元的一揽子对外援助法案。 该法案涉及强制字节跳动剥离旗下应用 TikTok 美国业务即 针对 TikTok 非卖即禁的强抢行为开始进入九个月270 天的倒计时。 签署法案后TikTok 官号进行了回应 TikTok 在社交媒体上的回应原文 TikTok 在社交媒体上的回应译文 之后的几天陆续出现过一些谣言其中不乏「传字节跳动已经在密谋出售 TikTok 事宜」这样的消息。 但很快就被官号高调辟谣了这些「外媒消息」 TikTok 代言人也是现任 CEO 周受资也在海外社交媒体中出镜重申我们哪儿也不去准备起诉。事实和宪法都站在我们这一边期待再次获胜。 ... 回归主线。 来一道和「字节跳动社招」四面相关的算法题。 据投稿人描述当时其他问题回答得一般但该算法题顺利做出最终通过四面感觉是被这道题救了一命。 题目描述 平台LeetCode 题号1879 给你两个整数数组 nums1 和 nums2它们长度都为 n。 两个数组的 异或值之和 为 (nums1[0] XOR nums2[0]) (nums1[1] XOR nums2[1]) ... (nums1[n - 1] XOR nums2[n - 1]) 下标从 0 开始。 比方说[1,2,3] 和 [3,2,1] 的 异或值之和 等于 (1 XOR 3) (2 XOR 2) (3 XOR 1) 2 0 2 4。 请你将 nums2 中的元素重新排列使得异或值之和最小 。 请你返回重新排列之后的 异或值之和 。 示例 1 输入nums1  [1,2], nums2  [2,3]输出2解释将 nums2 重新排列得到 [3,2] 。异或值之和为 (1 XOR 3)  (2 XOR 2)  2  0  2 。 示例 2 输入nums1  [1,0,3], nums2  [5,3,4]输出8解释将 nums2 重新排列得到 [5,4,3] 。异或值之和为 (1 XOR 5)  (0 XOR 4)  (3 XOR 3)  4  4  0  8 。 提示 状压 DP 这是一道「状压 DP」模板题。 为了方便我们令下标从 开始。 「定义 为考虑前 个元素且对 nums2 的使用情况为 时的最小异或值」。其中 是一个长度为 的二进制数若 中的第 位为 说明 nums2[k] 已被使用若 中的第 位为 说明 nums2[k] 未被使用。 起始时只有 其余均为无穷大 INF。 含义为在不考虑任何数对 nums2 没有任何占用情况时最小异或值为 。最终 即为答案。 不失一般性考虑 该如何转移可以以 nums1[i] 是与哪个 nums2[j] 进行配对作为切入点 由于总共考虑了前 个成员因此 中 的数量必然为 否则 就不是一个合法状态跳过转移 枚举 nums1[i] 是与哪一个 nums2[j] 进行配对的且枚举的 需满足在 中的第 位值为 若满足则有 其中 prev 为将 中的第 位进行置零后的二进制数即 prev s ^ (1 j)符号 ⊕ 代表异或操作。 Java 代码 class Solution {    public int minimumXORSum(int[] nums1, int[] nums2) {        int n  nums1.length, mask  1  n, INF  0x3f3f3f3f;        int[][] f  new int[n  10][mask];        for (int i  0; i  n; i) Arrays.fill(f[i], INF);        f[0][0]  0;        for (int i  1; i  n; i) {            for (int s  0; s  mask; s) {                if (getCnt(s, n) ! i) continue;                for (int j  1; j  n; j) {                    if (((s  (j - 1))  1)  0) continue;                    f[i][s]  Math.min(f[i][s], f[i - 1][s ^ (1  (j - 1))]  (nums1[i - 1] ^ nums2[j - 1]));                }            }        }        return f[n][mask - 1];    }    int getCnt(int s, int n) {        int ans  0;        for (int i  0; i  n; i) ans  (s  i)  1;        return ans;    }} C 代码 class Solution {public:    int minimumXORSum(vectorint nums1, vectorint nums2) {        int n  nums1.size(), mask  1  n, INF  0x3f3f3f3f;        vectorvectorint f(n  10, vectorint(mask, INF));        f[0][0]  0;        auto getCnt  [](int s, int n) {            int ans  0;            for (int i  0; i  n; i) ans  (s  i)  1;            return ans;        };        for (int i  1; i  n; i) {            for (int s  0; s  mask; s) {                if (getCnt(s, n) ! i) continue;                for (int j  1; j  n; j) {                    if (((s  (j - 1))  1)  0) continue;                    f[i][s]  min(f[i][s], f[i - 1][s ^ (1  (j - 1))]  (nums1[i - 1] ^ nums2[j - 1]));                }            }        }        return f[n][mask - 1];    }}; Python 代码 class Solution:    def minimumXORSum(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) - int:        n, mask, INF  len(nums1), 1  len(nums1), 0x3f3f3f3f        f  [[INF] * mask for _ in range(n  10)]        f[0][0]  0        for i in range(1, n  1):            for s in range(mask):                if sum([1 for i in range(n) if (s  i)  1]) ! i:                    continue                for j in range(1, n  1):                    if ((s  (j - 1))  1)  0:                        continue                    f[i][s]  min(f[i][s], f[i - 1][s ^ (1  (j - 1))]  (nums1[i - 1] ^ nums2[j - 1]))        return f[n][mask - 1] TypeScript 代码 function minimumXORSum(nums1: number[], nums2: number[]): number {    const n  nums1.length, mask  1  n, INF  0x3f3f3f3f;    const f: number[][]  new Array(n  10).fill([]).map(()  new Array(mask).fill(INF));    f[0][0]  0;    const getCnt  (s: number, n: number): number  {        let ans  0;        for (let i  0; i  n; i) ans  (s  i)  1;        return ans;    };    for (let i  1; i  n; i) {        for (let s  0; s  mask; s) {            if (getCnt(s, n) ! i) continue;            for (let j  1; j  n; j) {                if (((s  (j - 1))  1)  0) continue;                f[i][s]  Math.min(f[i][s], f[i - 1][s ^ (1  (j - 1))]  (nums1[i - 1] ^ nums2[j - 1]));            }        }    }    return f[n][mask - 1];}; 时间复杂度 空间复杂度 模拟退火 事实上这道题还能使用「模拟退火」进行求解。 由于我们可以无限次对 nums2 进行打乱互换先来思考如何衡量一个 nums2 排列的“好坏”。 一个简单的方式固定计算 (nums1[0] XOR nums2[0]) (nums1[1] XOR nums2[1]) ... (nums1[n - 1] XOR nums2[n - 1]) 作为衡量当前 nums2 的得分得分越小当前的 nums2 排列越好。 迭代开始前先对 nums2 进行一次随机打乱随后每个回合随机选择 nums2 的两个成员进行互换并比较互换前后的得分情况若互换后变好那么保留该互换操作若变差则以一定概率进行重置重新换回来。 重复迭代多次使用一个全局变量 ans 保存下最小异或值之和。 即「模拟退火」的单次迭代基本流程 随机选择两个下标计算「交换下标元素前对应序列的得分」「交换下标元素后对应序列的得分」 如果温度下降交换后的序列更优进入下一次迭代 如果温度上升交换前的序列更优以「一定的概率」恢复现场再交换回来 ❝ 对于一个能够运用模拟退火求解的问题最核心的是如何实现 calc 方法即如何定义一个具体方案的得分其余均为模板内容。 ❞ Java 代码2024/04/29 可过 class Solution {    int N  400;    double hi  1e5, lo  1e-5, fa  0.90;    Random random  new Random(20230823);    void swap(int[] n, int a, int b) {        int c  n[a];        n[a]  n[b];        n[b]  c;    }    int calc() {        int res  0;        for (int i  0; i  n; i) res  n1[i] ^ n2[i];        ans  Math.min(ans, res);        return res;    }    void shuffle(int[] nums) {        for (int i  n; i  0; i--) swap(nums, random.nextInt(i), i - 1);    }    void sa() {        shuffle(n2);        for (double t  hi; t  lo; t * fa) {            int a  random.nextInt(n), b  random.nextInt(n);            int prev  calc();            swap(n2, a, b);            int cur  calc();             int diff  cur - prev;             if (Math.log(diff / t)  random.nextDouble()) swap(n2, a, b);        }    }    int[] n1, n2;    int n;    int ans  Integer.MAX_VALUE;    public int minimumXORSum(int[] nums1, int[] nums2) {        n1  nums1; n2  nums2;        n  n1.length;        while (N--  0) sa();        return ans;    }} 时间复杂度启发式搜索不讨论时空复杂度 空间复杂度启发式搜索不讨论时空复杂度 最后 给大伙通知一下 全网最低价 LeetCode 会员目前仍可用 ~ 年度会员有效期加赠两个月; 季度会员有效期加赠两周 年度会员获 66.66 现金红包; 季度会员获 22.22 现金红包 年度会员参与当月丰厚专属实物抽奖中奖率 30%) 专属链接leetcode.cn/premium/?promoChannelacoier 我是宫水三叶每天都会分享算法知识并和大家聊聊近期的所见所闻。 欢迎关注明天见。 更多更全更热门的「笔试/面试」相关资料可访问排版精美的 合集新基地
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