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3289. 数字小镇中的捣蛋鬼

数字小镇 Digitville 中，存在一个数字列表 nums，其中包含从 0 到 n - 1 的整数。每个数字本应 只出现一次，然而，有 两个 顽皮的数字额外多出现了一次，使得列表变得比正常情况下更长。

为了恢复 Digitville 的和平，作为小镇中的名侦探，请你找出这两个顽皮的数字。

返回一个长度为 2 的数组，包含这两个数字（顺序任意）。

示例 1：

输入： nums = [0,1,1,0]

输出： [0,1]

解释：

数字 0 和 1 分别在数组中出现了两次。

示例 2：

输入： nums = [0,3,2,1,3,2]

输出： [2,3]

解释:

数字 2 和 3 分别在数组中出现了两次。

示例 3：

输入： nums = [7,1,5,4,3,4,6,0,9,5,8,2]

输出： [4,5]

解释:

数字 4 和 5 分别在数组中出现了两次。

提示：

• 2 <= n <= 100
• nums.length == n + 2
• 0 <= nums[i] < n
• 输入保证 nums 中 恰好 包含两个重复的元素。

class Solution:def getSneakyNumbers(self, nums: List[int]) -> List[int]:dict1 = Counter(nums)l = []for i in dict1:if dict1[i] > 1:l.append(i)return l

 时间复杂度：o（n），空间复杂度：o（n）

 3290. 最高乘法得分

给你一个大小为 4 的整数数组 a 和一个大小 至少为 4 的整数数组 b。

你需要从数组 b 中选择四个下标 i0, i1, i2, 和 i3，并满足 i0 < i1 < i2 < i3。你的得分将是 a[0] * b[i0] + a[1] * b[i1] + a[2] * b[i2] + a[3] * b[i3] 的值。

返回你能够获得的 最大 得分。

示例 1：

输入： a = [3,2,5,6], b = [2,-6,4,-5,-3,2,-7]

输出： 26

解释：
选择下标 0, 1, 2 和 5。得分为 3 * 2 + 2 * (-6) + 5 * 4 + 6 * 2 = 26。

示例 2：

输入： a = [-1,4,5,-2], b = [-5,-1,-3,-2,-4]

输出： -1

解释：
选择下标 0, 1, 3 和 4。得分为 (-1) * (-5) + 4 * (-1) + 5 * (-2) + (-2) * (-4) = -1。

提示：

• a.length == 4
• 4 <= b.length <= 10**5
• -105 <= a[i], b[i] <= 10**5

一开始想的是记忆化搜索，但是爆了：

#内存爆了
class Solution:def maxScore(self, a: List[int], b: List[int]) -> int:n = len(b)@cachedef dfs(i : int, ans : int, step : int) -> int:if step == 4:return anselif i >= n or step > 4:return -infreturn max(dfs(i + 1,ans + a[step] * b[i],step + 1),dfs(i + 1,ans,step))return dfs(0,0,0)

#时间爆了
class Solution:def maxScore(self, a: List[int], b: List[int]) -> int:n = len(b)@cachedef dfs(i : int, ans : int, step : int) -> int:if step == 4:return anselif i >= n or step > 4:return -infreturn max(dfs(i + 1,ans + a[step] * b[i],step + 1),dfs(i + 1,ans,step))ans = dfs(0,0,0)dfs.cache_clear()return ans

 最后改了动态规划才好

class Solution:def maxScore(self, a: List[int], b: List[int]) -> int:n = len(b)dp = [[float('-inf')] * 5 for _ in range(n + 1)]dp[0][0] = 0 for i in range(n):for step in range(4, -1, -1):if step > 0:dp[i + 1][step] = max(dp[i + 1][step], dp[i][step - 1] + a[step - 1] * b[i])dp[i + 1][step] = max(dp[i + 1][step], dp[i][step])return dp[n][4]