leetcode 第一题怎么做

LeetCode 的第一题是 Two Sum。题目描述是：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。

解法：
1. 暴力枚举法：对于每一个数，遍历整个数组，找到另一个数使得它们的和为 target。时间复杂度为 O(n^2)。
2. Hash 表法：遍历数组，对于每一个数，用 target 减去该数，判断差值是否在数组中出现过，如果出现过就返回该数的下标和差值的下标。时间复杂度为 O(n)。

在 LeetCode 中，你可以使用任意一种方法来解决该题。

相关问题

leetcode第1515题怎么做

### 回答1：
对于这个问题，我可以回答。LeetCode第1515题是"Best Position for a Service Centre"，可以使用数学方法和优化算法来解决。具体的解题思路可以参考LeetCode官方题解或者其他相关的博客文章。

### 回答2：
题目：LeetCode第1515题 - Best Position for a Service Centre（最佳服务中心位置）

题目描述：给定一组二维平面点的坐标数组，找到一个位置，使得到每个点的欧几里德距离之和最小。假设输入坐标集合的大小为N，其中 N 是一个正整数。函数的输出是一个二维数组，表示找到的最佳服务中心的位置坐标。

解题思路：
1. 首先，我们可以确定搜索范围的上下限，因为所有点的坐标$-100<=x,y<=100$，所以我们可以在这个范围内进行搜索。
2. 然后，我们可以设置一个步长，比如每次移动的距离为0.1，这样能够比较快速地搜索到最佳位置。
3. 接下来，我们可以使用一个优化函数来计算所有点到当前位置的欧几里得距离之和。
4. 根据当前位置的距离和目标位置的距离进行比较，如果当前位置距离较小，则将当前位置更新为目标位置，否则进行下一次搜索。
5. 重复步骤4，直到找到最佳位置。

代码示例：

import math

def getDistance(x1, y1, x2, y2):
    return math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2)

def getMinDistance(points, x, y):
    distance = 0
    for point in points:
        distance += getDistance(point[0], point[1], x, y)
    return distance

def getMinDistSum(points):
    step = 0.1
    x_min, x_max = -100, 100
    y_min, y_max = -100, 100
    x = (x_min + x_max) / 2
    y = (y_min + y_max) / 2
    
    while step >= 1e-6:
        flag = True
        for i in range(-1, 2):
            for j in range(-1, 2):
                nx, ny = x + i * step, y + j * step
                ndis = getMinDistance(points, nx, ny)
                if ndis < distance:
                    distance = ndis
                    x, y = nx, ny
                    flag = False
        if flag:
            step /= 10
    return x, y

# 测试样例
points = [[0, 1], [1, 0], [1, 2], [2, 1]] 
res = getMinDistSum(points)
print(res)

该解法通过搜索可能的位置，并通过调整步长来优化，最终得到了最佳位置的坐标。解题思路比较直观，使用了双循环来遍历所有可能位置，并使用优化函数来计算欧几里得距离。最终，通过不断的迭代调整，找到最小的距离和最佳位置。

### 回答3：
LeetCode第1515题是关于找出店铺间隔的最小距离的问题。首先，我们需要了解题目的要求。给定一个仅包含字母 '0' 和 '1' 的字符串 s，代表若干个商店的布局。其中，'0' 表示商店，'1' 表示道路。我们需要找到一个最大的整数 d，使得任意两个商店之间的距离都不少于 d。

为了解决这个问题，我们可以使用二分查找算法。首先，我们需要定义一个合适的辅助函数来判断给定的距离是否满足条件。在这个函数中，我们遍历整个字符串 s，当遇到商店时，记录其位置，并计算连续两个商店之间的距离。如果发现有任何一个距离小于 d，我们就返回 False，否则返回 True。

接下来，我们可以使用二分查找来查找最小的合适距离。我们可以设置初始的左边界 l 为 1，右边界 r 为字符串 s 中商店的总数。在每一次迭代中，我们计算中间点 m = (l + r) // 2，然后调用辅助函数判断是否存在合适的距离。如果存在，则说明当前的距离 d 可以缩小，我们将右边界 r 更新为 m。如果不存在，则说明当前的距离 d 过大，我们将左边界 l 更新为 m+1。

最终，当 l 和 r 相等时，我们就找到了最小的合适距离。我们可以返回 l 作为结果。

总结起来，我们首先使用辅助函数将问题转化为是否存在合适的距离，然后使用二分查找来寻找最小的合适距离。这样就可以解决LeetCode第1515题。

使用kotlin完成这个题目：LCP 12. 小张刷题计划 中等 103 相关企业 为了提高自己的代码能力，小张制定了 LeetCode 刷题计划，他选中了 LeetCode 题库中的 n 道题，编号从 0 到 n-1，并计划在 m 天内按照题目编号顺序刷完所有的题目（注意，小张不能用多天完成同一题）。 在小张刷题计划中，小张需要用 time[i] 的时间完成编号 i 的题目。此外，小张还可以使用场外求助功能，通过询问他的好朋友小杨题目的解法，可以省去该题的做题时间。为了防止“小张刷题计划”变成“小杨刷题计划”，小张每天最多使用一次求助。 我们定义 m 天中做题时间最多的一天耗时为 T（小杨完成的题目不计入做题总时间）。请你帮小张求出最小的 T是多少。 示例 1： 输入：time = [1,2,3,3], m = 2 输出：3 解释：第一天小张完成前三题，其中第三题找小杨帮忙；第二天完成第四题，并且找小杨帮忙。这样做题时间最多的一天花费了 3 的时间，并且这个值是最小的。 示例 2： 输入：time = [999,999,999], m = 4 输出：0 解释：在前三天中，小张每天求助小杨一次，这样他可以在三天内完成所有的题目并不花任何时间。 限制： 1 <= time.length <= 10^5 1 <= time[i] <= 10000 1 <= m <= 1000

这道题目可以使用二分查找加贪心的思想来解决。我们可以二分出一个做题时间的上限，然后尝试用贪心的思想在 m 天内完成所有题目，使得每天的总时间都不超过这个上限，然后判断能否完成所有题目。如果能完成，说明这个上限太高了，我们需要往更小的时间上限二分；如果不能完成，说明这个上限太低了，需要往更大的时间上限二分。最终找到最小的能完成所有题目的时间上限即可。

下面是 Kotlin 的代码实现：

fun minTime(time: IntArray, m: Int): Int {
    var left = 0
    var right = time.sum()
    while (left < right) {
        val mid = (left + right) / 2
        if (check(time, m, mid)) {
            right = mid
        } else {
            left = mid + 1
        }
    }
    return left
}

private fun check(time: IntArray, m: Int, limit: Int): Boolean {
    var cnt = 1
    var curTime = 0
    for (t in time) {
        if (t > limit) {
            return false
        }
        if (curTime + t > limit) {
            cnt++
            curTime = t
        } else {
            curTime += t
        }
    }
    return cnt <= m
}

时间复杂度为 $O(n\log_2T)$，其中 $T$ 是所有题目的总时间。