对于leetcode 719.第k小的距离,如果不使用二分法,你会如何求解

如果不使用二分法，可以使用堆来解决这个问题。具体地，我们使用一个小根堆，初始时只包含 (A[i], i) 和 (A[j], j)，其中 i < j，然后我们执行 kk 次以下操作：弹出当前堆顶 (x, i)，然后将 (A[j], j) 加入堆中，其中 j > i。在弹出堆顶时，我们统计 (x - A[i])，并将 (A[i+1], i+1) 加入堆中。这里的思想是类似于归并排序的，我们维护了两个指针分别指向 A 的两个元素，每次只取其中较小的一个，更新指针即可。堆中的元素在指针的另一侧，每次加入一个新元素时根据指针大小关系加入不同的位置即可。时间复杂度为 O(klogk)。

相关问题

leetcode 204.计数质数 python

你可以使用埃拉托斯特尼筛法（Sieve of Eratosthenes）来解决LeetCode 204题，计数质数问题。下面是使用Python的实现示例代码：

class Solution:
    def countPrimes(self, n: int) -> int:
        if n < 2:
            return 0
        
        # 初始化标记数组，默认所有数都是质数
        is_prime = [1] * n
        is_prime[0] = is_prime[1] = 0
        
        # 埃氏筛法
        for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
            if is_prime[i]:
                # 将i的倍数标记为合数
                is_prime[i*i:n:i] = [0] * len(is_prime[i*i:n:i])
        
        # 统计质数的个数
        return sum(is_prime)

这段代码中，我们首先初始化一个长度为n的标记数组is_prime，用于表示每个数字是否为质数（1表示质数，0表示合数）。然后从2开始遍历到根号n，对于每个质数i，将其所有的倍数标记为合数。最后，统计标记数组中值为1的个数，即为质数的个数。

你可以将以上代码复制到LeetCode上进行测试。希望能对你有所帮助！

leetcode 994.腐烂的橘子 python

你好！对于LeetCode上的问题994.腐烂的橘子，你可以使用Python来解决。下面是一个示例代码：

from collections import deque

def orangesRotting(grid):
    # 记录网格的行数和列数
    row, col = len(grid), len(grid[0])
    
    # 定义四个方向：上、下、左、右
    directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
    
    # 使用队列来保存腐烂的橘子的位置
    queue = deque()
    
    # 记录新鲜橘子的数量
    fresh_count = 0
    
    # 遍历整个网格，初始化队列和新鲜橘子的数量
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            if grid[i][j] == 2:  # 腐烂的橘子
                queue.append((i, j))
            elif grid[i][j] == 1:  # 新鲜橘子
                fresh_count += 1
    
    # 如果新鲜橘子的数量为0，直接返回0
    if fresh_count == 0:
        return 0
    
    # 初始化分钟数
    minutes = 0
    
    # 开始进行BFS，直到队列为空
    while queue:
        # 记录当前分钟数下，队列中的元素数量
        size = len(queue)
        
        # 遍历当前分钟数下的所有腐烂的橘子
        for _ in range(size):
            x, y = queue.popleft()
            
            # 遍历四个方向
            for dx, dy in directions:
                nx, ny = x + dx, y + dy
                
                # 判断新位置是否在网格内，并且是新鲜橘子
                if 0 <= nx < row and 0 <= ny < col and grid[nx][ny] == 1:
                    # 将新鲜橘子变为腐烂状态
                    grid[nx][ny] = 2
                    # 将新鲜橘子的位置加入队列
                    queue.append((nx, ny))
                    # 新鲜橘子的数量减1
                    fresh_count -= 1
        
        # 如果当前分钟数下，没有新鲜橘子了，结束循环
        if fresh_count == 0:
            break
        
        # 每遍历完一层，分钟数加1
        minutes += 1
    
    # 如果最后还有新鲜橘子，返回-1，否则返回分钟数
    return -1 if fresh_count > 0 else minutes

你可以将给定的网格作为参数传递给`orangesRotting`函数来测试它。请注意，该代码使用了BFS算法来遍历橘子，并计算腐烂的分钟数。希望能对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时问我。