DeepSeek    LeetCode 3753. 范围内总波动值 II JavaScript实现
对于 LeetCode 3753 这道困难题核心解法是数位 DP配合前缀和技巧F(num2) - F(num1-1)。以下是基于该思路的 JavaScript 实现。javascript/*** param {number} num1* param {number} num2* return {number}*/var totalWaviness function(num1, num2) {const countUpTo (x) {if (x 100) return 0; // 少于3位数波动值为0const digits String(x).split().map(Number);const n digits.length;// 记忆化缓存key编码为字符串const memo new Map();// pos: 当前处理位置, prev2: 前两位数字(-1表示不存在), prev1: 前一位数字(-1表示不存在), tight: 是否受到上界限制, started: 是否已经开始构造有效数字const dfs (pos, prev2, prev1, tight, started) {if (pos n) {return { count: 1, sum: 0 };}const key ${pos},${prev2},${prev1},${tight},${started};if (memo.has(key)) return memo.get(key);const limit tight ? digits[pos] : 9;let totalCount 0;let totalSum 0;for (let d 0; d limit; d) {const nextTight tight (d limit);const nextStarted started || d ! 0;// 仍然是前导零的情况数字还未开始if (!nextStarted) {const res dfs(pos 1, -1, -1, nextTight, false);totalCount res.count;totalSum res.sum;continue;}// 构造当前数字的三元组prev2, prev1, dlet add 0;if (started prev2 ! -1 prev1 ! -1) {// 判断 prev1 是否为峰或谷if ((prev1 prev2 prev1 d) || (prev1 prev2 prev1 d)) {add 1;}}const nextPrev2 prev1;const nextPrev1 d;const res dfs(pos 1, nextPrev2, nextPrev1, nextTight, true);totalCount res.count;// 当前位对总和的贡献如果当前构成波动则后续每一种补全方式都贡献1totalSum res.sum add * res.count;}const result { count: totalCount, sum: totalSum };memo.set(key, result);return result;};// 返回 [0, x] 的总波动值return dfs(0, -1, -1, true, false).sum;};// 前缀和思想区间和 F(num2) - F(num1-1)return countUpTo(num2) - countUpTo(num1 - 1);};核心思路1. 数位 DP 容斥分别计算 [0, num2] 和 [0, num1-1] 的总波动值相减得到区间 [num1, num2] 的结果。2. 状态设计判断一个数字是否为峰/谷需要知道它的前两位数字 prev2 和 prev1因此将它们作为 DFS 的状态参数。此外还需· tight是否紧贴上界用于控制枚举上限。· started是否已经开始构造有效数字用于处理前导零。3. 贡献累加在 DFS 过程中每当我们确定一位数字 d 并发现它与 prev2、prev1 构成峰/谷时不仅累加自身的 1还要累加当前波动值 * 后续所有可能的补全方式数量从而一次性统计所有合法数字的贡献。复杂度· 时间复杂度O(log N * 10^2 * 2 * 2 * 10)即 O(400 * log N)其中 N 是 num2 的值。· 空间复杂度O(log N * 400)用于记忆化缓存。

相关新闻

DeepSeek    LeetCode 3753. 范围内总波动值 II Python3实现

DeepSeek LeetCode 3753. 范围内总波动值 II Python3实现

这道题的核心是数位DP (Digit DP),直接枚举区间内的每个数字会超时。代码实现可以直接参考 LeetCode 官方题解区或 GitHub 上的高票答案。📝 问题回顾 波动值 (Waviness):一个数字中峰(严格大于两边)和谷(严…

2026/7/28 0:23:51 阅读更多 →
DeepSeek    LeetCode 3753. 范围内总波动值 II Java实现

DeepSeek LeetCode 3753. 范围内总波动值 II Java实现

题目理解波动值定义: 峰:数位 严格大于 其两个相邻数位谷:数位 严格小于 其两个相邻数位第一个和最后一个数位不能是峰或谷少于3位的数字,波动值为0示例:4848 中,第二个数位 8 是峰,第三个…

2026/7/28 0:23:51 阅读更多 →
HarmonyOS应用开发实战:猫猫大作战-`replaceUrl` 与 `pushUrl` 的核心区别、无回退栈的设计原则、以及在实际项目中的正确使用方

HarmonyOS应用开发实战:猫猫大作战-`replaceUrl` 与 `pushUrl` 的核心区别、无回退栈的设计原则、以及在实际项目中的正确使用方

前言 在某些场景下,我们不希望用户通过返回键回到之前的页面——例如登录页跳转到主页、启动引导页跳转到首页、游戏结束后重新开始。HarmonyOS 提供了 router.replaceUrl 来替换当前页面,被替换的页面会从页面栈中移除,用户无法通过返回键回…

2026/7/28 0:22:51 阅读更多 →

最新新闻

Audio Slicer终极指南:如何用智能静音检测实现400倍音频处理效率

Audio Slicer终极指南:如何用智能静音检测实现400倍音频处理效率

Audio Slicer终极指南:如何用智能静音检测实现400倍音频处理效率 【免费下载链接】audio-slicer A simple GUI application that slices audio with silence detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aud/audio-slicer 还在为手动剪辑音频的繁琐…

2026/7/28 0:31:53 阅读更多 →
MonitorControl:macOS外接显示器亮度控制的终极解决方案

MonitorControl:macOS外接显示器亮度控制的终极解决方案

MonitorControl:macOS外接显示器亮度控制的终极解决方案 【免费下载链接】MonitorControl 🖥 Control your displays brightness & volume on your Mac as if it was a native Apple Display. Use Apple Keyboard keys or custom shortcuts. Shows t…

2026/7/28 0:30:53 阅读更多 →
RealNoise™ TTS:动态声场合成技术突破恐怖谷效应

RealNoise™ TTS:动态声场合成技术突破恐怖谷效应

1. 项目概述:RealNoise™ TTS的技术突破在语音合成领域,恐怖谷效应长期困扰着技术发展——当合成语音接近真人但存在细微失真时,用户会产生强烈不适感。RTE开发者社区最新发布的RealNoise™ TTS通过创新性地引入动态声场合成技术,…

2026/7/28 0:30:53 阅读更多 →
本地AI会议记录工具Horch:隐私保护与自动化任务提取实战

本地AI会议记录工具Horch:隐私保护与自动化任务提取实战

1. 项目背景与核心价值在日常开发会议和团队协作中,我们经常面临一个共同痛点:会议记录分散、任务跟踪困难、关键信息容易遗漏。传统解决方案要么需要手动整理,要么依赖云端服务存在数据隐私风险。Horch 的出现正是为了解决这些问题——它是一…

2026/7/28 0:30:53 阅读更多 →
关于文献【动词分类理论】

关于文献【动词分类理论】

1、【我的问题】动词分类理论是什么意思?【deepseek】【我的总结】动词分类理论就是动词可以按有没有最终目的地来分类

2026/7/28 0:30:53 阅读更多 →
短剧配音代入感实测:AI能不能配出真情绪

短剧配音代入感实测:AI能不能配出真情绪

先说结论:AI已经能配出可感知、可复现的情绪,但“有情绪”不等于“有代入感”。真正决定观众会不会出戏的,是声音能否跟着剧情变化:同一句台词在试探、确认、崩溃三个阶段,音高、气息、语速和停顿都应改变。实测时应把…

2026/7/28 0:30:53 阅读更多 →

日新闻

告别臃肿!3步让你的暗影精灵笔记本重获新生

告别臃肿!3步让你的暗影精灵笔记本重获新生

告别臃肿!3步让你的暗影精灵笔记本重获新生 【免费下载链接】OmenSuperHub Control Omen laptop performance, fan speeds, and keyboard lighting, and unlock power limits. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/om/OmenSuperHub 你是否也曾为官方Om…

2026/7/28 0:00:43 阅读更多 →
RAG必踩坑!财报法规检索不准?这款开源工具让答案浮出水面,准确率飙升98.7%!

RAG必踩坑!财报法规检索不准?这款开源工具让答案浮出水面,准确率飙升98.7%!

做 RAG 的人应该都踩过这个致命的坑:把几百页的财报、法规、技术手册扔给向量库,问一个具体问题,搜出来的全是沾边但没用的内容 —— 关键信息要么被硬切块拆碎了,要么藏在几十条结果的最下面。语义相似≠真正相关,这个…

2026/7/28 0:00:43 阅读更多 →
抖音视频文案提取工具全指南:免费2026版、手机App、在线工具一网打尽

抖音视频文案提取工具全指南:免费2026版、手机App、在线工具一网打尽

2026年做短视频运营,从抖音上扒文案早就不是偷偷抄笔记的事了。我刚开始做内容的时候,每天刷半小时抖音,手动把爆款视频的口播敲进备忘录,一条2分钟的视频得花十来分钟,碰到语速快的还要反复回听。后来试了一圈工具&am…

2026/7/28 0:00:43 阅读更多 →

周新闻

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 道路桥梁裂缝检测数据集 道路桥梁病害识别检测数据集

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 道路桥梁裂缝检测数据集 道路桥梁病害识别检测数据集

深度学习道路桥梁裂缝检测系统 数据集6000张 完整源码已标注数据集训练好的模型环境配置教程程序运行说明文档,可以直接使用!系统支持图片、视频、摄像头等多种方式检测裂缝,功能强大实用。 1数据集6000张 8各类别

2026/7/27 4:33:59 阅读更多 →
深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

深度学习YOLO模型如何训练 PUBG 绝地求生目标检测数据集

pubg数据集 精选原图1.42万数据 1.49万标签 无任何重复、算法增强或冗余图像! pubg绝地求生目标检测数据集 1分类:e_body,14905个标签,txt格式 共计14244张图,99%为640*640尺寸图像 适合yolo目标检测、AI训练关键词&am…

2026/7/27 6:31:56 阅读更多 →
Apex英雄目标检测数据集 深度学习框架YOLO如何训练APEX数据集

Apex英雄目标检测数据集 深度学习框架YOLO如何训练APEX数据集

Apex检测数据集数据集详情检测类别: allies enemy tag图片总量:7247张训练集:5139张验证集:1425张测试集:683张标注状态:全部已标注,即拿即用数据格式:支持YOLO格式及其他格式&#…

2026/7/27 4:01:12 阅读更多 →

月新闻