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leetcode每日一题:对角线上的质数

题目

给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 nums

返回位于 nums 至少一条 对角线 上的最大 质数 。如果任一对角线上均不存在质数,返回 0 。

注意:

  • 如果某个整数大于 1 ,且不存在除 1 和自身之外的正整数因子,则认为该整数是一个质数。

  • 如果存在整数 i ,使得 nums[i][i] = val 或者 nums[i][nums.length - i - 1]= val ,则认为整数 val 位于 nums 的一条对角线上。

img

在上图中,一条对角线是 [1,5,9] ,而另一条对角线是 [3,5,7]

示例 1:

输入:nums = [[1,2,3],[5,6,7],[9,10,11]]
输出:11
解释:数字 1、3、6、9 和 11 是所有 "位于至少一条对角线上" 的数字。由于 11 是最大的质数,故返回 11 。

示例 2:

输入:nums = [[1,2,3],[5,17,7],[9,11,10]]
输出:17
解释:数字 1、3、9、10 和 17 是所有满足"位于至少一条对角线上"的数字。由于 17 是最大的质数,故返回 17 。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 300

  • nums.length == numsi.length

  • 1 <= nums[i][j] <= 4*106

思路

本题没什么弯弯绕绕,直接模拟即可。由于在提示中限制了nums.length == numsi.length,2条对角线都是完整的,不需要额外考虑边界:

  • 第1条对角线nums[i][i]

  • 第2条对角线nums[i][n-1-i]

判断质数

        对于1个正整数n,如何判断它是不是质数呢?

        可以先假设n是合数,那么n必然可以分解成n = x * yx <= y(仅为说明问题,如果 x > y,那么可以交换 x 和 y 来满足 x <= y),显然 x <= sqrt(n)。所以,可以遍历[2, sqrt(n)],如果n能整除其中某个数,就一定是合数。

        还有一个额外的注意点是:1既不是质数,也不是合数,需要单独额外判断。

代码

public int diagonalPrime(int[][] nums) {
    int ans = 0;
    int n = nums.length;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (nums[i][i] > ans && isPrime(nums[i][i])) {
            ans = nums[i][i];
        }
        if (nums[i][n-1-i] > ans && isPrime(nums[i][n-1-i])) {
            ans = nums[i][n-1-i];
        }
    }
    return ans;
}
​
private boolean isPrime(int n) {
    if (n == 1) {
        return false;
    }
    for (int i = 2; i <= Math.sqrt(n); i++) {
        if (n % i == 0) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

        这里还有1个小优化:由于isPrime方法需要遍历[2, sqrt(n)]这个范围,相对于nums[i][i] > ans这个判断是比较耗时的,所以我们在写if条件的时候,可以把isPrime方法写在后面,这样如果前面不满足就会短路掉,加快处理的速度。

耗时

预处理

        考虑到提示中给出的数的范围[1, 4 * 10^6],这个范围不是很大,在判断质数这一步,我们可以先预处理,求出范围内所有的质数,这样就不用每次调用isPrime方法判断了。这里用到的方法是打表求质数,打表的方式可以简单理解为isPrime方法的逆向:我们不直接从n出发,而是从因子出发,如果n = x * y,n 可以看作是 x 的 y 被,我们把范围内所有的满足 x 的 y 倍的数,都标记成合数,那么剩余的,就都是质数了。同样的,这里也需要对1这个既不是质数,也不是合数的特殊值,进行额外判断。

        预处理的优点是,我们保存预处理的结果后,后续的质数判断这一步会变快,当然也付出了存储空间和预处理时间的代价。如果我们的二维数组很大,需要判断是否是质数的次数很大,这个预处理的消耗就会比较值得;如果二维数组很小,且数值的理论范围很大,实际范围比较小,就得不偿失了。

代码

private static final boolean[] isPrimeArr = getPrimeArr(4000000);
​
public int diagonalPrime(int[][] nums) {
    int ans = 0;
    int n = nums.length;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (nums[i][i] > ans && isPrimeArr[nums[i][i]]) {
            ans = nums[i][i];
        }
        if (nums[i][n-1-i] > ans && isPrimeArr[nums[i][n-i-1]]) {
            ans = nums[i][n-1-i];
        }
    }
    return ans;
}
​
private static boolean[] getPrimeArr(int n) {
    boolean[] isPrimeArr = new boolean[n + 1];
    Arrays.fill(isPrimeArr, true);
    isPrimeArr[1] = false;
    for (int i = 2; i <= Math.sqrt(n); i++) {
        for (int j = i + i; j <= n; j += i) {
            isPrimeArr[j] = false;
        }
    }
    return isPrimeArr;
}
耗时


http://www.kler.cn/a/591564.html

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