Untitled

Задача 1:

Данный алгоритм работает за линейное время O(n), где n - количество элементов в массиве, и это является оптимальным алгоритмом для данной задачи. Поэтому, более эффективное решение здесь невозможно.

Задача 2:

Данное решение работает корректно, но не является эффективным.

Оно использует грубую силу для распределения программ на проверку среди сеньор-разработчиков, перебирая все возможные комбинации распределения и проверяя их на соответствие условиям задачи. Такой подход может работать для небольшого количества джунов и сенёров, но при больших значениях n, m и k может занять значительное количество времени.

Более эффективный подход к решению этой задачи - использование жадного алгоритма. В данном случае можно отсортировать массив джунов по возрастанию количества сеньор-разработчиков, необходимых для проверки каждой программы, и затем последовательно распределять их между сенёрами, начиная с самых "лёгких" программ. Это позволит минимизировать время, затрачиваемое на проверку всех программ.

попробуй так:

fun main() {
    val input = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }
    val n = input[0]
    val m = input[1]
    val k = input[2]
    val time = ((n + k - 1) / k) * m
    println(time)
}

Задача 3:

Это решение выглядит правильным, но есть несколько моментов, которые могут быть улучшены:

Вместо использования переменной input для чтения первой строки, можно просто использовать readLine()!!.toInt().

Вместо проверки наличия каждого символа в строке можно использовать хэш-таблицу, чтобы проверять, что все символы встречаются хотя бы один раз.

Вложенный цикл for можно упростить, используя функцию windowed, чтобы получить все подстроки длины от 1 до n, а затем фильтровать только те, которые содержат все символы.

Вот улучшенное решение на Kotlin:

fun main() {
    val n = readLine()!!.toInt()
    val s = readLine()!!

    var res = -1
    val charSet = mutableSetOf<Char>()

    for (length in 1..n) {
        for (subStr in s.windowed(length)) {
            charSet.addAll(subStr)
            if (charSet.size == 4) {
                res = if (res == -1) length else minOf(res, length)
            }
            charSet.clear()
        }
    }

    println(res)
}

Задача 4:

Сразу заметно, что твое решение имеет временную сложность O(n^3), что может быть неэффективным при больших значениях n. Для каждого префикса длины l ты запускаешь вложенный цикл по всем возможным вариантам удаления элемента из этого префикса, а затем в этом префиксе создаешь словарь для подсчета количества вхождений каждого числа. Также в цикле проходишься по всем элементам словаря, чтобы проверить, что каждое число встречается в префиксе одинаковое количество раз.

Чтобы улучшить алгоритм, можно воспользоваться тем, что для любого скучного префикса существует такой скучный префикс меньшей длины. В частности, можно начать с максимального скучного префикса и постепенно уменьшать его длину до тех пор, пока не найдем скучный префикс. Таким образом, нам не придется проверять все возможные префиксы и их комбинации.

Вот пример, как это можно реализовать на Kotlin:

fun main() {
    val n = readLine()!!.toInt()
    val a = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }
    var counts = mutableMapOf<Int, Int>()
    var i = 0
    var j = n - 1
    while (i < j) {
        for (x in listOf(a[i], a[j])) {
            counts[x] = counts.getOrDefault(x, 0) + 1
        }
        if (counts.size == 2 && counts.values.toSet().size == 1) {
            println(j + 1)
            return
        }
        if (counts[a[i]] == 1) {
            counts.remove(a[i])
        } else {
            counts[a[i]] = counts[a[i]]!! - 1
        }
        if (counts[a[j]] == 1) {
            counts.remove(a[j])
        } else {
            counts[a[j]] = counts[a[j]]!! - 1
        }
        i++
        j--
    }
    println(n)
}

Задача 5:

Данное решение имеет экспоненциальную сложность, так как использует четыре вложенных цикла. Это может привести к тому, что программа будет работать слишком долго для больших входных данных.

Вы можете улучшить решение, используя два указателя. Один указатель будет указывать на начало подотрезка, а другой будет указывать на конец подотрезка. Вы можете перебирать все возможные комбинации начала и конца подотрезков, проверяя каждый из них на разумность.

Для этого вам нужно пройти по всем индексам i от 1 до n-1. Внутри цикла по i вы можете использовать два указателя l и r, которые будут начинаться с i и увеличиваться до n, суммируя a[l]...a[r]. Если сумма равна нулю, вы можете увеличить счетчик нормальных подотрезков. Если сумма больше нуля, вы можете увеличить r, чтобы увеличить сумму, а если сумма меньше нуля, вы можете увеличить l, чтобы уменьшить сумму.

Вот как может выглядеть код для такого решения:

fun main() {
val n = readLine()!!.toInt()
val a = readLine()!!.split("").map{ it.toInt() }
var count = 0
for (i in 0 until n-1) {
    var sum = a[i]
    for (j in i+1 until n) {
        sum += a[j]
        if (sum == 0) count++
    }
}
println(count)
}

Это решение имеет сложность O(n^2), что гораздо быстрее, чем предыдущее решение.