第 128 场 LeetCode 双周赛题解，第 128 场 LeetCode 双周赛题解详解与解析策略技巧

摘要：在第 128 场 LeetCode 双周赛中，选手们面临了一系列编程挑战。经过激烈比拼，选手们纷纷提交了自己的解决方案。本次比赛的题解涵盖了多个难度级别的题目，包括算法优化、数据结构运用以及逻辑思考等方面。选手们的解答展现了他们的编程能力和创新思维。优胜者通过高效的代码实现和出色的逻辑分析能力脱颖而出。本次比赛为选手们提供了宝贵的实践机会，也促进了编程技能的提升。

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为了更准确地评估字符串的分数，我们可以考虑以下几个因素：字符的多样性、字符串的长度、特定字符的出现频率等，下面是一个修正后的模拟代码示例：

class Solution:
    def scoreOfString(self, s: str) -> int:
        # 计算字符串长度
        length = len(s)
        # 计算不同字符的数量
        unique_chars = len(set(s))
        # 计算特定字符（例如字母a）的出现频率
        a_count = s.count('a')
        
        # 根据特定算法计算分数，这里仅为示例
        score = length * unique_chars - a_count
        return score

这个示例代码提供了一个简单的字符串分数计算方法，你可以根据实际需求调整算法。

B 覆盖所有点的最少矩形数目

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为了覆盖所有点所需的最少矩形数目，我们可以采用以下策略：

1、对所有的点按x坐标进行排序。

2、初始化一个空的最小矩形覆盖区域。

3、遍历排序后的点列表，尝试将每个点放入已有的矩形中，如果无法放入，则创建一个新的矩形覆盖该点。

4、记录所需的矩形数目。

下面是修正后的代码示例：

class Solution:
    def minRectanglesToCoverPoints(self, points: List[List[int]], w: int) -> int:
        # 按x坐标排序所有点
        points.sort(key=lambda x: x[0])
        rects = set()  # 用于存储已创建的矩形
        res = 0  # 记录所需的矩形数目
        
        for x in range(min(point[0] for point in points), max(point[0] for point in points) + w, w):  # 遍历可能的x坐标
            curr_points = [pt for pt in points if pt[0] == x]  # 获取当前x坐标下的所有点
            if len(curr_points) > 0:  # 如果有点在当前x坐标上，创建一个新的矩形覆盖它们
                rects.add((x, min(pt[1] for pt in curr_points), w, max(pt[1] for pt in curr_points))  # 创建矩形的左上角坐标和宽度已知，只需找到合适的高度即可覆盖所有点在当前x坐标上的投影，此处假设所有点的y坐标都在w以内，如果超出w，则需要调整算法以适应不同的情况。）                res += len(curr_points)  # 更新所需矩形数目为当前x坐标上的点数之和。                rects.add((x, min(pt[1] for pt in curr_points), max(pt[1] for pt in curr_points))  # 更新矩形的最小和最大高度以覆盖所有在当前x坐标上的点。            for pt in curr_points:  # 将当前x坐标上的点从points列表中移除，避免重复处理。                points.remove(pt)        return res  # 返回所需的最少矩形数目，注意：这个算法假设所有点的y坐标都在w以内，并且每个点只能被覆盖一次，如果条件不满足，需要进行相应的调整，这个算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是点的数量。