2024-12-31：物块放置查询用go语言，在一个无限延伸的数轴上，

摘要：操作类型 2：queries[i] = [2, x, sz]。检查在数轴范围 [0, x] 内，是否可以放置一个长度为 sz 的物体。该物体必须完全位于 [0, x] 的范围内，且不能与任何障碍物重叠，但可以与障碍物刚好接触。注意，这只是一个查询，不会实际放置

2024-12-31：物块放置查询。用go语言，在一个无限延伸的数轴上，原点位于 0 处，沿着 x 轴向正方向无限延伸。

现在我们有一个二维数组 queries，其中包含两种操作：

1.操作类型 1：queries[i] = [1, x]。在距离原点 x 的位置上建立一个障碍物。保证在执行该操作时，位置 x 上不会有任何障碍物。

2.操作类型 2：queries[i] = [2, x, sz]。检查在数轴范围 [0, x] 内，是否可以放置一个长度为 sz 的物体。该物体必须完全位于 [0, x] 的范围内，且不能与任何障碍物重叠，但可以与障碍物刚好接触。注意，这只是一个查询，不会实际放置物体。每个查询都是独立的。

最终，我们需要返回一个布尔数组 results，在第 i 个操作类型 2 的查询中，如果可以放置物体，则 results[i] 为 true，否则为 false。

输入保证操作 1 中，x 处不会有障碍物。

输入保证至少有一个操作类型 2 。

输入：queries = [[1,2],[2,3,3],[2,3,1],[2,2,2]]。

输出：[false,true,true]。

解释：

查询 0 ，在 x = 2 处放置一个障碍物。在 x = 3 之前任何大小不超过 2 的物块都可以被放置。

答案2024-12-31：

chatgpt[1]

题目来自leetcode3161。

1.我们首先遍历 queries 数组，找到所有操作中最大的位置值 m，用于初始化相关数据结构。

2.创建两个并查集 uf，分别表示左侧最近障碍物和右侧最近障碍物的位置。

3.创建树状数组 fenwick t，用于快速计算距离左右最近障碍物的距离。

4.对 pos 数组进行排序，pos 中保存所有障碍物位置，并初始化并查集和树状数组。

5.从后向前遍历 queries 数组：

• 对于操作类型 1，更新左右最近障碍物的位置和树状数组中的值。• 对于操作类型 2，查询左侧最近障碍物的位置 pre，计算最大长度 maxGap，判断是否可以放置物体并记录结果。

最终返回结果数组 ans。

总的时间复杂度为 O(NlogN)，其中 N 为 queries 的长度。并查集和树状数组的构建和更新复杂度都是 O(logN)，排序复杂度为 O(NlogN)。

总的额外空间复杂度为 O(N)，主要是用于存储 pos、uf、fenwick 和结果数组 ans。

package mainimport ("fmt""slices")type fenwick intfunc (f fenwick) update(i, val int) {for ; i 0; i &= i - 1 {res = max(res, f[i])}return res}type uf intfunc (f uf) find(x int) int {if f[x] != x {f[x] = f.find(f[x])}return f[x]}func getResults(queries int) (ans bool) {m := 0pos := int{0}for _, q := range queries {m = max(m, q[1])if q[0] == 1 {pos = append(pos, q[1])}}m++left := make(uf, m+1)right := make(uf, m+1)for i := range left {left[i] = iright[i] = i}t := make(fenwick, m)slices.Sort(pos)for i := 1; i = 0; i-- {q := queries[i]x := q[1]pre := left.find(x - 1) // x 左侧最近障碍物的位置if q[0] == 1 {left[x] = x - 1 // 删除 xright[x] = x + 1nxt := right.find(x) // x 右侧最近障碍物的位置t.update(nxt, nxt-pre) // 更新 d[nxt] = nxt - pre} else {// 最大长度要么是 [0,pre] 中的最大 d，要么是 [pre,x] 这一段的长度maxGap := max(t.preMax(pre), x-pre)ans = append(ans, maxGap >= q[2])}}slices.Reverse(ans)return}func main {queries := int{{1, 2}, {2, 3, 3}, {2, 3, 1}, {2, 2, 2}}result := getResults(queries)fmt.Println(result)}

use std::cmp::max;use std::collections::HashMap;struct Fenwick {data: Vec,}impl Fenwick {fn new(size: usize) -> Self {Self {data: vec![0; size + 1],}}fn update(&mut self, i: usize, val: i32) {let mut idx = i as usize;while idx i32 {let mut res = 0;while i > 0 {res = max(res, self.data[i]);i &= i - 1;}res}}struct Uf {parent: Vec,}impl Uf {fn new(size: usize) -> Self {let mut parent = Vec::with_capacity(size);for i in 0..size {parent.push(i);}Self { parent }}fn find(&mut self, x: usize) -> usize {if self.parent[x] != x {self.parent[x] = self.find(self.parent[x]);}self.parent[x]}}fn get_results(queries: Vec>) -> Vec {let mut m = 0;let mut pos = vec![0];for q in &queries {m = max(m, q[1]);if q[0] == 1 {pos.push(q[1]);}}m += 1;let mut left = Uf::new((m + 1) as usize);let mut right = Uf::new((m + 1) as usize);let mut fenwick_tree = Fenwick::new(m as usize);pos.sort;for window in pos.windows(2) {let (p, q) = (window[0], window[1]);fenwick_tree.update(q as usize, q - p);for j in (p + 1)..q {left.parent[j as usize] = p as usize; // 删除 jright.parent[j as usize] = q as usize;}}for j in (pos.last.unwrap + 1)..m {left.parent[j as usize] = *pos.last.unwrap as usize; // 删除 jright.parent[j as usize] = m as usize;}let mut ans = Vec::new;for q in queries.iter.rev {let x = q[1];let pre = left.find((x - 1) as usize); // x 左侧最近障碍物的位置if q[0] == 1 {left.parent[x as usize] = (x - 1) as usize; // 删除 xright.parent[x as usize] = (x + 1) as usize;let nxt = right.find(x as usize); // x 右侧最近障碍物的位置fenwick_tree.update(nxt, nxt as i32 - pre as i32);} else {// 最大长度要么是 [0,pre] 中的最大 d，要么是 [pre,x] 这一段的长度let max_gap = max(fenwick_tree.pre_max(pre), x - pre as i32);ans.push(max_gap >= q[2]);}}ans.reverse;ans}fn main {let queries = vec![vec![1, 2], vec![2, 3, 3], vec![2, 3, 1], vec![2, 2, 2]];let result = get_results(queries);println!("{:?}", result);}