第九十三天 --- 力扣5900. 蜡烛之间的盘子+5898. 数组中第 K 个独一无二的字符串
题目一
思路：前缀和+二分搜索
1、我们经过读题之后，第一个事情就可以明确了，这其实就是一道，在给定区间内，计算*出现次数的题，也就是区间和，所以第一反应就是毋庸置疑的"前缀和"算法。
2、但是，这个题还有别的要求，就是你不能什么样的 " * " 都给计数了，必须是在两个" | “之间的✳才能被计数，所以在处理每次请求的的时候，他给的范围没用，不能直接用他给的范围通过前缀和来求✳个数，需要知道距离左边最近和右面最近的” | "位置，用这两个位置当左右范围，这样，求得个数才有用。
第一步：前缀和预处理
1、因为涉及到了区间和，一定记住，首选就是前缀和！
2、这个处理没啥说的，为了防止越界，从下标1开始，有✳就+1，反之+0.
第二部：二分法找" | "位置
1、这一步就是快速的找到他给的原始区间中最左端的和最右端的" | “位置，一说起快速查找，就一定要想到二分法！
2、想做到”1“中的操作，我得先知道各个” | “位置，我知道了全部的位置信息之后，在二分查找”1“中的两个值所以在预处理时候，遇到” | “，顺便记录位置。
3、在二分查找过程中，最重要的其实就是几步，别的都是根据题意而定。
<1>初始化的时候，找到左右边界
<2>循环能进行下去的条件就是左边界<=右边界
<3>每次循环都是先计算中间值，int mid = (l + r) / 2;
<4>中间值只需要考虑两种情况，成功找到目标，不成功找到目标
<5>最后紧承”<4>"，在这两种情况中必做的就是左右边界的更新，别的操作根据题意即可
4、以上就是设计二分的方法，知道这个框架，直接将相应的题目套在框架上，就一定能正确的写出二分法。
代码
值得注意的是：在二分函数中，在查找成功后，即你找到的"|"位置在此次查询区间中，记录一下临时的答案，如果找最左侧的，就要把区间向左侧偏移，找最左的，如果找最右侧的，就把区间向右迁移即可。
class Solution {
public:
vector<int> pos;// "|"位置数组
int n;// pos大小
int left;//每次查询的左边界
int right;//每次查询的右边界
int find(bool min_left) {
//二分查找函数，参数是true代表查最左侧的，反之查最右侧的"|"
int l = 0, r = n - 1;//初始化
int ans = -1;//初始值，如果没找到就返回-1
while (l <= r) {
//循环条件
int mid = (l + r) / 2;//找pos中间位置下标
int pos_mid = pos[mid];//找到上述下标对应的s中位置
if (pos_mid >= left && pos_mid <= right) {
//成功
ans = pos_mid;//记录答案
if (min_left) {
//找最左侧的"|"，所以向左偏移
r = mid - 1;
}
else {
//找最右侧的"|"，所以向右偏移
l = mid + 1;
}
}
else if (pos_mid < left) {
//不成功1，找的位置低于查找区间，则区间向右偏移
l = mid + 1;
}
else {
//不成功1，找的位置高于查找区间，则区间向左偏移
r = mid - 1;
}
}
return ans;
}
vector<int> platesBetweenCandles(string s, vector<vector<int>>& queries) {
int n_s = s.size();
int n_queries = queries.size();
vector<int> prefix(n_s + 1, 0);//前缀和
vector<int> ans;//答案集合
for (int i = 0; i < n_s; i++) {
//预处理
if (s[i] == '|') {
pos.push_back(i);
prefix[i + 1] += prefix[i];
continue;
}
prefix[i + 1] += prefix[i] + 1;
}
n = pos.size();
for (vector<int> v : queries) {
left = v[0];//查询区间
right = v[1];
int min_left = find(true);//真实区间
int min_right = find(false);
if (min_left == -1 || min_right == -1) {
//当"|"数量<2肯定出错，直接压栈0
ans.push_back(0);
}
else {
ans.push_back(prefix[min_right] - prefix[min_left]);
}
}
return ans;
}
};
所有代码均以通过力扣测试
（经过多次测试最短时间为）：
时间复杂度：O(N)进行预处理，O(N)枚举需求，内部两次二分搜索，所以后半部分总共O(NlgN),所以总体的时间复杂度是O(NlgN)
Sum Up：
其实本题不难，重点考察的就是我们的基础编码能力和基础算法知识。
题目二
思路
直接模拟就行，先用unordered_map记录一下各个字符串出现次数，然后再遍历一次，找到出现次数是1的，并且符合题意的字符串即可。
代码
class Solution {
public:
unordered_map<string, int> item;
string ans = "";
string kthDistinct(vector<string>& arr, int k) {
int n = arr.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
item[arr[i]]++;//计次数
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (item[arr[i]] == 1 && k) {
k--;
ans = arr[i];
}
}
if (k > 0) {
return "";
}
return ans;
}
};
所有代码均以通过力扣测试
（经过多次测试最短时间为）：
