标签：http oba yun color 顺序 矩阵 mod tps 方案
切割后面积最大的蛋糕
矩形蛋糕的高度为 h 且宽度为 w，给你两个整数数组 horizontalCuts 和 verticalCuts，其中 horizontalCuts[i] 是从矩形蛋糕顶部到第 i 个水平切口的距离，类似地， verticalCuts[j] 是从矩形蛋糕的左侧到第 j 个竖直切口的距离。
请你按数组 horizontalCuts 和 verticalCuts 中提供的水平和竖直位置切割后，请你找出 面积最大 的那份蛋糕，并返回其 面积 。由于答案可能是一个很大的数字，因此需要将结果对 10^9 + 7 取余后返回。
示例 1：
输入：h = 5, w = 4, horizontalCuts = [1,2,4], verticalCuts = [1,3] 输出：4 解释：上图所示的矩阵蛋糕中，红色线表示水平和竖直方向上的切口。切割蛋糕后，绿色的那份蛋糕面积最大。
示例 2：
输入：h = 5, w = 4, horizontalCuts = [3,1], verticalCuts = [1] 输出：6 解释：上图所示的矩阵蛋糕中，红色线表示水平和竖直方向上的切口。切割蛋糕后，绿色和黄色的两份蛋糕面积最大。
示例 3：
输入：h = 5, w = 4, horizontalCuts = [3], verticalCuts = [3] 输出：9
提示：
2 <= h, w <= 10^91 <= horizontalCuts.length < min(h, 10^5)1 <= verticalCuts.length < min(w, 10^5)1 <= horizontalCuts[i] < h1 <= verticalCuts[i] < whorizontalCuts 中的所有元素各不相同verticalCuts 中的所有元素各不相同/**
* @param {number} h
* @param {number} w
* @param {number[]} horizontalCuts
* @param {number[]} verticalCuts
* @return {number}
*/
var maxArea = function(h, w, horizontalCuts, verticalCuts) {
horizontalCuts.sort((a, b)=>a-b);
horizontalCuts.unshift(0);
horizontalCuts.push(h);
verticalCuts.sort((a, b)=>a-b);
verticalCuts.unshift(0);
verticalCuts.push(w);
let mod = 10**9 + 7;
let hlen = horizontalCuts.length;
let vlen = verticalCuts.length;
let r = -Infinity;
let mh = -Infinity;
let mv = -Infinity
for(let i=1; i<hlen; i++){
let l2 = (horizontalCuts[i]-horizontalCuts[i-1])%mod;
if(l2>=mh){
mh = l2
}
}
for(let j=1; j<vlen; j++){
let l1 = (verticalCuts[j]-verticalCuts[j-1])%mod;
if(l1>=mv){
mv = l1
}
}
console.log(mv, mv)
return mh*mv%mod
// return r;
};
当时就差1分钟，甚至都不到一分钟提交通过，之前双层for循环超时间限制，后来改成上面那样，但是最后测试用例求出的值太大。脑子里有个固定思维 “中等*中等 > 最大乘*某值”，一直没发现是最终结果没取模mod, mh*mv%mod，这就是固定思维的弊端！！！！，可能就是某件事做多了，自然想到某个点，可能正确，可能不正确，本质上还是没彻底想明白这个题意。这个题里面切割蛋糕，中等值能取到最大值进行相乘，为什么不最大*最大呢。最后想到结果也要取模，结果写了2个mv,后来一看才发现应该是mv*mh。话说今天并发量太高，迟到5分钟才打开网站。
两个盒子中球的颜色数相同的概率
桌面上有 2n 个颜色不完全相同的球，球上的颜色共有 k 种。给你一个大小为 k 的整数数组 balls ，其中 balls[i] 是颜色为 i 的球的数量。
所有的球都已经 随机打乱顺序 ，前 n 个球放入第一个盒子，后 n 个球放入另一个盒子（请认真阅读示例 2 的解释部分）。
注意：这两个盒子是不同的。例如，两个球颜色分别为 a 和 b，盒子分别为 [] 和 ()，那么 [a] (b) 和 [b] (a) 这两种分配方式是不同的（请认真阅读示例 1 的解释部分）。
示例 1：
输入：balls = [1,1] 输出：1.00000 解释：球平均分配的方式只有两种： - 颜色为 1 的球放入第一个盒子，颜色为 2 的球放入第二个盒子 - 颜色为 2 的球放入第一个盒子，颜色为 1 的球放入第二个盒子 这两种分配，两个盒子中球的颜色数都相同。所以概率为 2/2 = 1 。
示例 2：
输入：balls = [2,1,1] 输出：0.66667 解释：球的列表为 [1, 1, 2, 3] 随机打乱，得到 12 种等概率的不同打乱方案，每种方案概率为 1/12 ： [1,1 / 2,3], [1,1 / 3,2], [1,2 / 1,3], [1,2 / 3,1], [1,3 / 1,2], [1,3 / 2,1], [2,1 / 1,3], [2,1 / 3,1], [2,3 / 1,1], [3,1 / 1,2], [3,1 / 2,1], [3,2 / 1,1] 然后，我们将前两个球放入第一个盒子，后两个球放入第二个盒子。 这 12 种可能的随机打乱方式中的 8 种满足「两个盒子中球的颜色数相同」。 概率 = 8/12 = 0.66667
示例 3：
输入：balls = [1,2,1,2] 输出：0.60000 解释：球的列表为 [1, 2, 2, 3, 4, 4]。要想显示所有 180 种随机打乱方案是很难的，但只检查「两个盒子中球的颜色数相同」的 108 种情况是比较容易的。 概率 = 108 / 180 = 0.6 。
示例 4：
输入：balls = [3,2,1] 输出：0.30000 解释：球的列表为 [1, 1, 1, 2, 2, 3]。要想显示所有 60 种随机打乱方案是很难的，但只检查「两个盒子中球的颜色数相同」的 18 种情况是比较容易的。 概率 = 18 / 60 = 0.3 。
示例 5：
输入：balls = [6,6,6,6,6,6] 输出：0.90327
提示：
1 <= balls.length <= 81 <= balls[i] <= 6sum(balls) 是偶数10^-5 以内，则被视为正确答案请计算「两个盒子中球的颜色数相同」的情况的概率。
/** * @param {number[]} balls * @return {number} */ var getProbability = function(balls) { };
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangzs000/p/12997018.html
