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【招聘】计算至少需要的面试官数量( // 核心算法思路： // 1. 首先对所有面试时间区间按开始时间排序 // 2. 检查相邻区间是否存在时间重叠 // 3. 对于重叠的区间，需要额外的面试官 // 4. 最后根据重叠情况和每个面试官的面试次数限制(m)计算所需面试官总数)


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查找一个有向网络的头节点和尾节点（读取输入数据并解析 统计每个节点的入度和出度 使用Map存储节点的入度和出度 每处理一条边，同时更新起点和终点的度数 入度为0的节点是起点 出度为0的节点是终点 终点需要降序排序 检查是否存在起点和终点 收集所有起点和终点 对终点进行排序 输出结果）


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数字序列比大小（田忌赛马:首先对两个数组进行升序排序 对arrA中的每个元素： 在arrB中查找第一个大于等于它的元素 如果找到，使用该位置的前一个元素进行匹配（得1分） 如果找不到，使用arrB的最后一个元素（得-1分））


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寻找最大价值的矿堆(BFS函数实现： 参数：起始位置(i,j) 功能： 计算从起始位置开始的连通区域的和 使用BFS遍历所有相邻的位置 将已访问的位置标记为0 返回连通区域的和 主要流程： 读取矩阵数据 遍历矩阵的每个位置 对未访问的位置进行BFS 更新最大连通区域的和 关键点： 使用0标记已访问的位置 只处理值大于0的位置 考虑四个方向的相邻位置 使用Math.max更新最大和)


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仿LISP运算（遍历输入字符串的每个字符，遇到右括号或空格时，处理已收集的字符 遇到右括号时，进行运算，收集非括号和空格的字符；运算时从栈中弹出两个操作数和一个运算符，根据运算符执行相应的运算，将运算结果压入栈中，处理除数为0的特殊情况）


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Wonderland（使用dp数组记录到每天为止的最小花费 dp[i]表示到第i天为止的最小花费 // 初始值都设为0 // 状态转移： // 对于每个需要出行的日期： // 计算四种购买方案的花费 // 选择花费最小的方案 // 对于不需要出行的日期： // 保持前一天的花费不变 // 购买方案： // 买1天通行证：dp[i-1] + costs[0] // 买3天通行证：dp[i-3] + costs[1]（如果天数足够） // 买7天通行证：dp[i-7] + costs[2]（如果天数足够） // 买30天通行证：dp[i-30] + costs[3]（如果天数足够） // 结果输出： // 输出最后一天的最小花费）


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