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提示

给你一个在 X-Y 平面上的点构成的数据流。设计一个满足下述要求的算法:

  • 添加 一个在数据流中的新点到某个数据结构中可以添加 重复 的点,并会视作不同的点进行处理。
  • 给你一个查询点,请你从数据结构中选出三个点,使这三个点和查询点一同构成一个 面积为正轴对齐正方形统计 满足该要求的方案数目

轴对齐正方形 是一个正方形,除四条边长度相同外,还满足每条边都与 x-轴 或 y-轴 平行或垂直。

实现 DetectSquares 类:

  • DetectSquares() 使用空数据结构初始化对象
  • void add(int[] point) 向数据结构添加一个新的点 point = [x, y]
  • int count(int[] point) 统计按上述方式与点 point = [x, y] 共同构造 轴对齐正方形 的方案数。

 

示例:

输入:
["DetectSquares", "add", "add", "add", "count", "count", "add", "count"]
[[], [[3, 10]], [[11, 2]], [[3, 2]], [[11, 10]], [[14, 8]], [[11, 2]], [[11, 10]]]
输出:
[null, null, null, null, 1, 0, null, 2]

解释:
DetectSquares detectSquares = new DetectSquares();
detectSquares.add([3, 10]);
detectSquares.add([11, 2]);
detectSquares.add([3, 2]);
detectSquares.count([11, 10]); // 返回 1 。你可以选择:
                               //   - 第一个,第二个,和第三个点
detectSquares.count([14, 8]);  // 返回 0 。查询点无法与数据结构中的这些点构成正方形。
detectSquares.add([11, 2]);    // 允许添加重复的点。
detectSquares.count([11, 10]); // 返回 2 。你可以选择:
                               //   - 第一个,第二个,和第三个点
                               //   - 第一个,第三个,和第四个点

 

提示:

  • point.length == 2
  • 0 <= x, y <= 1000
  • 调用 addcount总次数 最多为 5000
通过次数
22.9K
提交次数
40.6K
通过率
56.5%


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提示 1
Maintain the frequency of all the points in a hash map.

提示 2
Traverse the hash map and if any point has the same y-coordinate as the query point, consider this point and the query point to form one of the horizontal lines of the square.

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行 1,列 1
["DetectSquares","add","add","add","count","count","add","count"]
[[],[[3,10]],[[11,2]],[[3,2]],[[11,10]],[[14,8]],[[11,2]],[[11,10]]]
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