第一题，很简单，其实就是求不同元素的个数
某互联网公司一年一度的春招开始了，一共有 n 名面试者入选。每名面试者都会提交一份简历，公司会根据提供的简历资料产生一个预估的能力值，数值越大代表越有可能通过面试。
小 A 和小 B 负责审核面试者，他们均有所有面试者的简历，并且将各自根据面试者能力值从大到小的顺序浏览。由于简历事先被打乱过，能力值相同的简历的出现顺序是从它们的全排列中等可能地取一个。现在给定 n 名面试者的能力值 scores，设 X 代表小 A 和小 B 的浏览顺序中出现在同一位置的简历数，求 X 的期望。
提示：离散的非负随机变量的期望计算公式为 。在本题中，由于
X 的取值为 0 到 n 之间，期望计算公式可以是 。
示例 1：
输入：
scores = [1,2,3]输出：
3解释：由于面试者能力值互不相同，小 A 和小 B 的浏览顺序一定是相同的。
X的期望是 3 。
示例 2：
输入：
scores = [1,1]输出：
1解释：设两位面试者的编号为 0, 1。由于他们的能力值都是 1，小 A 和小 B 的浏览顺序都为从全排列
[[0,1],[1,0]]中等可能地取一个。如果小 A 和小 B 的浏览顺序都是[0,1]或者[1,0]，那么出现在同一位置的简历数为 2 ，否则是 0 。所以X的期望是 (2+0+2+0) * 1/4 = 1
示例 3：
输入：
scores = [1,1,2]输出：
2
限制：
1 <= scores.length <= 10^50 <= scores[i] <= 10^6
int expectNumber(vector<int>& scores) { sort(scores.begin(),scores.end()); int cnt=1; for(int i=1;i<scores.size();i++){ if(scores[i]!=scores[i-1])cnt++; } return cnt; }
第二题，我最开始用dp做，其实是可以做出来的，只不过三层循环超时妥妥的，，看了大佬的解法后才知道原来是二分最大天数，妙啊。。
为了提高自己的代码能力，小张制定了 LeetCode 刷题计划，他选中了 LeetCode 题库中的 n 道题，编号从 0 到 n-1，并计划在 m 天内按照题目编号顺序刷完所有的题目（注意，小张不能用多天完成同一题）。
在小张刷题计划中，小张需要用 time[i] 的时间完成编号 i 的题目。此外，小张还可以使用场外求助功能，通过询问他的好朋友小杨题目的解法，可以省去该题的做题时间。为了防止“小张刷题计划”变成“小杨刷题计划”，小张每天最多使用一次求助。
我们定义 m 天中做题时间最多的一天耗时为 T（小杨完成的题目不计入做题总时间）。请你帮小张求出最小的 T是多少。
示例 1：
输入：
time = [1,2,3,3], m = 2输出：
3解释：第一天小张完成前三题，其中第三题找小杨帮忙；第二天完成第四题，并且找小杨帮忙。这样做题时间最多的一天花费了 3 的时间，并且这个值是最小的。
示例 2：
输入：
time = [999,999,999], m = 4输出：
0解释：在前三天中，小张每天求助小杨一次，这样他可以在三天内完成所有的题目并不花任何时间。
限制：
1 <= time.length <= 10^51 <= time[i] <= 100001 <= m <= 1000
bool satisfy(vector<int>& time, int m, int maxT){ int sum=0; int maxtime=0; int day=0; for(int i=0;i<time.size();i++){ maxtime=max(time[i],maxtime); sum+=time[i]; if(sum-maxtime>maxT){ if(++day==m)return false; sum=time[i]; maxtime=time[i]; } } return true; } int minTime(vector<int>& time, int m) { if(time.size()<=m)return 0; int sum=0; for(int i=0;i<time.size();i++){ sum+=time[i]; } int l=0,r=INT_MAX; while(l<r){ int mid=(l+r)/2; if(!satisfy(time,m,mid))l=mid+1; else r=mid; } return l; }
第三题，，dbq我的水平就到这里了哈哈哈哈（暂时）