给你一份工作时间表 hours，上面记录着某一位员工每天的工作小时数。
我们认为当员工一天中的工作小时数大于 8 小时的时候，那么这一天就是「劳累的一天」。
所谓「表现良好的时间段」，意味在这段时间内，「劳累的天数」是严格 大于「不劳累的天数」。
请你返回「表现良好时间段」的最大长度。
示例 1：
```txt
输入：hours = [9,9,6,0,6,6,9]
输出：3
解释：最长的表现良好时间段是 [9,9,6]。
```
示例 2：
```txt
输入：hours = [6,6,6]
输出：0
```
提示：
1 <= hours.length <= 10^4
0 <= hours[i] <= 16
共有 k 位工人计划将 n 个箱子从旧仓库移动到新仓库。给你两个整数 n 和 k，以及一个二维整数数组 time ，数组的大小为 k x 4 ，其中 time[i] = [leftToRighti, pickOldi, rightToLefti, putNewi] 。
一条河将两座仓库分隔，只能通过一座桥通行。旧仓库位于河的右岸，新仓库在河的左岸。开始时，所有 k 位工人都在桥的左侧等待。为了移动这些箱子，第 i 位工人（下标从 0 开始）可以：
从左岸（新仓库）跨过桥到右岸（旧仓库），用时 leftToRighti 分钟。
从旧仓库选择一个箱子，并返回到桥边，用时 pickOldi 分钟。不同工人可以同时搬起所选的箱子。
从右岸（旧仓库）跨过桥到左岸（新仓库），用时 rightToLefti 分钟。
将箱子放入新仓库，并返回到桥边，用时 putNewi 分钟。不同工人可以同时放下所选的箱子。
如果满足下面任一条件，则认为工人 i 的 效率低于 工人 j ：
leftToRighti + rightToLefti > leftToRightj + rightToLeftj
leftToRighti + rightToLefti == leftToRightj + rightToLeftj 且 i > j
工人通过桥时需要遵循以下规则：
如果工人 x 到达桥边时，工人 y 正在过桥，那么工人 x 需要在桥边等待。
如果没有正在过桥的工人，那么在桥右边等待的工人可以先过桥。如果同时有多个工人在右边等待，那么 效率最低 的工人会先过桥。
如果没有正在过桥的工人，且桥右边也没有在等待的工人，同时旧仓库还剩下至少一个箱子需要搬运，此时在桥左边的工人可以过桥。如果同时有多个工人在左边等待，那么 效率最低 的工人会先过桥。
所有 n 个盒子都需要放入新仓库，请你返回最后一个搬运箱子的工人 到达河左岸 的时间。
示例 1：
```txt
输入：n = 1, k = 3, time = [[1,1,2,1],[1,1,3,1],[1,1,4,1]]
输出：6
解释：
从 0 到 1 ：工人 2 从左岸过桥到达右岸。
从 1 到 2 ：工人 2 从旧仓库搬起一个箱子。
从 2 到 6 ：工人 2 从右岸过桥到达左岸。
从 6 到 7 ：工人 2 将箱子放入新仓库。
整个过程在 7 分钟后结束。因为问题关注的是最后一个工人到达左岸的时间，所以返回 6 。
```
示例 2：
```txt
输入：n = 3, k = 2, time = [[1,9,1,8],[10,10,10,10]]
输出：50
解释：
从 0 到 10 ：工人 1 从左岸过桥到达右岸。
从 10 到 20 ：工人 1 从旧仓库搬起一个箱子。
从 10 到 11 ：工人 0 从左岸过桥到达右岸。
从 11 到 20 ：工人 0 从旧仓库搬起一个箱子。
从 20 到 30 ：工人 1 从右岸过桥到达左岸。
从 30 到 40 ：工人 1 将箱子放入新仓库。
从 30 到 31 ：工人 0 从右岸过桥到达左岸。
从 31 到 39 ：工人 0 将箱子放入新仓库。
从 39 到 40 ：工人 0 从左岸过桥到达右岸。
从 40 到 49 ：工人 0 从旧仓库搬起一个箱子。
从 49 到 50 ：工人 0 从右岸过桥到达左岸。
从 50 到 58 ：工人 0 将箱子放入新仓库。
整个过程在 58 分钟后结束。因为问题关注的是最后一个工人到达左岸的时间，所以返回 50 。
```
提示：
1 <= n, k <= 10^4
time.length == k
time[i].length == 4
1 <= leftToRighti, pickOldi, rightToLefti, putNewi <= 1000
给你一个二维整数数组 intervals ，其中 intervals[i] = [lefti, righti] 表示第 i 个区间开始于 lefti 、结束于 righti（包含两侧取值，闭区间）。区间的 长度 定义为区间中包含的整数数目，更正式地表达是 righti - lefti + 1 。
再给你一个整数数组 queries 。第 j 个查询的答案是满足 lefti <= queries[j] <= righti 的 长度最小区间 i 的长度 。如果不存在这样的区间，那么答案是 -1 。
以数组形式返回对应查询的所有答案。
示例 1：
```txt
输入：intervals = [[1,4],[2,4],[3,6],[4,4]], queries = [2,3,4,5]
输出：[3,3,1,4]
解释：查询处理如下：
Query = 2 ：区间 [2,4] 是包含 2 的最小区间，答案为 4 - 2 + 1 = 3 。
Query = 3 ：区间 [2,4] 是包含 3 的最小区间，答案为 4 - 2 + 1 = 3 。
Query = 4 ：区间 [4,4] 是包含 4 的最小区间，答案为 4 - 4 + 1 = 1 。
Query = 5 ：区间 [3,6] 是包含 5 的最小区间，答案为 6 - 3 + 1 = 4 。
```
示例 2：
```txt
输入：intervals = [[2,3],[2,5],[1,8],[20,25]], queries = [2,19,5,22]
输出：[2,-1,4,6]
解释：查询处理如下：
Query = 2 ：区间 [2,3] 是包含 2 的最小区间，答案为 3 - 2 + 1 = 2 。
Query = 19：不存在包含 19 的区间，答案为 -1 。
Query = 5 ：区间 [2,5] 是包含 5 的最小区间，答案为 5 - 2 + 1 = 4 。
Query = 22：区间 [20,25] 是包含 22 的最小区间，答案为 25 - 20 + 1 = 6 。
```
提示：
1 <= intervals.length <= 10^5
1 <= queries.length <= 10^5
queries[i].length == 2
1 <= lefti <= righti <= 10^7
1 <= queries[j] <= 10^7
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 。
定义 nums 一个子数组的 不同计数 值如下：
nums[i..j] 表示 nums 中所有下标在 i 到 j 范围内的元素构成的子数组（满足 0 <= i <= j < nums.length ），那么我们称子数组 nums[i..j] 中不同值的数目为 nums[i..j] 的不同计数。请你返回 nums 中所有子数组的 不同计数 的 平方 和。
由于答案可能会很大，请你将它对 10^9 + 7 取余 后返回。
子数组指的是一个数组里面一段连续 非空 的元素序列。
示例 1：
```txt
输入：nums = [1,2,1]
输出：15
解释：六个子数组分别为：
[1]: 1 个互不相同的元素。
[2]: 1 个互不相同的元素。
[1]: 1 个互不相同的元素。
[1,2]: 2 个互不相同的元素。
[2,1]: 2 个互不相同的元素。
[1,2,1]: 2 个互不相同的元素。
所有不同计数的平方和为 12 + 12 + 12 + 22 + 22 + 22 = 15 。
```
示例 2：
```txt
输入：nums = [2,2]
输出：3
解释：三个子数组分别为：
[2]: 1 个互不相同的元素。
[2]: 1 个互不相同的元素。
[2,2]: 1 个互不相同的元素。
所有不同计数的平方和为 12 + 12 + 12 = 3 。
```
提示：
1 <= nums.length <= 10^5
1 <= nums[i] <= 10^5
给你一个下标从 0 开始的正整数数组 heights ，其中 heights[i] 表示第 i 栋建筑的高度。
如果一个人在建筑 i ，且存在 i < j 的建筑 j 满足 heights[i] < heights[j] ，那么这个人可以移动到建筑 j 。
给你另外一个数组 queries ，其中 queries[i] = [ai, bi] 。第 i 个查询中，Alice 在建筑 ai ，Bob 在建筑 bi 。
请你能返回一个数组 ans ，其中 ans[i] 是第 i 个查询中，Alice 和 Bob 可以相遇的 最左边的建筑 。如果对于查询 i ，Alice 和 Bob 不能相遇，令 ans[i] 为 -1 。
示例 1：
```txt
输入：heights = [6,4,8,5,2,7], queries = [[0,1],[0,3],[2,4],[3,4],[2,2]]
输出：[2,5,-1,5,2]
解释：第一个查询中，Alice 和 Bob 可以移动到建筑 2 ，因为 heights[0] < heights[2] 且 heights[1] < heights[2] 。
第二个查询中，Alice 和 Bob 可以移动到建筑 5 ，因为 heights[0] < heights[5] 且 heights[3] < heights[5] 。
第三个查询中，Alice 无法与 Bob 相遇，因为 Alice 不能移动到任何其他建筑。
第四个查询中，Alice 和 Bob 可以移动到建筑 5 ，因为 heights[3] < heights[5] 且 heights[4] < heights[5] 。
第五个查询中，Alice 和 Bob 已经在同一栋建筑中。
对于 ans[i] != -1 ，ans[i] 是 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑中最左边建筑的下标。
对于 ans[i] == -1 ，不存在 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑。
```
示例 2：
```txt
输入：heights = [5,3,8,2,6,1,4,6], queries = [[0,7],[3,5],[5,2],[3,0],[1,6]]
输出：[7,6,-1,4,6]
解释：第一个查询中，Alice 可以直接移动到 Bob 的建筑，因为 heights[0] < heights[7] 。
第二个查询中，Alice 和 Bob 可以移动到建筑 6 ，因为 heights[3] < heights[6] 且 heights[5] < heights[6] 。
第三个查询中，Alice 无法与 Bob 相遇，因为 Bob 不能移动到任何其他建筑。
第四个查询中，Alice 和 Bob 可以移动到建筑 4 ，因为 heights[3] < heights[4] 且 heights[0] < heights[4] 。
第五个查询中，Alice 可以直接移动到 Bob 的建筑，因为 heights[1] < heights[6] 。
对于 ans[i] != -1 ，ans[i] 是 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑中最左边建筑的下标。
对于 ans[i] == -1 ，不存在 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑。
```
提示：
1 <= heights.length <= 5 * 10^4
1 <= heights[i] <= 10^9
1 <= queries.length <= 5 * 10^4
queries[i] = [ai, bi]
0 <= ai, bi <= heights.length - 1
给你两个长度为 n 、下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 ，另给你一个下标从 1 开始的二维数组 queries ，其中 queries[i] = [xi, yi] 。
对于第 i 个查询，在所有满足 nums1[j] >= xi 且 nums2[j] >= yi 的下标 j (0 <= j < n) 中，找出 nums1[j] + nums2[j] 的 最大值 ，如果不存在满足条件的 j 则返回 -1 。
返回数组 answer ，其中 answer[i] 是第 i 个查询的答案。
示例 1：
```txt
输入：nums1 = [4,3,1,2], nums2 = [2,4,9,5], queries = [[4,1],[1,3],[2,5]]
输出：[6,10,7]
解释：
对于第 1 个查询：xi = 4 且 yi = 1 ，可以选择下标 j = 0 ，此时 nums1[j] >= 4 且 nums2[j] >= 1 。nums1[j] + nums2[j] 等于 6 ，可以证明 6 是可以获得的最大值。
对于第 2 个查询：xi = 1 且 yi = 3 ，可以选择下标 j = 2 ，此时 nums1[j] >= 1 且 nums2[j] >= 3 。nums1[j] + nums2[j] 等于 10 ，可以证明 10 是可以获得的最大值。
对于第 3 个查询：xi = 2 且 yi = 5 ，可以选择下标 j = 3 ，此时 nums1[j] >= 2 且 nums2[j] >= 5 。nums1[j] + nums2[j] 等于 7 ，可以证明 7 是可以获得的最大值。
因此，我们返回 [6,10,7] 。
```
示例 2：
```txt
输入：nums1 = [3,2,5], nums2 = [2,3,4], queries = [[4,4],[3,2],[1,1]]
输出：[9,9,9]
解释：对于这个示例，我们可以选择下标 j = 2 ，该下标可以满足每个查询的限制。
```
示例 3：
```txt
输入：nums1 = [2,1], nums2 = [2,3], queries = [[3,3]]
输出：[-1]
解释：示例中的查询 xi = 3 且 yi = 3 。对于每个下标 j ，都只满足 nums1[j] < xi 或者 nums2[j] < yi 。因此，不存在答案。
```
提示：
nums1.length == nums2.length
n == nums1.length
1 <= n <= 10^5
1 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^9
1 <= queries.length <= 10^5
queries[i].length == 2
xi == queries[i][1]
yi == queries[i][2]
1 <= xi, yi <= 10^9
给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 nums 和两个 正 整数 k 和 dist 。
一个数组的 代价 是数组中的 第一个 元素。比方说，[1,2,3] 的代价为 1 ，[3,4,1] 的代价为 3 。
你需要将 nums 分割成 k 个 连续且互不相交 的子数组，满足 第二 个子数组与第 k 个子数组中第一个元素的下标距离 不超过 dist 。换句话说，如果你将 nums 分割成子数组 nums[0..(i1 - 1)], nums[i1..(i2 - 1)], ..., nums[ik-1..(n - 1)] ，那么它需要满足 ik-1 - i1 <= dist 。
请你返回这些子数组的 最小 总代价。
示例 1：
```txt
输入：nums = [1,3,2,6,4,2], k = 3, dist = 3
输出：5
解释：将数组分割成 3 个子数组的最优方案是：[1,3] ，[2,6,4] 和 [2] 。这是一个合法分割，因为 ik-1 - i1 等于 5 - 2 = 3 ，等于 dist 。总代价为 nums[0] + nums[2] + nums[5] ，也就是 1 + 2 + 2 = 5 。
5 是分割成 3 个子数组的最小总代价。
```
示例 2：
```txt
输入：nums = [10,1,2,2,2,1], k = 4, dist = 3
输出：15
解释：将数组分割成 4 个子数组的最优方案是：[10] ，[1] ，[2] 和 [2,2,1] 。这是一个合法分割，因为 ik-1 - i1 等于 3 - 1 = 2 ，小于 dist 。总代价为 nums[0] + nums[1] + nums[2] + nums[3] ，也就是 10 + 1 + 2 + 2 = 15 。
分割 [10] ，[1] ，[2,2,2] 和 [1] 不是一个合法分割，因为 ik-1 和 i1 的差为 5 - 1 = 4 ，大于 dist 。
15 是分割成 4 个子数组的最小总代价。
```
示例 3：
```txt
输入：nums = [10,8,18,9], k = 3, dist = 1
输出：36
解释：将数组分割成 4 个子数组的最优方案是：[10] ，[8] 和 [18,9] 。这是一个合法分割，因为 ik-1 - i1 等于 2 - 1 = 1 ，等于 dist 。总代价为 nums[0] + nums[1] + nums[2] ，也就是 10 + 8 + 18 = 36 。
分割 [10] ，[8,18] 和 [9] 不是一个合法分割，因为 ik-1 和 i1 的差为 3 - 1 = 2 ，大于 dist 。
36 是分割成 3 个子数组的最小总代价。
```
提示：
3 <= n <= 10^5
1 <= nums[i] <= 10^9
3 <= k <= n
k - 2 <= dist <= n - 2