# Leetcode 第217场周赛题解
# Problem A - 最富有客户的资产总量 (opens new window)
没啥可说的,Python大法好。
时间复杂度。
参考代码(Python 3)
class Solution:
def maximumWealth(self, accounts: List[List[int]]) -> int:
return max([sum(l) for l in accounts])
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# Problem B - 找出最具竞争力的子序列 (opens new window)
贪心。每次找出范围内的最小值(右端点的选取是为了保证剩下的数字够用),将其加入子序列,并更新为其下一个位置。初始状态。
# 方法一 稀疏表
我们可以使用稀疏表来进行区间最小值查询。
- 时间复杂度。
- 空间复杂度。
参考代码(C++,稀疏表)
class Solution {
public:
vector<int> mostCompetitive(vector<int>& nums, int k) {
int n = nums.size();
int d = int(log2(n));
vector<vector<int>> lo(n, vector<int>(d + 1));
for (int i = 0; i < n; ++i)
lo[i][0] = i;
for (int k = 1; k <= d; ++k)
for (int i = 0; i < n; ++i) {
lo[i][k] = lo[i][k - 1];
int r = i + (1 << (k - 1));
if (r < n && nums[lo[r][k - 1]] < nums[lo[i][k]])
lo[i][k] = lo[r][k - 1];
}
auto query = [&](int l, int r) {
int k = log2(r - l + 1);
int L = lo[l][k], R = lo[r - (1 << k) + 1][k];
if (nums[L] <= nums[R])
return L;
return R;
};
vector<int> ans;
int L = 0, m = 0;
while (m < k) {
int idx = query(L, n - k + m);
ans.emplace_back(nums[idx]);
L = idx + 1;
m++;
}
return ans;
}
};
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# 方法二 优先队列
因为区间是不断向右移动的,所以可以通过维护优先队列来求出当前的最小值。
- 时间复杂度。
- 空间复杂度。
参考代码(C++,优先队列)
class Solution {
public:
vector<int> mostCompetitive(vector<int>& nums, int k) {
int n = nums.size();
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<>> pq;
for (int i = 0; i < n - k + 1; ++i)
pq.emplace(nums[i], i);
vector<int> ans;
int l = 0;
for (int i = 0; i < k; ++i) {
while (pq.top().second < l)
pq.pop();
auto [num, idx] = pq.top();
pq.pop();
l = idx + 1;
ans.emplace_back(num);
if (i < k - 1)
pq.emplace(nums[n - k + i + 1], n - k + i + 1);
}
return ans;
}
};
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# 方法三 单调队列
我们可以将方法二中使用的优先队列改为单调队列,从而进一步优化时间复杂度。
- 时间复杂度。
- 空间复杂度。
参考代码(C++,单调队列)
class Solution {
public:
vector<int> mostCompetitive(vector<int>& nums, int k) {
int n = nums.size();
deque<int> dq;
for (int i = 0; i < n - k + 1; ++i) {
while (!dq.empty() && nums[dq.back()] > nums[i])
dq.pop_back();
dq.push_back(i);
}
vector<int> ans;
int l = 0;
for (int i = 0; i < k; ++i) {
while (dq.front() < l)
dq.pop_front();
int idx = dq.front();
int num = nums[idx];
dq.pop_front();
l = idx + 1;
ans.emplace_back(num);
if (i < k - 1) {
while (!dq.empty() && nums[dq.back()] > nums[n - k + 1 + i])
dq.pop_back();
dq.push_back(n - k + 1 + i);
}
}
return ans;
}
};
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# Problem C - 使数组互补的最少操作次数 (opens new window)
我们考虑任意一个数对,不妨假设。假设最终选定的和值为,则我们可以发现,对于这个数对:
- 当时,需要操作两次;
- 当时,需要操作一次;
- 当时,不需要操作;
- 当时,需要操作一次;
- 当时,需要操作两次。
我们设初始操作次数为两次。令从数轴最左端开始向右移动,我们会发现:
- 在处,操作次数减少一次;
- 在处,操作次数减少一次;
- 在处,操作次数增加一次;
- 在处,操作次数增加一次。
因此,我们可以遍历数组中的所有数对,求出每个数对的这四个关键位置,然后更新差分数组。最后,我们遍历(扫描)差分数组,就可以找到令总操作次数最小的,同时可以得到最少的操作次数。
- 时间复杂度。
- 空间复杂度。
参考代码(C++)
class Solution {
public:
int minMoves(vector<int>& nums, int limit) {
int n = nums.size();
vector<int> delta(limit * 2 + 2);
for (int i = 0; i < n / 2; ++i) {
int lo = 1 + min(nums[i], nums[n - i - 1]);
int hi = limit + max(nums[i], nums[n - i - 1]);
int sum = nums[i] + nums[n - i - 1];
delta[lo]--;
delta[sum]--;
delta[sum + 1]++;
delta[hi + 1]++;
}
int now = n;
int ans = n;
for (int i = 2; i <= limit * 2; ++i) {
now += delta[i];
ans = min(ans, now);
}
return ans;
}
};
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# Problem D - 数组的最小偏移量 (opens new window)
我们可以首先将所有数字都通过反复除以变为奇数,然后将这些数都放入一个set
中(同时记录下编号以便查询原始值)。为了减小偏移量,我们每次贪心地对最小的元素进行乘的操作,直到不能再继续进行下去为止(最小的元素已经是偶数,并且等于其原始值)。这个过程中,set
中最大元素和最小元素的最小差值就是我们要求的答案。
- 时间复杂度。
- 空间复杂度。
参考代码(C++)
class Solution {
public:
int minimumDeviation(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
set<pair<int, int>> ms;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
int num = nums[i];
while (num % 2 == 0)
num >>= 1;
ms.emplace(num, i);
}
int ans = ms.rbegin()->first - ms.begin()->first;
while (ms.begin()->first < nums[ms.begin()->second] || ms.begin()->first % 2 == 1) {
auto [num, idx] = *ms.begin();
ms.erase(ms.begin());
ms.emplace(num << 1, idx);
ans = min(ans, ms.rbegin()->first - ms.begin()->first);
}
return ans;
}
};
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