关于android:LeetCode-周赛-338贪心-埃氏筛-欧氏线性筛-前缀和-二分查找-拓扑排序

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大家好,我是小彭。

上周末是 LeetCode 第 338 场周赛,你加入了吗?这场周赛笼罩的知识点很多,第四题称得上是近期几场周赛的天花板。

小彭的技术交换群 02 群来了,公众号回复“加群”退出咱们~


目录

2599. K 件物品的最大和(Easy)

  • 贪婪、模仿 $O(1)$

2600. 质数减法运算(Medium)

  • 题解一:暴力枚举 + 二分查找 $O(U\sqrt{U} + nlgU)$
  • 题解二:Eratosthenes 埃氏筛 + 二分查找 $O(UlgU + nlgU)$
  • 题解三:Euler 欧氏线性筛 + 二分查找 $O(U + nlgU)$

2601. 使数组元素全副相等的起码操作次数

  • 前缀和 + 二分查找 $O(nlgn + qlgn)$

2602. 收集树中金币(Hard)

  • 拓扑排序 + 模仿 $O(n)$


2599. K 件物品的最大和(Easy)

题目地址

https://leetcode.cn/problems/k-items-with-the-maximum-sum/des…

题目形容

袋子中装有一些物品,每个物品上都标记着数字  10  或  -1

给你四个非负整数  numOnesnumZerosnumNegOnes  和  k

袋子最后蕴含:

  • numOnes  件标记为  1  的物品。
  • numZeroes  件标记为  0  的物品。
  • numNegOnes  件标记为  1  的物品。

现打算从这些物品中恰好选出  k  件物品。返回所有可行计划中,物品上所标记数字之和的最大值。

题解(贪婪 + 模仿)

简略模拟题,优先选择 1,其次 0,最初 -1。

class Solution {fun kItemsWithMaximumSum(numOnes: Int, numZeros: Int, numNegOnes: Int, k: Int): Int {
        var x = k
        // 1
        val oneCnt = Math.min(numOnes, x)
        x -= oneCnt
        if (x == 0) return oneCnt
        // 0
        x -= Math.min(numZeros, x)
        if (x == 0) return oneCnt
        // -1
        return oneCnt - x
    }
}

复杂度剖析:

  • 工夫复杂度:$O(1)$
  • 空间复杂度:$O(1)$

2600.  质数减法运算(Medium)

题目地址

https://leetcode.cn/problems/prime-subtraction-operation/desc…

题目形容

给你一个下标从  0  开始的整数数组  nums,数组长度为  n

你能够执行有限次下述运算:

  • 抉择一个之前未选过的下标  i,并抉择一个  严格小于 nums[i]  的质数  p,从  nums[i]  中减去  p

如果你能通过上述运算使得  nums  成为严格递增数组,则返回  true;否则返回  false

严格递增数组  中的每个元素都严格大于其后面的元素。

准备常识

这道题如果相熟质数筛就是简略二分查找问题。

1、质数定义:

  • 质数 / 素数:只能被 1 和自身整除的数,例如 3,5,7;
  • 合数:除了能被 1 和自身整除外,还能被其余数整除的数。也能够了解为由多个不为 1 的质数相乘组成的数,例如 4 = 2 2,6 = 2 3。
  • 1 既不是质数也不是合数。

2、判断 x 是否为质数:

能够枚举 [2,n-1] 的所有数,查看是否是 x 的因数,工夫复杂度是 O(n)。事实上并不需要枚举到 n-1:以 n = 17 为例,假如从 2 枚举到 4 都没有发现因子,咱们发现 5 也没必要查看。

能够用反证法证实:如果 17 可能被 5 整除,那么肯定存在 17 可能被 17/5 的另一个数整除。而因为 17/5 < 5 与后面验证过 [2,4] 不存在因子的前提矛盾。因而 5 不可能是因子。

由此得出,如果存在整除关系 n/x = y,咱们只须要查看 x 和 y 之间的较小值。所有的较小值最大不会超过 n 的平方根。所以咱们能够放大查看范畴,只查看 $[1, O(\sqrt{x})]$,工夫复杂度是 $O(\sqrt{x})$

3、计算所有小于 n 的质数,有三种算法:

  • 暴力枚举: 枚举每个数,判断它是不是质数,整体工夫复杂度是 $O(n\sqrt{n})$
  • Eratosthenes 埃氏筛: 如果 x 不是质数,则从 x*x 开始将成倍的数字标记为非质数,整体工夫复杂度是 O(UlgU);
  • Euler 欧氏线性筛: 标记 x 与“小于等于 x 的最小质因子的质数”的乘积为非质数,保障每个合数只被标记最小的质因子标记。

题解一(暴力枚举质数 + 二分查找)

为了取得严格递增数组,显然数组的末位元素的束缚是最弱的,甚至是没有束缚的。所以咱们抉择从后往前解决,最初一个数不须要解决。

显然如果靠后的元素尽可能大,那么靠前的元素越容易满足条件。因而,咱们能够找到贪婪思路:从后往前解决,每解决一个数字时,咱们尽可能减去满足题目要求的最小质数,减缓数字变小的速度,给靠前的数字留出空间。

容易发现,“满足题目要求的最小质数”存在枯燥性能够用二分查找解决。因而咱们的题解分为 2 局部:

  • 1、预处理题目数据范畴内的所有质数,即小于 1000 的质数列表,能够用预置常识中的两种;
  • 2、应用二分查找寻找“满足题目要求的最小质数”。
class Solution {

    companion object {
        // 1000 以内的质数列表
        private val primes = getPrimes(1000)

        // 暴力求质数
        private fun getPrimes(max: Int): IntArray {val primes = LinkedList<Int>()
            for (num in 2..max) {if (isPrime(num)) primes.add(num)
            }
            return primes.toIntArray()}

        // 质数判断
        private fun isPrime(num: Int): Boolean {
            var x = 2
            while (x * x <= num) {if (num % x == 0) return false
                x++
            }
            return true
        }
    }

    fun primeSubOperation(nums: IntArray): Boolean {for (index in nums.size - 2 downTo 0) {if (nums[index] < nums[index + 1]) continue
            // 二分查找:寻找严格小于 nums[index] 且减去后造成递增的最小质数
            var left = 0
            var right = primes.size - 1
            while (left < right) {val mid = (left + right) ushr 1
                if (primes[mid] >= nums[index] || nums[index] - primes[mid] < nums[index + 1]) {right = mid} else {left = mid + 1}
            }
            if (primes[left] >= nums[index] || nums[index] - primes[left] >= nums[index + 1]) return false
            nums[index] -= primes[left]
        }
        return true
    }
}

复杂度剖析:

  • 工夫复杂度:$O(U·\sqrt{U} + nlgU)$ 其中 $n$ 是 $nums$ 数组的长度,$U$ 是输出数据范畴,$U$ 为常数 $1000$;
  • 空间复杂度:$O(1)$ 疏忽预处理质数空间,仅应用常数级别空间。

题解二(Eratosthenes 埃氏筛 + 二分查找)

计算质数的局部能够用经典埃氏筛。

筛法求质数的思路是:如果 x 是质数,那么 x 的整数倍 2x、3x 肯定不是质数。咱们设 isPrime[i] 示意 i 是否为质数,从小开始遍历,如果 i 是质数,则同时将所有倍数标记为合数。事实上,咱们不用从 x 开始标记,而是间接从 xx 开始标记,因为 x 2, x * 3 曾经在之前被标记过,会反复标记。

class Solution {

    companion object {
        // 1000 以内的质数列表
        private val primes = getPrimes(1000)

        // 埃氏筛求质数
        private fun getPrimes(max: Int): IntArray {val primes = LinkedList<Int>()
            val isPrime = BooleanArray(max + 1) {true}
            for (num in 2..max) {// 查看是否为质数,这里不须要调用 isPrime() 函数判断是否质数,因为它没被小于它的数标记过,那么肯定不是合数
                if (!isPrime[num]) continue
                primes.add(num)
                // 标记
                var x = num * num
                while (x <= max) {isPrime[x] = false
                    x += num
                }
            }
            return primes.toIntArray()}
    }

    fun primeSubOperation(nums: IntArray): Boolean {
        val n = nums.size
        if (n <= 1) return true
        for (index in n - 2 downTo 0) {if (nums[index] < nums[index + 1]) continue
            // 二分查找
            var left = 0
            var right = primes.size - 1
            while (left < right) {val mid = (left + right) ushr 1
                if (primes[mid] >= nums[index] || nums[index] - primes[mid] < nums[index + 1]) {right = mid} else {left = mid + 1}
            }
            if (primes[left] >= nums[index] || nums[index] - primes[left] >= nums[index + 1]) return false
            nums[index] -= primes[left]
        }
        return true
    }
}

复杂度剖析:

  • 工夫复杂度:$O(U·lgU + nlgU)$ 其中 $n$ 是 $nums$ 数组的长度,$U$ 是输出数据范畴,$U$ 为常数 $1000$;
  • 空间复杂度:$O(1)$ 疏忽预处理质数空间,仅应用常数级别空间。

题解三(Euler 欧氏线性筛 + 二分查找)

只管咱们从 x * x 开始标记来缩小反复标记,但 Eratosthenes 筛选法还是会反复标记一个合数。举个例子,400 这个数不仅会被 2 标记一遍,还会被 5 标记,这就导致了大量的反复计算。

为了防止反复标记,咱们应用欧氏筛,它与埃氏筛不同的是:

  • 标记过程不再仅对质数 prime 标记,而是对每个数 x 标记;
  • 不再标记所有 x* x 的整数倍,而是标记 x 与“小于等于 x 的最小质因子的质数”的乘积,保障每个合数只被标记最小的质因子标记。
class Solution {

    companion object {
        // 1000 以内的质数列表
        private val primes = getPrimes(1000)

        // 线性筛求质数
        private fun getPrimes(max: Int): IntArray {val primes = LinkedList<Int>()
            val isPrime = BooleanArray(max + 1) {true}
            for (num in 2..max) {// 查看是否为质数,这里不须要调用 isPrime() 函数判断是否质数,因为它没被小于它的数标记过,那么肯定不是合数
                if (isPrime[num]) {primes.add(num)
                }
                // 标记
                for (prime in primes) {if (num * prime > max) break
                    isPrime[num * prime] = false
                    if (num % prime == 0) break
                }
            }
            return primes.toIntArray()}
    }

    fun primeSubOperation(nums: IntArray): Boolean {
        val n = nums.size
        if (n <= 1) return true
        for (index in n - 2 downTo 0) {if (nums[index] < nums[index + 1]) continue
            // 二分查找
            var left = 0
            var right = primes.size - 1
            while (left < right) {val mid = (left + right) ushr 1
                if (primes[mid] >= nums[index] || nums[index] - primes[mid] < nums[index + 1]) {right = mid} else {left = mid + 1}
            }
            if (primes[left] >= nums[index] || nums[index] - primes[left] >= nums[index + 1]) return false
            nums[index] -= primes[left]
        }
        return true
    }
}

复杂度剖析:

  • 工夫复杂度:$O(U + nlgU)$ 其中 $n$ 是 $nums$ 数组的长度,$U$ 是输出数据范畴,$U$ 为常数 $1000$;
  • 空间复杂度:$O(1)$ 疏忽预处理质数空间,仅应用常数级别空间。

类似题目:

  • 204.  计数质数
  • 2523.  范畴内最靠近的两个质数

2601. 使数组元素全副相等的起码操作次数(Medium)

题目地址

https://leetcode.cn/problems/minimum-operations-to-make-all-a…

题目形容

给你一个正整数数组  nums

同时给你一个长度为  m  的整数数组  queries。第  i  个查问中,你须要将  nums  中所有元素变成  queries[i]。你能够执行以下操作  任意  次:

  • 将数组里一个元素  增大   或者   减小 1

请你返回一个长度为  m  的数组  answer,其中  answer[i]是将  nums  中所有元素变成  queries[i]  的  起码  操作次数。

留神,每次查问后,数组变回最开始的值。

题解(前缀和 + 二分查找)

一道题很显著有前缀和问题,难点也正是如何把原问题转换为前缀和问题。
如果用暴力解法,咱们只须要计算每个元素到 queries[i] 的绝对值之和,单词查问操作的工夫复杂度是 O(n),咱们不思考。

为了优化工夫复杂度,咱们剖析数据的特色:

nums = [3,1,6,8], query = 5 为例,小于 5 的 3 和 1 须要增大能力变为 5,大于 5 的 6 和 8 须要减小能力变为 5。因而咱们尝试将数组分为两局部 [3,1, | 6,8],须要执行加法的次数为 [+2,+4, | -1,-3]。

然而,咱们不须要累加这 n 个差值的绝对值,而是应用前缀和在 O(1) 工夫内疾速计算。如图所示,小于 5 的局部能够用“小于 5 的数字个数 5”–“小于 5 的数字之和”取得,大于 5 的局部能够用“大于 5 的数字之和”–“大于 5 的数字个数 5”计算:

而“小于 5 的数字之和”与“大于 5 的数字之和”是显著的区间求和,能够用前缀和数组在 O(1) 工夫复杂度解决。至此,咱们胜利将原问题转换为前缀和问题。

那么,剩下的问题是如何将数组拆分为两局部?

咱们发现对于单次查问来说,咱们能够应用疾速抉择算法在 O(lgn) 工夫内找到。然而题目不仅只有一次,所以咱们能够先对整个数组排序,再用二分查找找到枚举的宰割点。

最初一个细节,因为数组的输出范畴很大,所以前缀和数组要定义为 long 数组类型。

class Solution {fun minOperations(nums: IntArray, queries: IntArray): List<Long> {
        val n = nums.size
        // 排序
        nums.sort()
        // 前缀和
        val preSums = LongArray(n + 1)
        for (index in nums.indices) {preSums[index + 1] = nums[index] + preSums[index]
        }
        val ret = LinkedList<Long>()
        for (target in queries) {
            // 二分查找寻找大于等于 target 的第一个元素
            var left = 0
            var right = n - 1
            while (left < right) {val mid = (left + right) ushr 1
                if (nums[mid] < target) {left = mid + 1} else {right = mid}
            }
            val index = if (nums[left] >= target) left - 1 else left
            val leftSum = 1L * (index + 1) * target - preSums[index + 1]
            val rightSum = preSums[n] - preSums[index + 1] - 1L * (n - 1 - index) * target
            ret.add(leftSum + rightSum)
        }
        return ret
    }
}

复杂度剖析:

  • 工夫复杂度:$O(nlgn + qlgn)$ 其中 $n$ 是 $nums$ 数组的长度,$q$ 是 $queries$ 数组的长度。总共会执行 $q$ 次查问操作,每次查问操作的工夫复杂度是 $O(lgn)$;
  • 空间复杂度:$O(n)$ 前缀和数组空间。

近期周赛前缀和问题:

  • 周赛 336. 统计漂亮子数组数目(Medium)

2602. 收集树中金币(Hard)

题目地址

https://leetcode.cn/problems/collect-coins-in-a-tree/

题目形容

给你一个  n  个节点的无向无根树,节点编号从  0  到  n - 1。给你整数  n  和一个长度为  n - 1  的二维整数数组  edges,其中  edges[i] = [ai, bi]  示意树中节点  ai  和  bi  之间有一条边。再给你一个长度为  n  的数组  coins,其中  coins[i]  可能为  0  也可能为  11  示意节点  i  处有一个金币。

一开始,你须要抉择树中任意一个节点登程。你能够执行下述操作任意次:

  • 收集间隔以后节点间隔为  2  以内的所有金币,或者
  • 挪动到树中一个相邻节点。

你须要收集树中所有的金币,并且回到登程节点,请你返回起码通过的边数。

如果你屡次通过一条边,每一次通过都会给答案加一。

准备常识

  • 拓扑排序:

给定一个蕴含 n 个节点的有向图 G,咱们给出它的节点编号的一种排列,如果满足:对于图 G 中的任意一条有向边 (u,v),u 在排列中都呈现在 v 的后面。 那么称该排列是图 G 的「拓扑排序」。

  • 拓扑排序的实现思路:

拓扑排序的惯例实现是 Kahn 拓扑排序算法,基于 BFS 搜寻和贪婪思维:每次从图中删除没有前驱的节点(入度为 0),并批改它指向的节点的入度,直到 BFS 队列为空完结。

题解(拓扑排序 + 模仿)

  • 察看示例 1:从节点 2 登程,收集节点 0 处的金币,挪动到节点 3,收集节点 5 处的金币,而后挪动回节点 2。
  • 察看示例 2:从节点 0 登程,收集节点 4 和 3 处的金币,挪动到节点 2 处,收集节点 7 处的金币,挪动回节点 0。

联合题目规定(收集间隔以后节点间隔为  2  以内的所有金币)和这 2 个示例剖析:最优门路必然不须要触达图的边缘,而只须要在图的外围局部来回试探(如示例 1 的节点 2 和节点 3,示例 2 的节点 0 和节点 2)。

  • 1、拜访无金币的子树没有意义,咱们将整个子树剪枝;
  • 2、叶子节点和间隔叶子节点间隔为 1 的节点都没有必要拜访,咱们将这些点剪枝;

剩下的点就是必须通过的外围点。再联合题目规定(你须要收集树中所有的金币,并且回到登程节点),且题目保障输出数据是非法的树,因而答案正好就是剩下局部边的数目 * 2。

class Solution {fun collectTheCoins(coins: IntArray, edges: Array<IntArray>): Int {
        val n = coins.size
        // 入度表
        val inDegrees = IntArray(n)
        // 领接表
        val graph = HashMap<Int, MutableList<Int>>()
        for (edge in edges) {graph.getOrPut(edge[0]) {LinkedList<Int>() }.add(edge[1])
            graph.getOrPut(edge[1]) {LinkedList<Int>() }.add(edge[0])
            inDegrees[edge[0]]++
            inDegrees[edge[1]]++
        }
        // 残余的边
        var left_edge = edges.size // n - 1
        // 1、拓扑排序剪枝无金币子树
        val queue = LinkedList<Int>()
        for (node in 0 until n) {
            // 题目是无向图,所以叶子结点的入度也是 1
            if (inDegrees[node] == 1 && coins[node] == 0) {queue.offer(node)
            }
        }
        while (!queue.isEmpty()) {
            // 删除叶子结点
            val node = queue.poll()
            left_edge -= 1
            // 批改相邻节点
            for (edge in graph[node]!!) {if (--inDegrees[edge] == 1 && coins[edge] == 0) queue.offer(edge)
            }
        }
        // 2、拓扑排序剪枝与叶子结点间隔不大于 2 的节点(裁剪 2 层)// 叶子节点
        for (node in 0 until n) {if (inDegrees[node] == 1 && coins[node] == 1) {queue.offer(node)
            }
        }
        for (node in queue) {
            // 2.1 删除叶子结点
            left_edge -= 1
            // 2.2 删除到叶子结点间隔为 1 的节点
            for (edge in graph[node]!!) {if (--inDegrees[edge] == 1) left_edge -= 1
            }
        }
        // println(inDegrees.joinToString())
        // coins=[0,0],edges=[[0,1]] 会减去所有节点导致呈现正数
        return Math.max(left_edge * 2, 0)
    }
}

复杂度剖析:

  • 工夫复杂度:$O(n)$ 其中 $n$ 是 $coins$ 数组的长度;
  • 空间复杂度:$O(n)$。

类似题目:

  • 207.  课程表
  • 2050. 并行课程 III

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正文完
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