LeetCode 2897. 对数组执行操作使平方和最大【贪心,位运算,哈希表】2301

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本文属于「征服LeetCode」系列文章之一，这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁，本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止；由于LeetCode还在不断地创建新题，本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中，我不仅会讲解多种解题思路及其优化，还会用多种编程语言实现题解，涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。

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由于本系列文章的内容随时可能发生更新变动，欢迎关注和收藏征服LeetCode系列文章目录一文以作备忘。

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个 正 整数 k 。

你可以对数组执行以下操作 任意次 ：

• 选择两个互不相同的下标 i 和 j ，同时 将 nums[i] 更新为 (nums[i] AND nums[j]) 且将 nums[j] 更新为 (nums[i] OR nums[j]) ，OR 表示按位 或 运算，AND 表示按位 与 运算。

你需要从最终的数组里选择 k 个元素，并计算它们的 平方 之和。

请你返回你可以得到的 最大 平方和。

由于答案可能会很大，将答案对 10^9 + 7 取余 后返回。

示例 1：

输入：nums = [2,6,5,8], k = 2
输出：261
解释：我们可以对数组执行以下操作：
- 选择 i = 0 和 j = 3 ，同时将 nums[0] 变为 (2 AND 8) = 0 且 nums[3] 变为 (2 OR 8) = 10 ，结果数组为 nums = [0,6,5,10] 。
- 选择 i = 2 和 j = 3 ，同时将 nums[2] 变为 (5 AND 10) = 0 且 nums[3] 变为 (5 OR 10) = 15 ，结果数组为 nums = [0,6,0,15] 。
从最终数组里选择元素 15 和 6 ，平方和为 152 + 62 = 261 。
261 是可以得到的最大结果。

示例 2：

输入：nums = [4,5,4,7], k = 3
输出：90
解释：不需要执行任何操作。
选择元素 7 ，5 和 4 ，平方和为 72 + 52 + 42 = 90 。
90 是可以得到的最大结果。

提示：

• 1 <= k <= nums.length <= 10^5
• 1 <= nums[i] <= 10^9

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解法 位运算+贪心+哈希表

一个直接的感受是，如果将一个数和其他更多的数按位与，则结果会越来越小；如果将一个数和其他更多的数按位或，则结果会越来越大。

现在对 $nums[i]$ 与 $nums[j]$ 同时更新，对于同一个比特位，由于 AND 和 OR 不会改变都为 $0$ 和都为 $1$ 的情况，所以操作等价于：把一个数的 $0$ 和另一个数的同一个比特位上的 $1$ 交换。

假设交换前两个数是 $x,y$ ，且 $x>y$ 。则把小的数上的 $1$ 给大的数，假设交换后 $x$ 增加了 $d$ ，则 $y$ 也减少了 $d$ 。

• 交换前：$x^2+y^2$
• 交换后：$(x+d{)}^2+(y-d{)}^2=x^2+y^2+2d(x-y)+2d^2>x^2+y^2$

这说明应该通过交换，让一个数越大越好。相当于把 $1$ 都聚集在一个数中，比分散到不同数中更好。

由于可以操作任意次，那么一定可以「组装」出尽量大的数：做法如下：

1. 对每个比特位，统计 $nums$ 数组中的元素在这个比特位上有多少个 $1$ ，记到一个长至多为 $30$ 的 $cnt$ 数组中（因为 $10^9<2^{30}$）
2. 循环 $k$ 次。每次循环，组装一个数（记为 $x$）：遍历 $cnt$ ，只要 $cnt[i]>0$ 就将其减一，同时将 $2^i$ 加到 $x$ 中。这样相当于把 $1$ 尽量聚集在一个数中。
3. 把 $x^2$ 加到答案中。

class Solution {
public:int maxSum(vector<int>& nums, int k) {int cnt[31] {};for (int num : nums)for (int i = 0; i < 31; ++i)cnt[i] += ((num >> i) & 1);long long ans = 0;const int MOD = 1e9 + 7;while (k--) {int x = 0;for (int i = 0; i < 31; ++i) {if (cnt[i]) {x |= 1 << i;cnt[i]--;}}ans = (ans + (long long)x * x) % MOD;}return ans;}
};

复杂度分析：

• 时间复杂度：$\mathcal{O}(n\log U)$ ，其中 $n$ 为 $\text{nums}$ 的长度，$U=\max (\text{nums})$ 。
• 空间复杂度：$\mathcal{O}(\log U)$ 。

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