本文主要是介绍LeetCode、2542. 最大子序列的分数【中等,排序+小顶堆】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 前言
- LeetCode、2542. 最大子序列的分数【中等,排序+小顶堆】
- 题目及类型
- 思路及代码实现
- 资料获取
前言
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LeetCode、2542. 最大子序列的分数【中等,排序+小顶堆】
来源:《LeetCode 75》
题目及类型
题目链接:2542. 最大子序列的分数
类型:数据结构/树/小顶堆
思路及代码实现
思路:排序+小顶堆
- 对nums2进行降序排序(排序数组中的值为nums2的索引位置值)【目的:快速定位k个元素中最小的值,我们是直接由min中的最大值来开始推导】。
- 从排序数组的第一个元素开始,由于是顺序,每次取到的i位置,其nums2[i]都是在[i-k+1,i]中最小的,那么就可以实际就是题目中的min(nums2[i0] , nums2[i1], … ,nums2[ik - 1])。那么对于进行k个元素的和怎么计算呢?每次取到索引值,我们就直接累加这个nums1[i]到sum中,并且将这个值添加到一个小顶堆里。
- 每次得到一个新的i位置时,sum会累加nums1[i],同时将nums2[i]作为min(k个nums2元素)的最小值,最后计算得到结果后,再将小顶堆中的最小值移除(问这个移除是否影响到min最小值的确定,并不会原因是每次取到的nums2[i]都已经是前面范围的最小值了!所以我们也无需管移除的最小值是什么)
复杂度分析:时间复杂度O(n.logn);空间复杂度O(n)
class Solution {public long maxScore(int[] nums1, int[] nums2, int k) {int n = nums1.length;//维护k个元素的小顶堆PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(k);//创建nums2数组的索引数组,并且根据nums2数组中的值降序排列的索引数组Integer[] sorteds = new Integer[n];for (int i = 0; i < n; i ++) {sorteds[i] = i;}//根据nums2的值进行降序排列Arrays.sort(sorteds, (i, j)->nums2[j]-nums2[i]);//定义一个k个值组成的sumlong sum = 0L;//首先合并k-1个元素值for (int i = 0; i < k - 1; i ++) {sum += nums1[sorteds[i]];//合并的是基于索引值的nums1数组元素queue.offer(nums1[sorteds[i]]);}long ans = 0L;//遍历剩余的所有元素,每次构成一个新的组合for (int i = k - 1; i < n; i ++) {//将当前值累加,并将当前值添加到sum += nums1[sorteds[i]];queue.offer(nums1[sorteds[i]]);//sum即为k个元素之和 nums2[sorteds[i]]则为k个中最小的值ans = Math.max(ans, sum * nums2[sorteds[i]]);//出小顶堆中最小的元素sum -= queue.poll();}return ans;}
}
资料获取
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整理者:长路 整理时间:2024.1.17
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