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  • 【每日一题】从数量最多的堆取走礼物


    文章目录

    • Tag
    • 题目来源
    • 题目解读
    • 解题思路
      • 方法一:排序
      • 方法二:优先队列
    • 其他语言
      • python3
    • 写在最后

    Tag

    【优先队列】【排序】【数组】【2023-10-28】


    题目来源

    2558. 从数量最多的堆取走礼物
    ​


    题目解读

    执行 k 次操作,每次从数量最多的堆中取走礼物。


    解题思路

    每次要从礼物数量最多的堆中取走一定的礼物,在没学过 优先队列 这种数据结构之前,可以使用 排序 来完成每次都从礼物数量最多的堆中取走一定的礼物。

    方法一将会介绍排序的方,方法二介绍优先队列的方法。

    方法一:排序

    先对礼物数组进行升序排序,数组中最后一个元素就是最大的礼物数,将其值更新为平方根值。对以上操作执行 k 次,最后数组中所有礼物数量之和就是我们要返回的答案。

    实现代码

    class Solution {
    public:
        long long pickGifts(vector<int>& gifts, int k) {
            int n = gifts.size();
            while (k--) {
                sort(gifts.begin(), gifts.end());
                gifts[n-1] = sqrt(gifts[n-1]);
            }
            long long res = accumulate(gifts.begin(), gifts.end(), 0ll);
            return res;
        }
    };
    
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    复杂度分析

    时间复杂度: O ( k ⋅ n l o g n ) O(k \cdot nlogn) O(k⋅nlogn), k k k 为执行的时间, n n n 为数组 gifts 的长度。

    空间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)。

    方法二:优先队列

    我们使用大顶堆来维护各堆中礼物的数量,进行 k 次如下的操作:每次从左取出最大的一个,求平方根之后将结果放入堆中。最后,大顶堆中所有礼物数量之和就是我们要返回的答案。

    实现代码

    class Solution {
    public:
        long long pickGifts(vector<int>& gifts, int k) {
            priority_queue<int> pq(gifts.begin(), gifts.end());
            while (k--) {
                int maxGift = pq.top();
                pq.pop();
                pq.push(sqrt(maxGift));
            }
    
            long long res = 0;
            while (!pq.empty()) {
                res += pq.top();
                pq.pop();
            }
            return res;
        }
    };
    
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    复杂度分析

    时间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn), n n n 为数组 gifts 的长度。

    空间复杂度: O ( l o g n ) O(logn) O(logn)。


    其他语言

    python3

    这里只给出 python3 的示例代码。

    class Solution:
        def pickGifts(self, gifts: List[int], k: int) -> int:
            pq = [-gift for gift in gifts]
            heapify(pq)
            while k:
                x = heappop(pq)
                heappush(pq, -int(sqrt(-x)))
                k -= 1
            return -sum(pq)
    
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    在 python3 中,我们引入 heap 模块来构建优先队列,通过 heapify 构建最小堆,因为我们希望使用最大堆,所以将礼物数量取负数放入堆中。


    写在最后

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_54383080/article/details/134086825
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