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[1、找出数组的K-or值 - 位运算 + 模拟](#1、找出数组的K-or值 - 位运算 + 模拟)
[2、数组的最小相等和 - 分情况讨论](#2、数组的最小相等和 - 分情况讨论)
[3、使数组变美的最小增量运算数 - 动态规划dp](#3、使数组变美的最小增量运算数 - 动态规划dp)
1、找出数组的K-or值 - 位运算 + 模拟
思路:
根据范围,我们可以枚举0~30位,然后在每一位时统计nums中满足该位为1的个数,如果个数≥k,则将2^i加入结果
java
class Solution {
public int findKOr(int[] nums, int k) {
int res=0;
for(int i=0;i<31;i++)
{
int t=0; //记录第i位为1的个数
for(int x:nums) t+=(x>>i)&1;
if(t>=k) res+=Math.pow(2,i);
}
return res;
}
}
2、数组的最小相等和 - 分情况讨论
思路:
这题让我想起天梯赛L1-3有一个水族馆还是什么门票的题,分类讨论麻了
这题我自己面向样例编程,写出来了,但是return -1情况写的稀烂
要求最小相等和,也就是让0的位置替换成1,以此保证和最小
- 记nums1和为s1、含0个数z1
- 记nums2和为s2、含0个数z2
我们知道:如果 s1!=s2 但是 z1!=0&&z2!=0 ,那么两者肯定可以相等,因为0位置可以替换任何正整数,最小相等和也就是max(s1+z1,s2+z2)
所以我们只需要再讨论一下两者怎么替换都不相等的情况即可(return -1的情况)
设mins为两者较小和,maxs为两者较大和
- 若 较小和数组内无0,那么小的永远不可能等于大的
- 若 两数组和不等且两者都无0,则两者和定死了,永远不可能相等
java
class Solution {
public long minSum(int[] nums1, int[] nums2) {
long s1=0,s2=0;
boolean zero1=false,zero2=false;
for(int i:nums1){
if(i==0)
{
zero1=true;
s1++;
}
s1+=i;
}
for(int i:nums2){
if(i==0)
{
zero2=true;
s2++;
}
s2+=i;
}
if(s1>s2&&zero2==false || s1<s2&&zero1==false || s1!=s2&&zero1==false&&zero2==false)
return -1;
return Math.max(s1,s2);
}
}
3、使数组变美的最小增量运算数 - 动态规划dp
思路:
dp[i]定义:修改n[i],并把 n[0,i] 变成美丽数组的最小递增运算数
则答案为 min(dp[n-1],dp[n-2],dp[n-3])
优化:
由于每个dp[i]只与其前三项有关,我们可以用滚动数组将时间复杂度优化到O(1)
java
class Solution {
public long minIncrementOperations(int[] nums, int k) {
int n=nums.length;
long[] dp=new long[n]; //dp[i]定义:修改n[i],并把n[0,i]变成美丽数组的最小递增运算数
//初始化前三个元素
for(int i=0;i<3;i++) dp[i]=Math.max(0,k-nums[i]); //如果n[i]>k,则操作数+0
for(int i=3;i<n;i++)
dp[i]=Math.max(0,k-nums[i])+Math.min(dp[i-1],Math.min(dp[i-2],dp[i-3]));
return Math.min(dp[n-1],Math.min(dp[n-2],dp[n-3]));
}
}
java
class Solution {
public long minIncrementOperations(int[] nums, int k) {
int n=nums.length;
long[] dp=new long[3]; //dp[i]定义:修改n[i],并把n[0,i]变成美丽数组的最小递增运算数
//初始化前三个元素
for(int i=0;i<3;i++) dp[i]=Math.max(0,k-nums[i]); //如果n[i]>k,则操作数+0
for(int i=3;i<n;i++)
{
long cur=Math.max(0,k-nums[i])+Math.min(dp[0],Math.min(dp[1],dp[2]));
dp[0]=dp[1];
dp[1]=dp[2];
dp[2]=cur;
}
return Math.min(dp[0],Math.min(dp[1],dp[2]));
}
}