【数学】LeetCode1526: 形成目标数组的子数组最少增加次数

作者推荐

【贪心算法】【中位贪心】.执行操作使频率分数最大

涉及知识点

数学

题目

给你一个整数数组 target 和一个数组 initial ,initial 数组与 target 数组有同样的维度,且一开始全部为 0 。

请你返回从 initial 得到 target 的最少操作次数,每次操作需遵循以下规则:

在 initial 中选择 任意 子数组,并将子数组中每个元素增加 1 。

答案保证在 32 位有符号整数以内。

示例 1:

输入:target = [1,2,3,2,1]

输出:3

解释:我们需要至少 3 次操作从 intial 数组得到 target 数组。

0,0,0,0,0\] 将下标为 0 到 4 的元素(包含二者)加 1 。 \[1,1,1,1,1\] 将下标为 1 到 3 的元素(包含二者)加 1 。 \[1,2,2,2,1\] 将下表为 2 的元素增加 1 。 \[1,2,3,2,1\] 得到了目标数组。 示例 2: 输入:target = \[3,1,1,2

输出:4

解释:(initial)[0,0,0,0] -> [1,1,1,1] -> [1,1,1,2] -> [2,1,1,2] -> [3,1,1,2] (target) 。

示例 3:

输入:target = [3,1,5,4,2]

输出:7

解释:(initial)[0,0,0,0,0] -> [1,1,1,1,1] -> [2,1,1,1,1] -> [3,1,1,1,1]

-> [3,1,2,2,2] -> [3,1,3,3,2] -> [3,1,4,4,2] -> [3,1,5,4,2] (target)。

示例 4:

输入:target = [1,1,1,1]

输出:1
参数范围

1 <= target.length <= 105

1 <= target[i] <= 105

分析

时间复杂度 : o(n)

target[0] 需要增加target[0]次,也就是对子数组[0,0]这些target[0]次加一操作。

target[1] 有两种选择:

一,将[0,0]延长到[0,1]。

二,增加新操作[1,1]。

显然优先使用选择一,不增加操作。

当i>1,类似:

一,将[0,i-1] [1,i-1]... 延长到[?,i]。这些子数组的数量,一定是target[i-1],否则无法达到目标。最多延长target[i-1]次。

二,新增加操作。

代码

很简洁,无需测试用例。

cpp 复制代码
 class Solution {
 public:
	 int minNumberOperations(vector<int>& target) {
		 target.insert(target.begin(), 0);
		 int iNum = 0;
		 for (int i = 1; i < target.size(); i++)
		 {
			 if (target[i] > target[i - 1])
			 {
				 iNum += (target[i] - target[i - 1]);
			 }
		 }
		 return iNum;
	 }
 };

贪心+差分数组

cur 是差分数组,当前值:

cur>n cur -= (cur-n)
cur==n 不边
cur < n cur += ( n - cur)

综上所述: cur总是等于n。

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int minNumberOperations(vector<int>& target) {
int iNeed = 0 ,cur=0;
    for(const auto& n : target)
    {
       if( n > cur)
        {
            iNeed += n - cur;
        }
        cur = n;
    }
    return iNeed;
    }
};

扩展阅读

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子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17

或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17

如无特殊说明,本算法C++ 实现。

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