2024-08-21:用go语言,给定一个从 0 开始索引的整数数组 nums 和一个整数 k,请设计一个算法来使得数组中的所有元素都大于或等于 k,返回所需的最少操作次数。

每次操作可以执行以下步骤:

1.选择数组中最小的两个整数 x 和 y。

2.从数组中删除 x 和 y。

3.计算 min(x, y) * 2 + max(x, y) 的值,将其添加回数组中的任意位置。

重复执行上述步骤,直到数组中的所有元素都大于或等于 k。

请确保数组中至少有两个元素才能执行操作。

请根据上述要求重新设计一个算法,使得在最少的操作次数内,所有数组元素都大于或等于 k。

输入:nums = [2,11,10,1,3], k = 10。

输出:2。

解释:第一次操作中,我们删除元素 1 和 2 ,然后添加 1 * 2 + 2 到 nums 中,nums 变为 [4, 11, 10, 3] 。

第二次操作中,我们删除元素 3 和 4 ,然后添加 3 * 2 + 4 到 nums 中,nums 变为 [10, 11, 10] 。

此时,数组中的所有元素都大于等于 10 ,所以我们停止操作。

使数组中所有元素都大于等于 10 需要的最少操作次数为 2 。

答案2024-08-21:

chatgpt

题目来自leetcode3066。

大体步骤如下:

1.创建一个结构体 hp,包含一个 sort.IntSlice 数组,用于存储传入的整数数组 nums。

2.初始化 hp 结构体,将 nums 存入其中,并将其转换为最小堆结构。

3.进入循环,判断最小堆中的最小值是否小于等于 k,若是则执行以下步骤,否则结束循环:

3.a. 从最小堆中弹出最小值 x。

3.b. 将 x 值加倍,再放回最小堆对的顶部,并修正堆结构。

3.c. 计数器 ans 自增1,表示执行了一次操作。

4.返回最少操作次数 ans。

总的时间复杂度:

  • 初始化堆结构时间复杂度为 O(n)。
  • 每次循环中从堆中弹出元素、修改堆结构的时间复杂度为 O(log(n)),最多执行 n 次。

因此,总的时间复杂度为 O(n log n)。

总的额外空间复杂度:

  • 除了存储输入数组外,额外使用了堆结构来维护最小值,因此额外空间复杂度为 O(n)。

Go完整代码如下:

package main

import (
    "fmt"
    "container/heap"
    "sort"
)

func minOperations(nums []int, k int) (ans int) {
    h := &hp{nums}
    heap.Init(h)
    for h.IntSlice[0] < k {
        x := heap.Pop(h).(int)
        h.IntSlice[0] += x * 2
        heap.Fix(h, 0)
        ans++
    }
    return
}

type hp struct{ sort.IntSlice }

func (hp) Push(any)    {}
func (h *hp) Pop() any { a := h.IntSlice; v := a[len(a)-1]; h.IntSlice = a[:len(a)-1]; return v }

func main() {
    nums := []int{2, 11, 10, 1, 3}
    k := 10
    fmt.Println(minOperations(nums, k))
}

在这里插入图片描述

Python完整代码如下:

# -*-coding:utf-8-*-

import heapq

class Hp(list):
    def push(self, item):
        heapq.heappush(self, item)

    def pop(self):
        return heapq.heappop(self)

def minOperations(nums, k):
    h = Hp(nums)
    heapq.heapify(h)
    ans = 0
    while h[0] < k:
        x = h.pop()
        h[0] += x * 2
        heapq.heappushpop(h, h[0])
        ans += 1
    return ans

nums = [2, 11, 10, 1, 3]
k = 10
print(minOperations(nums, k))

在这里插入图片描述


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