普通视图

发现新文章,点击刷新页面。
今天 — 2026年1月22日首页

3507. 移除最小数对使数组有序 I

作者 stormsunshine
2025年4月7日 06:11

解法一

思路和算法

如果初始时数组 $\textit{nums}$ 已经非递减,则最小操作次数是 $0$。以下只考虑初始时数组 $\textit{nums}$ 不满足非递减的情况。

最直观的思路是模拟数组的操作。每次操作时,遍历数组 $\textit{nums}$ 寻找相邻元素对中的元素和最小且最左边的一个元素对,用元素和替换这对元素,直到数组变成非递减,此时的操作次数即为将数组变为非递减所需的最小操作次数。

用 $n$ 表示数组 $\textit{nums}$ 的长度。由于每次操作之后都会将数组中的元素个数减少 $1$,因此每次操作应将执行合并操作的元素对右侧的元素向左移动。对于 $0 \le k < n$ 的整数 $k$,在执行 $k$ 次操作之后,剩余元素个数是 $n - k$,因此下一次操作时应只考虑数组的前 $n - k$ 个元素。

代码

###Java

class Solution {
    public int minimumPairRemoval(int[] nums) {
        int removals = 0;
        int n = nums.length;
        while (!isNonDecreasing(nums, n)) {
            update(nums, n);
            removals++;
            n--;
        }
        return removals;
    }

    public void update(int[] nums, int n) {
        int minSum = Integer.MAX_VALUE;
        int index = -1;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            if (nums[i] + nums[i + 1] < minSum) {
                minSum = nums[i] + nums[i + 1];
                index = i;
            }
        }
        if (index >= 0) {
            nums[index] = minSum;
            for (int i = index + 1; i < n - 1; i++) {
                nums[i] = nums[i + 1];
            }
        }
    }

    public boolean isNonDecreasing(int[] nums, int n) {
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i - 1] > nums[i]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

###C#

public class Solution {
    public int MinimumPairRemoval(int[] nums) {
        int removals = 0;
        int n = nums.Length;
        while (!IsNonDecreasing(nums, n)) {
            Update(nums, n);
            removals++;
            n--;
        }
        return removals;
    }

    public void Update(int[] nums, int n) {
        int minSum = int.MaxValue;
        int index = -1;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            if (nums[i] + nums[i + 1] < minSum) {
                minSum = nums[i] + nums[i + 1];
                index = i;
            }
        }
        if (index >= 0) {
            nums[index] = minSum;
            for (int i = index + 1; i < n - 1; i++) {
                nums[i] = nums[i + 1];
            }
        }
    }

    public bool IsNonDecreasing(int[] nums, int n) {
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i - 1] > nums[i]) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(n^2)$,其中 $n$ 是数组 $\textit{nums}$ 的长度。最差情况需要执行 $n - 1$ 次操作,每次操作的时间是 $O(n)$,因此时间复杂度是 $O(n^2)$。

  • 空间复杂度:$O(1)$。所有的操作均为原地修改数组。

解法二

思路和算法

使用双向链表、哈希表和优先队列,可以将时间复杂度降低到 $O(n \log n)$。具体见题解「3510. 移除最小数对使数组有序 II」。

代码

###Java

class Solution {
    private class Node {
        private int index;
        private long value;
        private Node prev;
        private Node next;

        public Node() {
            this(-1, Integer.MAX_VALUE);
        }

        public Node(int index, long value) {
            this.index = index;
            this.value = value;
            prev = null;
            next = null;
        }

        public int getIndex() {
            return index;
        }

        public long getValue() {
            return value;
        }

        public void setValue(long value) {
            this.value = value;
        }

        public Node getPrev() {
            return prev;
        }

        public void setPrev(Node prev) {
            this.prev = prev;
        }

        public Node getNext() {
            return next;
        }

        public void setNext(Node next) {
            this.next = next;
        }
    }

    public int minimumPairRemoval(int[] nums) {
        int removals = 0;
        Map<Integer, Node> indexToNode = new HashMap<Integer, Node>();
        Node pseudoHead = new Node();
        Node pseudoTail = new Node();
        Node prevNode = pseudoHead;
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            Node node = new Node(i, nums[i]);
            indexToNode.put(i, node);
            prevNode.setNext(node);
            node.setPrev(prevNode);
            prevNode = node;
        }
        prevNode.setNext(pseudoTail);
        pseudoTail.setPrev(prevNode);
        PriorityQueue<long[]> pq = new PriorityQueue<long[]>((a, b) -> a[0] != b[0] ? Long.compare(a[0], b[0]) : Long.compare(a[1], b[1]));
        int reversePairs = 0;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            pq.offer(new long[]{nums[i] + nums[i + 1], i, i + 1});
            if (nums[i] > nums[i + 1]) {
                reversePairs++;
            }
        }
        while (reversePairs > 0) {
            long[] arr = pq.poll();
            long newValue = arr[0];
            int index1 = (int) arr[1], index2 = (int) arr[2];
            if (!indexToNode.containsKey(index1) || !indexToNode.containsKey(index2) || newValue != indexToNode.get(index1).getValue() + indexToNode.get(index2).getValue()) {
                continue;
            }
            removals++;
            Node node1 = indexToNode.get(index1), node2 = indexToNode.get(index2);
            if (node1.getValue() > node2.getValue()) {
                reversePairs--;
            }
            if (node1.getPrev().getIndex() >= 0 && node1.getPrev().getValue() > node1.getValue()) {
                reversePairs--;
            }
            if (node2.getNext().getIndex() >= 0 && node2.getNext().getValue() < node2.getValue()) {
                reversePairs--;
            }
            node1.setValue(newValue);
            remove(node2);
            indexToNode.remove(index2);
            if (node1.getPrev().getIndex() >= 0) {
                pq.offer(new long[]{node1.getPrev().getValue() + node1.getValue(), node1.getPrev().getIndex(), node1.getIndex()});
                if (node1.getPrev().getValue() > node1.getValue()) {
                    reversePairs++;
                }
            }
            if (node1.getNext().getIndex() >= 0) {
                pq.offer(new long[]{node1.getValue() + node1.getNext().getValue(), node1.getIndex(), node1.getNext().getIndex()});
                if (node1.getNext().getValue() < node1.getValue()) {
                    reversePairs++;
                }
            }
        }
        return removals;
    }

    public void remove(Node node) {
        Node prev = node.getPrev(), next = node.getNext();
        prev.setNext(next);
        next.setPrev(prev);
    }
}

###C#

public class Solution {
    public class Node {
        public int Index { get; set; }
        public long Value { get; set; }
        public Node Prev { get; set; }
        public Node Next { get; set; }

        public Node() : this(-1, int.MaxValue) {

        }

        public Node(int index, long value) {
            Index = index;
            Value = value;
            Prev = null;
            Next = null;
        }
    }

    public int MinimumPairRemoval(int[] nums) {
        int removals = 0;
        IDictionary<int, Node> indexToNode = new Dictionary<int, Node>();
        Node pseudoHead = new Node();
        Node pseudoTail = new Node();
        Node prevNode = pseudoHead;
        int n = nums.Length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            Node node = new Node(i, nums[i]);
            indexToNode.Add(i, node);
            prevNode.Next = node;
            node.Prev = prevNode;
            prevNode = node;
        }
        prevNode.Next = pseudoTail;
        pseudoTail.Prev = prevNode;
        Comparer<Tuple<long, int, int>> comparer = Comparer<Tuple<long, int, int>>.Create((a, b) => a.Item1 != b.Item1 ? a.Item1.CompareTo(b.Item1) : a.Item2.CompareTo(b.Item2));
        PriorityQueue<Tuple<long, int, int>, Tuple<long, int, int>> pq = new PriorityQueue<Tuple<long, int, int>, Tuple<long, int, int>>(comparer);
        int reversePairs = 0;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            pq.Enqueue(new Tuple<long, int, int>(nums[i] + nums[i + 1], i, i + 1), new Tuple<long, int, int>(nums[i] + nums[i + 1], i, i + 1));
            if (nums[i] > nums[i + 1]) {
                reversePairs++;
            }
        }
        while (reversePairs > 0) {
            Tuple<long, int, int> tuple = pq.Dequeue();
            long newValue = tuple.Item1;
            int index1 = tuple.Item2, index2 = tuple.Item3;
            if (!indexToNode.ContainsKey(index1) || !indexToNode.ContainsKey(index2) || newValue != indexToNode[index1].Value + indexToNode[index2].Value) {
                continue;
            }
            removals++;
            Node node1 = indexToNode[index1], node2 = indexToNode[index2];
            if (node1.Value > node2.Value) {
                reversePairs--;
            }
            if (node1.Prev.Index >= 0 && node1.Prev.Value > node1.Value) {
                reversePairs--;
            }
            if (node2.Next.Index >= 0 && node2.Next.Value < node2.Value) {
                reversePairs--;
            }
            node1.Value = newValue;
            Remove(node2);
            indexToNode.Remove(index2);
            if (node1.Prev.Index >= 0) {
                pq.Enqueue(new Tuple<long, int, int>(node1.Prev.Value + node1.Value, node1.Prev.Index, node1.Index), new Tuple<long, int, int>(node1.Prev.Value + node1.Value, node1.Prev.Index, node1.Index));
                if (node1.Prev.Value > node1.Value) {
                    reversePairs++;
                }
            }
            if (node1.Next.Index >= 0) {
                pq.Enqueue(new Tuple<long, int, int>(node1.Value + node1.Next.Value, node1.Index, node1.Next.Index), new Tuple<long, int, int>(node1.Value + node1.Next.Value, node1.Index, node1.Next.Index));
                if (node1.Next.Value < node1.Value) {
                    reversePairs++;
                }
            }
        }
        return removals;
    }

    public void Remove(Node node) {
        Node prev = node.Prev, next = node.Next;
        prev.Next = next;
        next.Prev = prev;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(n \log n)$,其中 $n$ 是数组 $\textit{nums}$ 的长度。遍历数组初始化数据结构的时间是 $O(n \log n)$,最差情况需要执行 $n - 1$ 次操作,每次操作中的双向链表和哈希表的更新时间是 $O(1)$,优先队列的更新时间是 $O(\log n)$,因此时间复杂度是 $O(n \log n)$。

  • 空间复杂度:$O(n)$,其中 $n$ 是数组 $\textit{nums}$ 的长度。双向链表、哈希表和优先队列的空间是 $O(n)$。

昨天以前首页

3314. 构造最小位运算数组 I

作者 stormsunshine
2024年10月13日 15:48

解法一

思路和算法

数组 $\textit{nums}$ 的长度是 $n$。对于 $0 \le i < n$ 的每个下标 $i$,满足 $(\textit{ans}[i] ~|~ (\textit{ans}[i] + 1)) = \textit{nums}[i]$。由于 $\textit{nums}[i]$ 是质数,即 $\textit{nums}[i]$ 至少等于 $2$,因此 $\textit{ans}[i]$ 一定是正整数。

最直观的计算 $\textit{ans}[i]$ 的方法是从小到大遍历每个正整数 $x$,寻找满足 $(x ~|~ (x + 1)) = \textit{nums}[i]$ 的最小正整数 $x$ 填入 $\textit{ans}[i]$,如果不存在符合要求的正整数 $x$ 则 $\textit{ans}[i] = -1$。

根据按位或运算的性质,必有 $(\textit{ans}[i] ~|~ (\textit{ans}[i] + 1)) \ge \textit{ans}[i]$,因此当 $\textit{ans}[i] > \textit{nums}[i]$ 时必有 $(\textit{ans}[i] ~|~ (\textit{ans}[i] + 1)) > \textit{nums}[i]$,计算 $\textit{ans}[i]$ 时只需要遍历不超过 $\textit{nums}[i]$ 的值。

代码

###Java

class Solution {
    public int[] minBitwiseArray(List<Integer> nums) {
        int n = nums.size();
        int[] ans = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            ans[i] = find(nums.get(i));
        }
        return ans;
    }

    public int find(int num) {
        for (int i = 1; i <= num; i++) {
            if ((i | (i + 1)) == num) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}

###C#

public class Solution {
    public int[] MinBitwiseArray(IList<int> nums) {
        int n = nums.Count;
        int[] ans = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            ans[i] = Find(nums[i]);
        }
        return ans;
    }

    public int Find(int num) {
        for (int i = 1; i <= num; i++) {
            if ((i | (i + 1)) == num) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(nm)$,其中 $n$ 是数组 $\textit{nums}$ 的长度,$m$ 是数组 $\textit{nums}$ 中的最大元素。答案数组中的每个元素的计算时间都是 $O(m)$。

  • 空间复杂度:$O(1)$。注意返回值不计入空间复杂度。

解法二

思路和算法

当存在正整数 $x$ 满足 $(x ~|~ (x + 1)) = \textit{nums}[i]$ 时,由于 $x$ 和 $x + 1$ 当中一定有一个奇数,因此 $\textit{nums}[i]$ 一定是奇数。如果 $\textit{nums}[i]$ 是偶数,则不存在符合要求的 $x$,对应 $\textit{ans}[i] = -1$。当 $\textit{nums}[i]$ 是奇数时,可以取 $x = \textit{nums}[i] - 1$,则满足 $(x ~|~ (x + 1)) = \textit{nums}[i]$,因此如果 $\textit{nums}[i]$ 是奇数,则一定存在符合要求的 $x$。

由于 $\textit{nums}[i]$ 是质数,唯一的偶质数是 $2$,因此当 $\textit{nums}[i] = 2$ 时 $\textit{ans}[i] = -1$。当 $\textit{nums}[i] > 2$ 时 $\textit{ans}[i] > 0$,需要计算 $\textit{ans}[i]$。

考虑正整数 $x$ 和 $x + 1$ 的二进制表示的如下两种情况。

  • 当 $x$ 是偶数时,$x$ 的二进制表示的最低位是 $0$,$x + 1$ 的二进制表示等于 $x$ 的二进制表示的最低位从 $0$ 变成 $1$。

  • 当 $x$ 是奇数时,$x$ 的二进制表示最低位有 $k$ 个 $1$ 且从低到高第 $k$ 位等于 $0$(位数从 $0$ 开始计数),其中 $k \ge 1$,$x + 1$ 的二进制表示等于 $x$ 的二进制表示的最低 $k$ 位从 $1$ 变成 $0$ 且从低到高第 $k$ 位从 $0$ 变成 $1$。

因此,$x ~|~ (x + 1)$ 的二进制表示的结果等于 $x$ 的二进制表示的最右边的 $0$ 变成 $1$。

为了使 $\textit{ans}[i]$ 的值最小,需要找到 $\textit{nums}[i]$ 的二进制表示中的可以变成 $0$ 的最左边的 $1$,满足将 $0$ 变成 $1$ 之后在其右侧没有任何 $0$。计算方法如下。

  1. 计算 $\textit{nums}[i]$ 的二进制表示的最低连续 $1$ 的最大位数 $k$,满足二进制表示最低位有 $k$ 个 $1$ 且从低到高第 $k$ 位等于 $0$(位数从 $0$ 开始计数)。

  2. 计算 $\textit{ans}[i] = \textit{nums}[i] - 2^{k - 1}$。

根据位运算的性质,计算方法如下:计算 $\textit{lowbit} = ((\textit{nums}[i] + 1) ~&~ (-\textit{nums}[i] - 1)) >> 1$,则 $\textit{lowbit}$ 等于上述 $2^{k - 1}$,$\textit{ans}[i] = \textit{nums}[i] - \textit{lowbit}$。

代码

###Java

class Solution {
    public int[] minBitwiseArray(List<Integer> nums) {
        int n = nums.size();
        int[] ans = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            ans[i] = find(nums.get(i));
        }
        return ans;
    }

    public int find(int num) {
        if (num % 2 == 0) {
            return -1;
        } else {
            int lowbit = ((num + 1) & (-num - 1)) >> 1;
            return num - lowbit;
        }
    }
}

###C#

public class Solution {
    public int[] MinBitwiseArray(IList<int> nums) {
        int n = nums.Count;
        int[] ans = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            ans[i] = Find(nums[i]);
        }
        return ans;
    }

    public int Find(int num) {
        if (num % 2 == 0) {
            return -1;
        } else {
            int lowbit = ((num + 1) & (-num - 1)) >> 1;
            return num - lowbit;
        }
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(n)$,其中 $n$ 是数组 $\textit{nums}$ 的长度。答案数组中的每个元素的计算时间都是 $O(1)$。

  • 空间复杂度:$O(1)$。注意返回值不计入空间复杂度。

❌
❌