【华为OD】2024D卷——剩余银饰的重量

题目描述：
有N块二手市场收集的银饰，每块银饰的重量都是正整数，收集到的银饰会被熔化用于打造新的饰品。
每一回合，从中选出三块最重的银饰，然后一起熔掉。
假设银饰的重量分别为x、y和z，且x<=y<=z。那么熔掉的可能结果如F:
如果x==y==z，那么三块银饰都会被完全熔掉；
如果x=y且y！=z，会剩余重量为z-y的银块无法被熔掉；
如果x！=y且y==z，会剩余重量为y-x的银块无法被熔掉；
如果x！=y且y！=z，会剩余重量为z-y与y-x差值的银块无法被熔掉。
最后，
如果剩余两块，返回较大的重量（若两块重量相同，返回任意一块皆可）；
如果只剩下一块，返回该块的重量；
如果没有剩下，就返回0。

输入描述： 输入数据为两行
第一行为银饰数组长度n，1≤n≤40，
第二行为n块银饰的重量

解题思路：

1、将n块重量排序

2、每次取三个元素，按照题目计算剩余重量

3、将剩余重量加入数组，重新排序，执行第2步

上面依然按照数组思路处理；可以换种方法，使用大顶堆来处理n块银饰：

1、每轮判断先heappop()三次，取出x、y、z值，再计算剩余重量

2、直接将剩余重量heappush()到大顶堆中，再重新执行步骤1即可，简化了排序处理过程

import heapq
class Solution:
    #大顶堆
    def left_weight(self, nums, n):
        max_heapq = [-w for w in nums]
        heapq.heapify(max_heapq)
        while len(max_heapq) >= 3:
            z = -heapq.heappop(max_heapq)
            y = -heapq.heappop(max_heapq)
            x = -heapq.heappop(max_heapq)
            if x == y == z:
                continue
            elif x == y:
                remaining = z - y
            elif y == z:
                remaining = y - x
            else:
                remaining = z - y - (y - x)

            if remaining > 0:
                heapq.heappush(max_heapq, -remaining)
        if max_heapq:
            return -max_heapq[0]
        else:
            return 0

    # 暴力解法
    def left_weight_I(self, nums, n):
        nums_sort = sorted(nums)
        while len(nums_sort) >= 3:
            x = nums_sort.pop()
            y = nums_sort.pop()
            z = nums_sort.pop()
            if x == y == z:
                continue
            elif x == y:
                remaining = z - y
            elif y == z:
                remaining = y - x
            else:
                remaining = z - y - (y - x)
            if remaining > 0:
                nums_sort.append(remaining)
                nums_sort = sorted(nums_sort)
        if nums_sort:
            return nums_sort[-1]
        else:
            return 0

if __name__ == '__main__':
    n = int(input())
    nums = list(map(int, input().split()))
    solution = Solution()
    result = solution.left_weight_I(nums, n)
    print(result)

拓展：heapq实现大顶堆

heapq模块常用方法，可见博文

【python笔记】deque()、list()、heapq主要区别-CSDN博客

由于heapq默认实现小顶堆，那么heapq创建一个大顶堆，

1、先将列表中的每个元素取反（即乘以 -1），

2、然后使用 heapq.heapify() 来创建一个最小堆。

3、最小堆的顶部（即根节点）将是原列表中最大的负数，即原列表中最小的元素的相反数。

值得注意的是，在后续操作中，当需要访问或修改堆时，记得对值进行取反操作。

#直接使用方法新建大顶堆

import heapq

#列表转为大顶堆
max_heapq = [-num for num in nums]
heapq.heapify(max_heapq)

#按值压入堆元素val
max_heapq = []
heapq.heappush(max_heapq, -val)


#重写新的大顶堆
class MaxHeap:
    #初始化小顶堆
    def __init__(self):
        self.heap = []
    #按值压入堆元素
    def push(self, val):
        heapq.heappush(self.heap, -val)
    #推出最小堆值，值取反，堆顶值
    def pop(self):
        return -heapq.heappop(self.heap)
    #最小值取反，表示最大值
    def peek(self):
        return -self.heap[0]
    #返回堆大小
    def size(self):
        return len(self.heap)

知识点：数组、堆

结语：越简单的题目解法应该越多，请路过大神留下新的思路供本小白学习一下，打开思路