当前位置: 首页 > article >正文

321. 拼接最大数

1. 题目

321. 拼接最大数

2. 解题思路

题目精简一下:
给你两个数组,从每个数组选取N个元素(需要保持相对顺序,比如从数组[4,8,2]选取两个元素,选取出来后必须保持顺序,比如选4和2,那么组成新数组这两个元素的顺序必须还是4在2前面),元素总长度不超过K,组成一个最大的数组。

核心思路如下:
从两个数组分别选取不同长度的子序列,进行merge后再进行比较。那么可以拆分为几个步骤:
1、从数组1选取N个元素,数组2选取K-N个元素,分别组成两个子序列
2、从两个数组组成对应的子序列,使用单调栈思想(遍历数组,如果当前数字比已选择的最后一个数字大,并且还可以替换元素,则删除已选的元素并选取当前更大的元素。),选出数组中最大的子序列,然后进行合并即可
所以可以知道,我们需要几个核心方法

  • 从传入的数组中选取特定长度的最大子序列
  • 合并子序列为一个完整数组
  • 判断来比较两个数组(或者两个数组的剩余部分)哪个“更大”

3. 代码

3.1. 注意事项

1、首先来看下这段代码
image.png

[!NOTE] 其中的i<=m,k-i<=n为什么能取到等号
众所周知,我们平常在遍历数组的时候一般都是0~length-1这样就是一个完整的范围,那这里为什么能取到等号呢?
首先要明白我们这个循环的目的是为了什么,它是为了从数组中选取N个元素。

  • nums1 中最多选择 m 个元素,也就是数组 nums1 的所有元素。
  • i = m 时,表示你已经选择了 nums1 的所有元素,而此时从 nums2 中选择 k - i 个元素。
  • 所以,i 取到 m 是合理的。

  • nums2 中最多选择 n 个元素,也就是数组 nums2 的所有元素。
  • k - i = n 时,表示你已经选择了 nums2 的所有元素,而此时从 nums1 中选择 i = k - n 个元素。
  • 所以,k - i 取到 n 也是合理的。

2、看findMaxNumber中的这段代码
image.png

[!NOTE] Title
它的核心逻辑就是看当前选择的元素是不是比现在的元素小,如果比现在的元素小而且还有可替换的元素,那么用当前元素替换已选择元素。
其中的canReplace就是关键,最开始它的值是nums.length - len代表在选取 len 个元素后,尚未选中的元素数量,它们可以被用来替换当前已选中的元素,达到优化结果的目的。
在当前元素小于已选取的上个元素的时候,canReplace--,这是因为这个元素被跳过了,那么也就不在我们可替换的列表中了,所以canReplace需要减少1

[!NOTE] 为什么进行替换的时候要用while不用if

  • if 语句:只能进行一次条件判断,不适合处理需要删除多个元素的情况,因此会错过更优的选择。
  • while 循环:能够处理连续的删除操作,以确保最终得到的子序列是最大的。

请看下面的例子:
数组为{2, 9, 5, 4, 8, 3} len=3。正确答案应该是[9,8,3]
首先来看if情况下
image.png
最终得到答案[9,5,8]是错误的
我们再来看while情况下:
image.png

实在没办法理解可以把代码粘贴到IDEA自己断点就能看出来了:

public class Test {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        int[] nums = {2, 9, 5, 4, 8, 3};  
        int k = 3;  
        int[] res = findMaxNumber(nums, k);  
        for (int i : res) {  
            System.out.println(i);  
        }  
    }  
   public static int[] findMaxNumber(int[] nums, int len) {  
        int[] res = new int[len];  
        //已经选择了的元素个数  
        int alreadyChoose = 0;  
        //还能替换的元素个数  
        int canReplace = nums.length - len;  
  
        // 遍历整个数组进行优选  
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {  
            while (alreadyChoose > 0 && res[alreadyChoose - 1] < nums[i] && canReplace > 0) {  
                // 回退alreadyChoose,达到替换值的效果  
                alreadyChoose--;  
                canReplace--;  
            }  
            if (alreadyChoose < len) {  
                res[alreadyChoose] = nums[i];  
                alreadyChoose++;  
            } else {  
                // 如果跳过当前元素,那么可替换的元素就减少一个  
                canReplace--;  
            }  
        }  
        return res;  
    }  
}

3.2. 完整代码

class Solution {

    public int[] maxNumber(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int[] res = new int[0];

        // 找到两个数组中选取x个元素的时候的最大子序列
        for (int i = 0; i <= k && i <= m; i++) {
            if (k - i >= 0 && k - i <= n) {
                // 找到两个最大值的序列
                int[] subNumber1 = findMaxNumber(nums1, i);
                int[] subNumber2 = findMaxNumber(nums2, k - i);
                int[] tmp = merge(subNumber1, subNumber2);
                if (compare(tmp, 0, res, 0)) {
                    res = tmp;
                }
            }
        }
        return res;
    }

    private int[] findMaxNumber(int[] nums, int len) {
        int[] res = new int[len];
        //已经选择了的元素个数
        int alreadyChoose = 0;
        //还能替换的元素个数
        int canReplace = nums.length - len;

        // 遍历整个数组进行优选
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            while (alreadyChoose > 0 && res[alreadyChoose - 1] < nums[i] && canReplace > 0) {
                // 回退alreadyChoose,达到替换值的效果
                alreadyChoose--;
                canReplace--;
            }
            if (alreadyChoose < len) {
                res[alreadyChoose] = nums[i];
                alreadyChoose++;
            } else {
                // 如果跳过当前元素,那么可替换的元素就减少一个
                canReplace--;
            }
        }
        return res;
    }

    private int[] merge(int[] nums1, int[] nums2) {
        int[] res = new int[nums1.length + nums2.length];
        int cur = 0;
        int p1 = 0;
        int p2 = 0;

        while (cur < nums1.length + nums2.length) {
            // 对比下来NUM1的当前元素大于nums2
            if (compare(nums1, p1, nums2, p2)) {
                res[cur++] = nums1[p1++];
            } else {
                res[cur++] = nums2[p2++];
            }
        }
        return res;
    }

    /**
     * compare 函数用来比较两个数组(或者两个数组的剩余部分)哪个“更大”。
     * 返回true代表num1大,否则代表nums2大
     */
    private boolean compare(int[] nums1, int p1, int[] nums2, int p2) {
        // nums2 用完了,nums1 更大(只能选nums1了)
        if (p2 >= nums2.length) {
            return true;
        }
        // nums1 用完了,nums2 更大(只能选nums2了)
        if (p1 >= nums1.length) {
            return false;
        }
        // nums1 当前元素大,nums1 更大
        if (nums1[p1] > nums2[p2]) {
            return true;
        }
        // nums2 当前元素大,nums2 更大
        if (nums1[p1] < nums2[p2]) {
            return false;
        }
        // 如果当前元素相等,递归比较后续的元素
        return compare(nums1, p1 + 1, nums2, p2 + 1);
    }
}

http://www.kler.cn/a/305636.html

相关文章:

  • CSS 自定义滚动条样式
  • 【C++】详解RAII思想与智能指针
  • Python酷库之旅-第三方库Pandas(206)
  • 头歌网络安全(11.12)
  • 【Kafka 实战】如何解决Kafka Topic数量过多带来的性能问题?
  • 2024最新版JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之Chrome开发者工具学习
  • 【RabbitMQ 项目】服务端:数据管理模块之绑定管理
  • PostgreSQL 与 MySQL:如何为你的项目选择合适的数据库?
  • 闲鱼 sign 阿里228滑块 分析
  • Spring事务传播行为详解
  • 【JavaScript】LeetCode:36-40
  • 使用Python实现深度学习模型:智能饮食建议与营养分析
  • OSS对象资源管理
  • React函数组件传参
  • 大数据-127 - Flink State 04篇 状态原理和原理剖析:状态存储 Part2
  • 汽车以太网100BASE-T1 和 1000BASE-T1特性
  • QXml 使用方法
  • 关于linux里的df命令以及inode、数据块-stat链接数以及关于awk文本处理命令中内置函数sub、gsub、sprintf
  • Excel 国产化替换新方案
  • cc2530按键中断实现控制LED
  • 【MySQL】MySQL索引与事务的透析——(超详解)
  • 情感识别系统源码分享
  • 【hot100-java】【搜索二维矩阵 II】
  • 如何应对突发的技术故障和危机?
  • Redis集群_主从复制
  • 每日学习一个数据结构-倒排表