[路飞]_leetcode-462-最少移动次数使数组元素相等 II

简介: leetcode-462-最少移动次数使数组元素相等 II

网络异常,图片无法展示
|


「这是我参与2022首次更文挑战的第40天,活动详情查看:2022首次更文挑战


[题目地址]


给定一个非空整数数组,找到使所有数组元素相等所需的最小移动数,其中每次移动可将选定的一个元素加1或减1。 您可以假设数组的长度最多为10000。


例如:


输入:
[1,2,3]
输出:
2
说明: 只有两个动作是必要的(记得每一步仅可使其中一个元素加1或减1): 
[1,2,3]  =>  [2,2,3]  =>  [2,2,2]
复制代码


解题思路


首先我们思考一个问题,假如在村东头有一个超市,村西头有一个超市,村子中间有一个超市,现在要建立一个仓库,使得三个超市到仓库的总距离最小,仓库应该建立在哪里呢?


答案是村子中间。


其实本题和上述的例子是同样的道理,要想使得所有的元素相等,并且移动次数最小,就应该让所有的元素往中间移动,这样越靠近中间的元素的移动次数就会越少。


所以我们只需要获取输入数组的中位数,然后分别计算每个元素移动到中位数的步数,它们的和值就是总的最少移动次数。


代码实现


// 想要移动的次数最少,就应该所有的数字都往中间移动
// 所以移动的目标值应该是数组中所有数字的中位数
var minMoves2 = function (nums) {
  // 获取中位数
  function getMid(arr) {
    // 对输入数组排序
    arr.sort((a, b) => a - b)
    // 获取输入数组长度
    const len = nums.length
    // 如果长度为奇数,则直接返回中间的元素
    if (len % 2) return arr[len >> 1]
    // 否则需要获取数组中元素之和
    let sum = 0
    for (let i = 0; i < len; i++) sum += arr[i]
    // 然后获取在中间的两个数字
    const num1 = arr[len >> 1]
    num2 = arr[(len >> 1) - 1]
    // 返回两个数字中最靠近元素之和的那一个
    if (Math.abs(num1 - sum / 2) < Math.abs(num2 - sum / 2)) return num1
    return num2
  }
  const mid = getMid(nums)
  // 初始化结果值为 0
  let ret = 0
  // 遍历输入数组,计算与中位数的差值=> 就是每个元素移动到中位数的步数
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    ret += Math.abs(nums[i] - mid)
  }
  // 返回结果值
  return ret
}
复制代码


至此我们就完成了 leetcode-462-最少移动次数使数组元素相等 II


如有任何问题或建议,欢迎留言讨论!👏🏻👏🏻👏🏻

相关文章
【力扣】-- 移除链表元素
【力扣】-- 移除链表元素
156 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【LeetCode 热题100】347:前 K 个高频元素(详细解析)(Go语言版)
这篇文章详细解析了力扣热题 347——前 K 个高频元素的三种解法:哈希表+小顶堆、哈希表+快速排序和哈希表+桶排序。每种方法都附有清晰的思路讲解和 Go 语言代码实现。小顶堆方法时间复杂度为 O(n log k),适合处理大规模数据;快速排序方法时间复杂度为 O(n log n),适用于数据量较小的场景;桶排序方法在特定条件下能达到线性时间复杂度 O(n)。文章通过对比分析,帮助读者根据实际需求选择最优解法,并提供了完整的代码示例,是一篇非常实用的算法学习资料。
469 90
|
5月前
|
Go
【LeetCode 热题100】DP 实战进阶:最长递增子序列、乘积最大子数组、分割等和子集(力扣300 / 152/ 416 )(Go语言版)
本文深入解析三道经典的动态规划问题:**最长递增子序列(LIS)**、**乘积最大子数组** 和 **分割等和子集**。 - **300. LIS** 通过 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最长递增子序列长度,支持 O(n²) 动态规划与 O(n log n) 的二分优化。 - **152. 乘积最大子数组** 利用正负数特性,同时维护最大值与最小值的状态转移方程。 - **416. 分割等和子集** 转化为 0-1 背包问题,通过布尔型 DP 实现子集和判断。 总结对比了三题的状态定义与解法技巧,并延伸至相关变种问题,助你掌握动态规划的核心思想与灵活应用!
237 1
【LeetCode 27】347.前k个高频元素
【LeetCode 27】347.前k个高频元素
130 0
【LeetCode-每日一题】 删除排序数组中的重复项
【LeetCode-每日一题】 删除排序数组中的重复项
125 4
|
索引
Leetcode第三十三题(搜索旋转排序数组)
这篇文章介绍了解决LeetCode第33题“搜索旋转排序数组”的方法,该问题要求在旋转过的升序数组中找到给定目标值的索引,如果存在则返回索引,否则返回-1,文章提供了一个时间复杂度为O(logn)的二分搜索算法实现。
118 0
Leetcode第三十三题(搜索旋转排序数组)
|
算法 C++
Leetcode第53题(最大子数组和)
这篇文章介绍了LeetCode第53题“最大子数组和”的动态规划解法,提供了详细的状态转移方程和C++代码实现,并讨论了其他算法如贪心、分治、改进动态规划和分块累计法。
225 0
|
C++
【LeetCode 12】349.两个数组的交集
【LeetCode 12】349.两个数组的交集
95 0
【LeetCode 06】203.移除链表元素
【LeetCode 06】203.移除链表元素
117 0
【LeetCode-每日一题】移除元素
【LeetCode-每日一题】移除元素
94 0

热门文章

最新文章