算法训练Day34|1005.K次取反后最大化的数组和 ● 134. 加油站● 135. 分发糖果

简介: 算法训练Day34|1005.K次取反后最大化的数组和 ● 134. 加油站● 135. 分发糖果

LeetCode:1005.K次取反后最大化的数组和

1005. K 次取反后最大化的数组和 - 力扣(LeetCode)

1.思路

整体按照元素绝对值的大小进行排序,保证最大非负数先被赋予正值以保证整体和的最大值,之后遍历赋值,最后给最后的k进行尾部赋值

2.代码实现
 1class Solution {
 2    public int largestSumAfterKNegations(int[] nums, int k) {
 3        // 排序
 4        nums = IntStream.of(nums) // 数组转换为IntStream流
 5                .boxed() // IntStream流转换为Stream流
 6                .sorted((o1, o2) -> Math.abs(o2) - Math.abs(o1)) // 按照绝对值进行倒叙排序
 7                .mapToInt(Integer::intValue).toArray(); // 使用.mapToInt(Integer::intValue)将排序后的Stream流转换回IntStream流
 8                // 使用.toArray()将IntStream流转换为整数数组
 9        // 赋值
10        int len = nums.length;
11        for (int i = 0; i < len; i++) {
12            if (nums[i] < 0 && k > 0) {
13                nums[i] = - nums[i];
14                k--;
15            }
16        }
17        // 遍历完之后,如果k值还没用完,则将尾部最小值进行赋值即可保证整体最大
18        if (k % 2 == 1) nums[len - 1] = -nums[len - 1];
19        // // 使用Arrays.stream将整数数组nums转换为IntStream流,并计算元素的总和
20        return Arrays.stream(nums).sum();
21        // 输出
22    }
23}

3.复杂度分析

时间复杂度:O(nlogn).

空间复杂度:O(1).


LeetCode:134. 加油站

134. 加油站 - 力扣(LeetCode)


1.思路

①暴力解法:超时

②贪心法:一层for循环,一个特殊节点,当前油量和<0时,index+1,也即从下一节点开始才有可能,总剩余油量为totalSum,决定了是否可以走完一圈。


2.代码实现

 1// 暴力解法
 2class Solution {
 3    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
 4    int n = gas.length;
 5    //考虑从每一个点出发
 6    for (int i = 0; i < n; i++) {
 7        int j = i;
 8        int remain = gas[i];
 9        //当前剩余的油能否到达下一个点
10        while (remain - cost[j] >= 0) {
11            //减去花费的加上新的点的补给
12            remain = remain - cost[j] + gas[(j + 1) % n];
13            j = (j + 1) % n;
14            //j 回到了 i
15            if (j == i) {
16                return i;
17            }
18        }
19    }
20    //任何点都不可以
21    return -1;
22    }
23}
24// 时间复杂度:O(n^2).
25// 空间复杂度:O(1).
 1// 贪心法:
 2class Solution {
 3    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
 4        int curSum = 0;
 5        int totalSum = 0;
 6        int index = 0;
 7        for (int i = 0; i < gas.length; i++) {
 8            curSum += gas[i] - cost[i];
 9            totalSum += gas[i] - cost[i];
10
11            if (curSum < 0) {
12                index = (i + 1) % gas.length;
13                curSum = 0;
14            } 
15        }
16        if (totalSum < 0) return -1;
17        return index;
18    }
19}
3.复杂度分析

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(1)

LeetCode:135. 分发糖果

135. 分发糖果 - 力扣(LeetCode)

1.思路

前后分别双向遍历,首次遍历赋值,找出右>左,二次遍历找出左>右并选最大值。

2.代码实现
 1class Solution {
 2    public int candy(int[] ratings) {
 3        int len = ratings.length;
 4        int[] candyArray = new int[len];
 5        candyArray[0] = 1;
 6        for (int i = 1; i < len; i++) {
 7            candyArray[i] = (ratings[i] > ratings[i - 1]) ? candyArray[i - 1] + 1 : 1;
 8        }
 9        for (int i = len - 2; i >= 0; i--) {
10            if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
11                candyArray[i] = Math.max(candyArray[i], candyArray[i + 1] + 1);
12            }
13        }
14        int result = 0;
15        for (int i = 0; i < candyArray.length; i++) {
16            result += candyArray[i];
17        }
18        return result;
19    }
20}
3.复杂度分析

时间复杂度:O(n).

空间复杂度:O(n).

相关文章
|
2月前
|
算法
Leetcode 初级算法 --- 数组篇
Leetcode 初级算法 --- 数组篇
45 0
|
1月前
|
算法
优化策略:揭秘钢条切割与饼干分发的算法艺术
本文探讨了钢条切割与饼干分发两个经典算法问题,展示了算法在解决实际问题中的应用。钢条切割问题通过动态规划方法,计算出不同长度钢条的最大盈利切割方式,考虑焊接成本后问题更为复杂。饼干分发问题则采用贪心算法,旨在尽可能多的喂饱孩子,分别讨论了每个孩子一块饼干和最多两块饼干的情况。这些问题不仅体现了数学的精妙,也展示了工程师的智慧与创造力。
38 4
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
蓝桥杯Python编程练习题的集合,涵盖了从基础到提高的多个算法题目及其解答。
126 3
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
|
2月前
|
算法 程序员 索引
数据结构与算法学习七:栈、数组模拟栈、单链表模拟栈、栈应用实例 实现 综合计算器
栈的基本概念、应用场景以及如何使用数组和单链表模拟栈,并展示了如何利用栈和中缀表达式实现一个综合计算器。
48 1
数据结构与算法学习七:栈、数组模拟栈、单链表模拟栈、栈应用实例 实现 综合计算器
|
1月前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
|
2月前
|
存储 算法 定位技术
数据结构与算法学习二、稀疏数组与队列,数组模拟队列,模拟环形队列
这篇文章主要介绍了稀疏数组和队列的概念、应用实例以及如何使用数组模拟队列和环形队列的实现方法。
27 0
数据结构与算法学习二、稀疏数组与队列,数组模拟队列,模拟环形队列
|
2月前
|
算法 Java C++
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
|
2月前
|
算法 C++
蓝桥 算法训练 共线(C++)
蓝桥 算法训练 共线(C++)
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
102 80