public class TopKSumCrossTwoArrays {
public static class Node{
public int index1;
public int index2;
public int sum;
public Node(int i1,int i2,int s){
index1 = i1;
index2 = i2;
sum = s;
}
}
public static class MaxHeapComp implements Comparator<Node>{
@Override
public int compare(Node o1, Node o2) {
return o2.sum - o1.sum;
}
}
public static int[] topKSum(int[] arr1,int[] arr2,int topK){
if(arr1 == null || arr2==null || topK < 1){
return 0;
}
topK = Math.min(topK,arr1.length * arr2.length);
int[] res= new int[topK];
int resIndex = 0;
PriorityQueue<Node> maxHeap = new PriorityQueue<>(new MaxHeapComp());
boolean[][] set = new boolean[arr1.length][arr2.length];
int i1 = arr1.length;
int i2 = arr2.length;
maxHeap.add(new Node(i1,i2,arr1[i1]+arr2[i2]));
set[i1][i2] = true;
while(resIndex != topK){
Node curNode = maxHeap.poll();
res[resIndex++] = curNode.sum;
i1 = curNode.index1;
i2 = curNode.index2;
if(i1 - 1 >= 0 && !set[i1-1][i2]){
set[i1-1][i2] = true;
maxHeap.add(new Node(i1-1,i2,arr1[i1-1]+arr2[i2]));
}
if(i2-1>=0 && !set[i1][i2-1]){
set[i1][i2-1] = true;
maxHeap.add(new Node(i1,i2-1,arr1[i1]+arr2[i2-1]));
}
}
return res;
}
}
import java.util.HashMap;
public class Split4Parts {
public static boolean canSplits2(int[] arr){
if(arr == null || arr.length < 7){
return false;
}
HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
int sum = arr[0];
for(int i = 1;i < arr.length;i++){
map.put(sum,i);
sum += arr[i];
}
int lsum = arr[0];
for(int s1 = 1;s1<arr.length-5;s1++){
int checkSum = lsum * 2 + arr[s1];
if(map.containsKey(checkSum)){
int s2 = map.get(checkSum);
checkSum += lsum + arr[s2];
if(map.containsKey(checkSum)){
int s3 = map.get(checkSum);
if(checkSum + arr[s3] + lsum == sum){
return true;
}
}
}
lsum += arr[s1];
}
return true;
}
}
public class StringCross {
public static boolean isCross1(String s1,String s2,String ai){
if(s1 == null || s2 == null || ai == null){
return false;
}
char[] str1 = s1.toCharArray();
char[] str2 = s2.toCharArray();
char[] aim = ai.toCharArray();
if(aim.length != str1.length + str2.length){
return false;
}
//dp[i][j]表示str1 从开头0位置到i-1位置 和 str2 从开头0位置到j-1位置 能否交错组成 aim从0到i+j-1位置
boolean[][] dp = new boolean[str1.length+1][str2.length+1];
dp[0][0] =true;
for (int i = 1; i <= str1.length ; i++) {
if(str1[i-1] != aim[i-1]){
break;
}
dp[i][0] = true;
}
for(int j = 1;j <=str2.length;j++){
if(str2[j-1] != aim[j-1]){
break;
}
dp[0][j] = true;
}
for (int i = 1; i <= str1.length ; i++) {
for(int j = 1;j <=str2.length;j++){
if(
(str1[i-1] == aim[i+j-1] && dp[i-1][j])
||
(str2[j-1] == aim[i+j-1] && dp[i][j-1])
){
dp[i][j] = true;
}
}
}
return dp[str1.length][str2.length];
}
}
public class MinLengthForSort {
public static int getMinLength(int[] arr){
if(arr == null || arr.length < 2){
return 0;
}
int min = arr[arr.length -1];
int noMinIndex = -1;
for (int i = arr.length-2; i != -1 ; i--) {
if(arr[i] > min){
noMinIndex = i;
}else{
min = Math.min(min,arr[i]);
}
}
if(noMinIndex == -1){
return 0;
}
int max = arr[0];
int noMaxIndex = -1;
for (int i = 1; i != arr.length; i++) {
if(arr[i] < max){
noMaxIndex = i;
}else{
max = Math.max(max,arr[i]);
}
}
if(noMaxIndex == -1){
return 0;
}
return noMaxIndex - noMinIndex + 1;
}
}
最小不可组成和:两种情况:
1.[min,max] 如果有一个数不能被某个子集得到,求:最小的那个数
arr[3,2,5] sum={2,3,5,5,7,8,10} 少{4,6,9} 返回4
2.[min,max] 如果都有,那么max+1是arr最小不可组成和
1.暴力递归 略dp[i][j]从0到i位置组成数字为j为布尔型
如果数组一定有1,可以用下面解法
import java.util.Arrays;
public class Samllest {
//已知arr一定有1这个数
public static int unformedSum3(int[] arr){
if(arr == null || arr.length == 0){
return 0;
}
Arrays.sort(arr);
int range = 1;
for(int i = 1;i != arr.length;i++){
if(arr[i] > range + 1){
return range + 1;
}else{
range += arr[i];
}
}
return range + 1;
}
}
import java.util.Arrays;
public class MinPatch {
//我个人思考了,这个题目 不需要数组必须有1,因为从第一个位置遍历,缺少什么补什么
//比如第一个位置是5,那么就要补1-4才可以,所以数组不要求必须有1
public static int minPatches(int[] arr,int aim){
int patches = 0;//缺多少个数字
int range = 0;//已经完成了1~range的目标
Arrays.sort(arr);
for (int i = 0; i != arr.length; i++) {
//补充到1~arr[i]-1
while(arr[i] - 1 > range){
range += range + 1;
patches++;
if(range >= aim){
return patches;
}
}
//补充完之后 才可以使用当前位置的数
range += arr[i];
if(range >= aim){
return patches;
}
}
//当上述遍历完之后还没有达到目标,继续补充数
//我感觉有点问题,好像应该是 aim > range ,
// 没有问题 等价于aim >= range + 1
while(aim >= range + 1){
range += range + 1;
patches++;
}
return patches;
}
}
dp 第i个位置,受制于两个因素,第一个因素是 该位置前面出现过该位置的元素,第二个因素是最左超不过dp[i-1]的位置
怎么找性价比高的难题
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