中位数贪心
（leetcode3086）-------------------Java实现
题目表述
给你一个下标从 0 开始的二进制数组 nums，其长度为 n ；另给你一个 正整数 k 以及一个 非负整数 maxChanges 。
灵茶山艾府在玩一个游戏，游戏的目标是让灵茶山艾府使用 最少 数量的 行动 次数从 nums 中拾起 k 个 1 。游戏开始时，灵茶山艾府可以选择数组 [0, n - 1] 范围内的任何索引index 站立。如果 nums[index] == 1 ，灵茶山艾府就会拾起一个 1 ，并且 nums[index] 变成0（这 不算 作一次行动）。之后，灵茶山艾府可以执行 任意数量 的 行动（包括零次），在每次行动中灵茶山艾府必须 恰好 执行以下动作之一：
选择任意一个下标 j != index 且满足 nums[j] == 0 ，然后将 nums[j] 设置为 1 。这个动作最多可以执行 maxChanges 次。
选择任意两个相邻的下标 x 和 y（|x - y| == 1）且满足 nums[x] == 1, nums[y] == 0 ，然后交换它们的值（将 nums[y] = 1 和 nums[x] = 0）。如果 y == index，在这次行动后灵茶山艾府拾起一个 1 ，并且 nums[y] 变成 0 。
返回灵茶山艾府拾起 恰好 k 个 1 所需的 最少 行动次数。
样例
示例 1：
输入：nums = [1,1,0,0,0,1,1,0,0,1], k = 3, maxChanges = 1
输出：3
解释：如果游戏开始时灵茶山艾府在 index == 1 的位置上，按照以下步骤执行每个动作，他可以利用 3 次行动拾取 3 个 1 ：
游戏开始时灵茶山艾府拾取了一个 1 ，nums[1] 变成了 0。此时 nums 变为 [1,0,0,0,0,1,1,0,0,1] 。
选择 j == 2 并执行第一种类型的动作。nums 变为 [1,0,1,0,0,1,1,0,0,1]
选择 x == 2 和 y == 1 ，并执行第二种类型的动作。nums 变为 [1,1,0,0,0,1,1,0,0,1] 。由于 y == index，灵茶山艾府拾取了一个 1 ，nums 变为 [1,0,0,0,0,1,1,0,0,1] 。
选择 x == 0 和 y == 1 ，并执行第二种类型的动作。nums 变为 [0,1,0,0,0,1,1,0,0,1] 。由于 y == index，灵茶山艾府拾取了一个 1 ，nums 变为 [0,0,0,0,0,1,1,0,0,1] 。
请注意，灵茶山艾府也可能执行其他的 3 次行动序列达成拾取 3 个 1 。
示例 2：
输入：nums = [0,0,0,0], k = 2, maxChanges = 3
输出：4
解释：如果游戏开始时灵茶山艾府在 index == 0 的位置上，按照以下步骤执行每个动作，他可以利用 4 次行动拾取 2 个 1 ：
选择 j == 1 并执行第一种类型的动作。nums 变为 [0,1,0,0] 。
选择 x == 1 和 y == 0 ，并执行第二种类型的动作。nums 变为 [1,0,0,0] 。由于 y == index，灵茶山艾府拾起了一个 1 ，nums 变为 [0,0,0,0] 。
再次选择 j == 1 并执行第一种类型的动作。nums 变为 [0,1,0,0] 。
再次选择 x == 1 和 y == 0 ，并执行第二种类型的动作。nums 变为 [1,0,0,0] 。由于y == index，灵茶山艾府拾起了一个 1 ，nums 变为 [0,0,0,0] 。
条件
2 <= n <= 105
0 <= nums[i] <= 1
1 <= k <= 105
0 <= maxChanges <= 105
maxChanges + sum(nums) >= k
思路
中位数贪心+前缀和滑动窗口
注意点
1、注意前缀和数组计算细节(分两部分计算)
2、注意中位数贪心细节，[0,4) 中 所有数到1和到2的距离是相同的。（1，2的中间部分重合，两边部分都是相加）。
ac代码
Java:
class Solution {
public long minimumMoves(int[] nums, int k, int maxChanges) {
int c = 0;
List<Integer> sit = new ArrayList<>();
for(int i=0;i<nums.length;i++){
if (nums[i]!=1)
continue;
c = Math.max(1,c);
sit.add(i);
if (i-1>=0&&nums[i-1]==1||i+1<nums.length&&nums[i+1]==1)
{
if (i-1>=0&&nums[i-1]==1&&i+1<nums.length&&nums[i+1]==1)
c =3;
c= Math.max(2,c);
}
}
// System.out.println(c);
if ((maxChanges+c)>=k)
{
if (c==3) {
if (k <= 1)
return 0;
if (k <= 3)
return k - 1;
return (k-3)* 2L +c-1;
}
if (c==2){
if (k<=1)
return 0;
if (k<=2)
return k-1;
return (k-2)* 2L +c-1;
}
if (c==1)
{
if (k<=1)
return 0;
return (k-1) * 2L;
}
return k*2L;
}
long[] sum = new long[sit.size()+1];
for (int i = 0; i < sit.size(); i++) {
sum[i + 1] = sum[i] + sit.get(i);
}
long result = Long.MAX_VALUE;
int time = k-maxChanges;
for (int right = time;right<=sit.size();right++){
int left = right-time;
int middle = left+time/2;
long now = sit.get(middle);
long s1 = now*(middle-left)-sum[middle]+sum[left];
long s2 = sum[right]-sum[middle]-now*(right-middle);
System.out.println(s1+s2);
result = Math.min(result,s1+s2);
}
return result+maxChanges* 2L;
}
}
（leetcode2968）-------------------Java实现
题目表述
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 k 。
你可以对数组执行 至多 k 次操作：
从数组中选择一个下标 i ，将 nums[i] 增加 或者 减少 1 。
最终数组的频率分数定义为数组中众数的 频率 。
请你返回你可以得到的 最大 频率分数。
众数指的是数组中出现次数最多的数。一个元素的频率指的是数组中这个元素的出现次数。
样例
示例 1：
输入：nums = [1,2,6,4], k = 3
输出：3
解释：我们可以对数组执行以下操作：
- 选择 i = 0 ，将 nums[0] 增加 1 。得到数组 [2,2,6,4] 。
- 选择 i = 3 ，将 nums[3] 减少 1 ，得到数组 [2,2,6,3] 。
- 选择 i = 3 ，将 nums[3] 减少 1 ，得到数组 [2,2,6,2] 。
元素 2 是最终数组中的众数，出现了 3 次，所以频率分数为 3 。
3 是所有可行方案里的最大频率分数。
示例 2：
输入：nums = [1,4,4,2,4], k = 0
输出：3
解释：我们无法执行任何操作，所以得到的频率分数是原数组中众数的频率 3 。
条件
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 109
0 <= k <= 1014
思路
中位数贪心+前缀和滑动窗口
注意点
1、注意前缀和数组计算细节(分两部分计算)
2、注意中位数贪心细节，[0,4) 中 所有数到1和到2的距离是相同的。（1，2的中间部分重合，两边部分都是相加）。
ac代码
Java:
class Solution {
public int maxFrequencyScore(int[] nums, long k) {
int n = nums.length;
Arrays.sort(nums);
long[] sum = new long[n+1];
for (int i = 0; i < n; i++) {
sum[i+1] = sum[i]+nums[i];
}
int left = 0;
int ans = 0;
for (int i=0;i<n;i++){
long now_change = Long.MAX_VALUE;
while (now_change>k){
int middle = left+(i-left)/2;
long s1 = (middle-left)*(long)nums[middle]-sum[middle]+sum[left];
long s2 = sum[i+1]-sum[middle+1] - (i-middle)*(long)nums[middle];
now_change = Math.min(now_change,s1+s2);
if (now_change>k)
left++;
}
ans = Math.max(ans,i-left+1);
}
return ans;
}
}