LC 561. 数组拆分 I

题目描述

这是 LeetCode 上的 561. 数组拆分 I ,难度为 简单

给定长度为 $2 \times n$ 的整数数组 nums,你的任务是将这些数分成 n 对, 例如 $(a_1, b_1), (a_2, b_2), …, (a_n, b_n)$ ,使得从 1n 的 $min(a_i, b_i)$ 总和最大。

返回该 最大总和 。

示例 1:

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输入:nums = [1,4,3,2]
输出:4
解释:所有可能的分法(忽略元素顺序)为:
1. (1, 4), (2, 3) -> min(1, 4) + min(2, 3) = 1 + 2 = 3
2. (1, 3), (2, 4) -> min(1, 3) + min(2, 4) = 1 + 2 = 3
3. (1, 2), (3, 4) -> min(1, 2) + min(3, 4) = 1 + 3 = 4
所以最大总和为 4

示例 2:
1
2
3
输入:nums = [6,2,6,5,1,2]
输出:9
解释:最优的分法为 (2, 1), (2, 5), (6, 6). min(2, 1) + min(2, 5) + min(6, 6) = 1 + 2 + 6 = 9

提示:

  • $1 <= n <= 10^4$
  • $nums.length = 2 \times n$
  • $-10^4 <= nums[i] <= 10^4$

贪心解法

我们先对数组进行排序。

由于每两个数,我们只能选择当前小的一个进行累加。

因此我们猜想应该从第一个位置进行选择,然后隔一步选择下一个数。这样形成的序列的求和值最大。

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class Solution {
public int arrayPairSum(int[] nums) {
int n = nums.length;
Arrays.sort(nums);
int ans = 0;
for (int i = 0; i < n; i += 2) ans += nums[i];
return ans;
}
}
  • 时间复杂度:$O(n\log{n})$
  • 空间复杂度:$O(\log{n})$

证明

我们用反证法来证明下,为什么这样选择的序列的求和值一定是最大的:

猜想:对数组进行排序,从第一个位置进行选择,然后隔一步选择下一个数。这样形成的序列的求和值最大(下图黑标,代表当前被选择的数字)。

image.png

之所以我们能这么选择,是因为每一个被选择的数的「下一位位置」都对应着一个「大于等于」当前数的值(假设位置为 k ),使得当前数在 min(a,b) 关系中能被选择(下图红标,代表保证前面一个黑标能够被选择的辅助数)。

image.png

假如我们这样选择的序列求和不是最大值,那么说明至少我们有一个值选错了,应该选择更大的数才对。

那么意味着我们「某一位置」的黑标应该从当前位置指向更后的位置。

PS. 因为要满足 min(a, b) 的数才会被累加,因此每一个红标右移(变大)必然导致原本所对应的黑标发生「同样程度 或 不同程度」的右移(变大)

这会导致我们所有的红标黑标同时往后平移。

最终会导致我们最后一个黑标出现在最后一位,这时候最后一位黑标不得不与我们第 k 个位置的数形成一对。

image.png

我们看看这是求和序列的变化( k 位置前的求和项没有发生变化,我们从 k 位置开始分析):

  1. 原答案 = nums[k] + nums[k + 2] + ... + nums[n - 1]
  2. 调整后答案 = nums[k + 1] + nums[k + 3] + ... + nums[n - 2] + min(nums[n], nums[k])
    由于 min(nums[n], nums[k]) 中必然是 nums[k] 被选择。因此:
    调整后答案 = nums[k] + nums[k + 1] + nums[k + 3] + ... + nums[n - 2]

显然从原答案的每一项都「大于等于」调整后答案的每一项,因此不可能在「假想序列」中通过选择别的更大的数得到更优解,假想得证。


为什么要「证明」或「理解证明」?

证明的意义在于,你知道为什么这样做是对的

带来的好处是:

  1. 一道「贪心」题目能搞清楚证明,那么同类的「贪心」题目你就都会做了。否则就会停留在“我知道这道题可以这样贪心,别的题我不确定是否也能这样做”
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最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.561 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

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