LC 1838. 最高频元素的频数
题目描述
这是 LeetCode 上的 1838. 最高频元素的频数 ,难度为 中等。
元素的频数是该元素在一个数组中出现的次数。
给你一个整数数组 $nums$ 和一个整数 $k$ 。
在一步操作中,你可以选择 $nums$ 的一个下标,并将该下标对应元素的值增加 $1$ 。
执行最多 $k$ 次操作后,返回数组中最高频元素的最大可能频数。
示例 1:1
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6输入:nums = [1,2,4], k = 5
输出:3
解释:对第一个元素执行 3 次递增操作,对第二个元素执 2 次递增操作,此时 nums = [4,4,4] 。
4 是数组中最高频元素,频数是 3 。
示例 2:1
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8输入:nums = [1,4,8,13], k = 5
输出:2
解释:存在多种最优解决方案:
- 对第一个元素执行 3 次递增操作,此时 nums = [4,4,8,13] 。4 是数组中最高频元素,频数是 2 。
- 对第二个元素执行 4 次递增操作,此时 nums = [1,8,8,13] 。8 是数组中最高频元素,频数是 2 。
- 对第三个元素执行 5 次递增操作,此时 nums = [1,4,13,13] 。13 是数组中最高频元素,频数是 2 。
示例 3:1
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3输入:nums = [3,9,6], k = 2
输出:1
提示:
- 1 <= nums.length <= $10^5$
- 1 <= nums[i] <= $10^5$
- 1 <= k <= $10^5$
枚举
一个朴素的做法是,先对原数组 $nums$ 进行排序,然后枚举最终「频数对应值」是哪个。
利用每次操作只能对数进行加一,我们可以从「频数对应值」开始往回检查,从而得出在操作次数不超过 $k$ 的前提下,以某个值作为「频数对应值」最多能够凑成多少个。
算法整体复杂度为 $O(n^2)$,Java 2021/07/19 可过。
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30class Solution {
public int maxFrequency(int[] nums, int k) {
int n = nums.length;
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i : nums) map.put(i, map.getOrDefault(i, 0) + 1);
List<Integer> list = new ArrayList<>(map.keySet());
Collections.sort(list);
int ans = 1;
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
int x = list.get(i), cnt = map.get(x);
if (i > 0) {
int p = k;
for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
int y = list.get(j);
int diff = x - y;
if (p >= diff) {
int add = p / diff;
int min = Math.min(map.get(y), add);
p -= min * diff;
cnt += min;
} else {
break;
}
}
}
ans = Math.max(ans, cnt);
}
return ans;
}
}
- 时间复杂度:得到去重后的频数后选集合复杂度为 $O(n)$;最坏情况下去重后仍有 $n$ 个频数,且判断 $k$ 次操作内某个频数最多凑成多少复杂度为 $O(n)$。整体复杂度为 $O(n^2)$
- 空间复杂度:$O(n)$
排序 + 前缀和 + 二分 + 滑动窗口
先对原数组 $nums$ 进行从小到大排序,如果存在真实最优解 $len$,意味着至少存在一个大小为 $len$ 的区间 $[l, r]$,使得在操作次数不超过 $k$ 的前提下,区间 $[l, r]$ 的任意值 $nums[i]$ 的值调整为 $nums[r]$。
这引导我们利用「数组有序」&「前缀和」快速判断「某个区间 $[l, r]$ 是否可以在 $k$ 次操作内将所有值变为 $nums[r]$」:
具体的,我们可以二分答案 $len$ 作为窗口长度,利用前缀和我们可以在 $O(1)$ 复杂度内计算任意区间的和,同时由于每次操作只能对数进行加一,即窗口内的所有数最终变为 $nums[r]$ ,最终目标区间和为 $nums[r] * len$,通过比较目标区间和和真实区间和的差值,我们可以知道 $k$ 次操作是否能将当前区间变为 $nums[r]$。
上述判断某个值 $len$ 是否可行的 check
操作复杂度为 $O(n)$,因此算法复杂度为 $O(n\log{n})$。
代码:1
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28class Solution {
int[] nums, sum;
int n, k;
public int maxFrequency(int[] _nums, int _k) {
nums = _nums;
k = _k;
n = nums.length;
Arrays.sort(nums);
sum = new int[n + 1];
for (int i = 1; i <= n; i++) sum[i] = sum[i - 1] + nums[i - 1];
int l = 0, r = n;
while (l < r) {
int mid = l + r + 1 >> 1;
if (check(mid)) l = mid;
else r = mid - 1;
}
return r;
}
boolean check(int len) {
for (int l = 0; l + len - 1 < n; l++) {
int r = l + len - 1;
int cur = sum[r + 1] - sum[l];
int t = nums[r] * len;
if (t - cur <= k) return true;
}
return false;
}
}
- 时间复杂度:排序的复杂度为 $O(n\log{n})$;计算前缀和数组复杂度为 $O(n)$;
check
函数的复杂度为 $O(n)$,因此二分复杂度为 $O(n\log{n})$。整体复杂度为 $O(n\log{n})$ - 空间复杂度:$O(n)$
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.1838
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。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。
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