Leetcode3224. 使差值相等的最少数组改动次数

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题目来源:3224. 使差值相等的最少数组改动次数

解法1:

想一想,什么情况下答案是 0?什么情况下答案是 1?

如果答案是 0,意味着所有 ∣nums[i]−nums[n−1−i]∣ 都等于同一个数 X。

如果答案是 1,意味着有 n/2−1 个 ∣nums[i]−nums[n−1−i]∣ 都等于同一个数 X。我们只需要修改那对不相等的,设这两个数分别为 p=nums[i], q=nums[n−1−i]。

不妨设 p≤q,分类讨论:

  • 如果修改 p,那么把 p 改成 0 可以让差值尽量大,此时差值为 q。
  • 如果修改 q,那么把 q 改成 k 可以让差值尽量大,此时差值为 k−p。
  • 如果 max(q,k−p)≥X,改其中一个数就行。
  • 如果 max(q,k−p)<X,p 和 q 两个数都要改。

注意题目保证 n 是偶数。

在这里插入图片描述

代码:

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=3224 lang=cpp
 *
 * [3224] 使差值相等的最少数组改动次数
 */

// @lc code=start
class Solution
{
public:
    int minChanges(vector<int> &nums, int k)
    {
        vector<int> cnt(k + 1), cnt2(k + 1);
        int n = nums.size();
        for (int i = 0; i < n / 2; i++)
        {
            int p = nums[i], q = nums[n - 1 - i];
            if (p > q)
            { // 保证 p <= q
                swap(p, q);
            }
            cnt[q - p]++;
            cnt2[max(q, k - p)]++;
        }

        int ans = n;
        int sum2 = 0; // 统计有多少对 (p,q) 都要改
        for (int x = 0; x <= k; x++)
        {
            // 其他 n/2-cnt[x] 对 (p,q) 至少要改一个数,在此基础上,有额外的 sum2 对 (p,q) 还要再改一个数
            ans = min(ans, n / 2 - cnt[x] + sum2);
            // 对于后面的更大的 x,当前的这 cnt2[x] 对 (p,q) 都要改
            sum2 += cnt2[x];
        }
        return ans;
    }
};
// @lc code=end

结果:

在这里插入图片描述

复杂度分析:

时间复杂度:O(n+k),其中 n 是数组 nums 的长度。

空间复杂度:O(k)。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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