LeetCode动画 | 1338.数组大小减半

本文解析了LeetCode上编号为1338的题目“数组大小减半”,介绍了如何使用贪心算法求解,通过示例详细阐述了解题思路和步骤,包括哈希表和直接寻址表的应用。

今天分享一个LeetCode题,题号是1338,标题是数组大小减半,题目标签是贪心算法和数组。

题目描述

给你一个整数数组 arr。你可以从中选出一个整数集合,并删除这些整数在数组中的每次出现。

返回 至少 能删除数组中的一半整数的整数集合的最小大小。

示例 1:

输入:arr = [3,3,3,3,5,5,5,2,2,7]
输出:2

解释:选择 {3,7} 使得结果数组为 [5,5,5,2,2]、长度为 5(原数组长度的一半)。
大小为 2 的可行集合有 {3,5},{3,2},{5,2}。
选择 {2,7} 是不可行的,它的结果数组为 [3,3,3,3,5,5,5],新数组长度大于原数组的二分之一。

示例 2:

输入:arr = [7,7,7,7,7,7]
输出:1

解释:我们只能选择集合 {7},结果数组为空。

示例 3:

输入:arr = [1,9]
输出:1

示例 4:

输入:arr = [1000,1000,3,7]
输出:1

示例 5:

输入:arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
输出:5

提示:

1 <= arr.length <= 10^5
arr.length 为偶数
1 <= arr[i] <= 10^5

解题

此题题目标签是贪心算法,不过贪心贪心什么是贪心呢?

贪心算法的设计在于策略的选择,贪心算法是将求解的问题分解成若干个局部问题,而局部问题通过贪心得到最优解,一般取最大和最小值,或者某个极限。

所以贪心策略的选择适用于:局部最优策略从而达到全局的最优解。

回到题目描述,本题要求 至少 能删除数组的一半,即超过数组的一半,包含数组的一半。

再看示例1已经明确表示,大小为 2 的可行集合有 {3, 7}, {3, 5}, {3, 2}, {5, 2},选择{2, 7}却不可行,这和贪心算法有什么关系呢?在于整数的出现次数。

因为题目描述已经明确数组的长度为偶数,所以,假设整个数组的长度为20,如果最大的出现次数为10次及10次以上,则直接返回1;如果最大的次数为9次,剩下的出现次数肯定会有1次,返回2;如果最大的次数为8,因为题目要求是 至少 ,所以要看看有没有出现次数是2次及2次以上,可以干脆找第二大的出现次数。

所以,通过贪心算法求解局部问题的最优策略,第一个局部问题通过贪心策略找最大的出现次数,如果没有超过数组的一半,则继续第二个局部问题,同样通过贪心策略找第二大的出现此处,以此类推,直到超过数组的一半,从而达到全局问题的最优解。

出现次数可以通过哈希表去统计,接着取出现次数进行排序,然后进行贪心策略,动画和代码如下:

动画
Code:使用哈希表
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;

class Solution {

    public int minSetSize(int[] arr) {
        // 创建哈希表
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int a : arr)
            map.put(a, map.getOrDefault(a, 0) + 1);
        // 创建数组
        int[] lens = new int[map.size()]; // 各个值的数组长度
        int index = 0;
        for (int val : map.values()) {
            lens[index] = val;
            index++;
        }
        Arrays.sort(lens); // 排序 升序
        // 题目描述已经说明 arr.length 为偶数
        int len = arr.length / 2;
        // 贪心 优先取最大的
        for (int i = lens.length - 1; i >= 0; i--) {
            len -= lens[i];
            // 返回 至少 删除数组的一半
            if (len <= 0) return lens.length - i;
        }
        return -1;
    }
}

但是我们看到题目描述的提示如下:

1 <= arr.length <= 10^5
1 <= arr[i] <= 10^5

意味着可以直接使用数组计算,这样速度更快一点。

代码是将哈希表改为直接寻址表就可以了,代码如下:

Code:直接使用数组
import java.util.Arrays;

/**
 * 1 <= arr.length <= 10^5
 * arr.length 为偶数
 * 1 <= arr[i] <= 10^5
 */
class Solution {

    public int minSetSize(int[] arr) {
        // 创建直接寻址表
        int[] nums = new int[100001];
        for (int num : arr)
            nums[num]++;
        // 排序 建议止于nums最后一个数
        int maxLen = 0;
        for (int i = 1; i < 100001; i++)
            if (nums[i] != 0) maxLen = i;
        Arrays.sort(nums, 0, maxLen); // 排序这个区间
        int len = arr.length / 2;
        // 贪心
        for (int i = maxLen; i >= 1; i--) {
            len -= nums[i];
            if (len <= 0) return maxLen - i + 1;
        }
        return -1;
    }
}

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