力扣刷题第五天 使数组和小于等于x的最小时间

该篇文章介绍了如何使用动态规划解决一个关于整数数组的问题,目标是在最少时间内使数组元素之和小于等于给定的x。通过优先操作增长速度慢的元素,计算dp[j][i]表示操作前j个元素i次的最大减少值,最后找出满足条件的最小操作次数。

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题目:使数组和小于等于x的最小时间

给你两个长度相等下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 。每一秒,对于所有下标 0 <= i < nums1.length ,nums1[i] 的值都增加 nums2[i] 。操作 完成后 ,你可以进行如下操作:

  • 选择任一满足 0 <= i < nums1.length 的下标 i ,并使 nums1[i] = 0 。

同时给你一个整数 x 。

请你返回使 nums1 中所有元素之和 小于等于 x 所需要的 最少 时间,如果无法实现,那么返回 -1 。

实例:
输入:nums1 = [1,2,3], nums2 = [1,2,3], x = 4
输出:3
解释:
第 1 秒,我们对 i = 0 进行操作,得到 nums1 = [0,2+2,3+3] = [0,4,6] 。
第 2 秒,我们对 i = 1 进行操作,得到 nums1 = [0+1,0,6+3] = [1,0,9] 。
第 3 秒,我们对 i = 2 进行操作,得到 nums1 = [1+1,0+2,0] = [2,2,0] 。
现在 nums1 的和为 4 。不存在更少次数的操作,所以我们返回 3 。
解题思路:

        每一秒,对于所有下标 0 <= i < nums1.length ,nums1[i] 的值都增加 nums2[i],观察重置为零的数,会按照 nums2的速度增长,所以对于所有操作的数,我们应该优先操作增长速度慢的数。这样就可以出去更多的数。最终结果应为nums1的和加上nums2的和再减去可以消掉的最大数目。

       让我们按照 nums2 的大小对所有数值对进行排序(非递减顺序)。用 dp[j][i] 表示如果对前 j 个元素进行 i次操作,可以减少的最大总值,初始值为零。对于第 j 个元素,我们可以选择对其进行操作或者不操作,由此可以得到状态转移方程:dp[j][i]=max⁡(dp[j−1][i],dp[j−1][i−1]+nums2[j−1]×i+nums1[j−1])

      其中有 1≤i≤j≤n。

最后我们返回最小的 t,使满足 sum(nums1)+sum(nums2)×t−dp[n][t]≤x,如果不存在返回 −1。

class Solution {
public:
    int minimumTime(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int x) {
        int n = nums1.size();
        vector<vector<int>> dp(n+1,vector<int>(n+1,0));
        vector<pair<int,int>> nums(n);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            nums[i] = {nums2[i],nums1[i]};
        }
        sort(nums.begin(),nums.end());

        for(int j=1; j<=n; j++)
        {
            int b = nums[j - 1].first, a = nums[j - 1].second;
            for (int i  =j; i > 0;i--)
            {
                dp[j][i] = max(dp[j - 1][i],dp[j - 1][i - 1] + i * b +a);
            }
        }

        int s1 = accumulate(nums1.begin(),nums1.end(),0);
        int s2 = accumulate(nums2.begin(),nums2.end(),0);
        for (int i=0; i<=n; i++)
        {
            if(s2 * i+ s1 - dp[n][i] <= x)
            {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
};

 

 

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