Leetcode 3634. Minimum Removals to Balance Array

1. 解题思路

这一题思路上就是一个滑动窗口的思路。

我们首先将整个数组有序排列,然后分别从左向右考察每一个元素作为初始元素时,其右侧边界的位置,其两侧丢弃的元素即为要删除的元素,遍历一轮数组然后取出最小值即为最终的答案。

2. 代码实现

给出python代码实现如下:

class Solution:
    def minRemoval(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        nums = sorted(nums)
        n = len(nums)
        l, r = 0, 0
        ans = n
        while r < n:
            limit = nums[l] * k
            while r < n and nums[r] <= limit:
                r += 1
            ans = min(ans, n-r+l)
            l += 1
        return ans         

提交代码评测得到:耗时115ms,占用内存29.16MB。

### 滑动窗口 Z-Score 的计算方法 滑动窗口是一种常见的技术,用于处理时间序列或其他顺序数据中的局部特性。对于 Z-Score 而言,在滑动窗口中可以动态地计算每一段子集的标准分值。 以下是基于 Python 的实现方式: #### 1. **理论基础** Z-Score 是一种标准化方法,其定义如下: \[ \text{Z} = \frac{x - \mu}{\sigma} \] 其中 \(x\) 表示当前样本值,\(\mu\) 表示均值,\(\sigma\) 表示标准差。在滑动窗口的情况下,这些统计量仅限于当前窗口内的数据点[^3]。 #### 2. **Python 实现** 下面是一个完整的代码示例,展示如何利用滑动窗口来计算 Z-Score: ```python import numpy as np from scipy.stats import zscore def sliding_window_zscore(data, window_size): """ 计算滑动窗口下的 Z-Score :param data: 输入的时间序列数组 (numpy array) :param window_size: 滑动窗口的大小 :return: 返回每个位置对应窗口的 Z-Score 数组 """ n = len(data) result = [] for i in range(n - window_size + 1): # 遍历每一个可能的窗口起始点 window_data = data[i:i + window_size] # 提取当前窗口的数据 current_zscores = zscore(window_data) # 对该窗口应用 Z-Score 方法 result.append(current_zscores[-1]) # 只保留最后一个值(即当前位置) return np.array(result) # 测试数据 data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100) # 生成随机正态分布数据 window_size = 10 # 定义滑动窗口大小 # 执行函数并打印结果 zscores = sliding_window_zscore(data, window_size) print("滑动窗口 Z-Score 结果:", zscores[:10]) ``` 上述代码实现了以下功能: - 使用 `scipy.stats.zscore` 来计算每一窗口的 Z-Score。 - 将每次计算的结果存储下来,并最终返回整个序列上的 Z-Score 值。 #### 3. **性能优化建议** 如果输入数据较大或者实时性要求较高,则可以通过 NumPy 或 Pandas 进一步优化循环部分。例如,使用卷积操作代替显式的遍历过程。 #### 4. **注意事项** - 当前实现假设数据长度大于等于窗口大小;否则会抛出错误。 - 如果需要填充未覆盖区域的结果,可以在最后扩展输出数组以匹配原始数据维度。 --- ###
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