力扣 1877. 数组中最大数对和的最小值

该博客讨论了如何在给定数组中找到最小的最大数对和。通过排序和双指针方法,可以确保大的数与小的数配对,从而降低最大数对和。算法的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。

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题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/minimize-maximum-pair-sum-in-array/

大致题意:
给一个数组,将数组元素两两成对,求出可能有的最小的最大数对和。也就是,想办法让数对和的最大值最小。

思路

感觉就像求方差,数对和每个元素,平均值肯定是固定的(总和 除 总数量),但是元素之间差别太大,方差也就会大。就像是元素中,有元素特别大,也特别小。
我们要做的就是避免出现这种情况,尽量让方差比较小,也就是让数对和尽量差别不大,这样做最大的数对和也就会相对较小
那么,若想让达到相对较小的最大的数对和,需要将大的数加上小的数

排序+双遍历

若要将大的数加上小的数,需要找到大的数小的数
于是可以先将原数组升序排序,那么大的数就在末尾的位置,小的数就在靠前的位置。
那么就有如下方法:

  1. 先排序
  2. 使用双指针,一个从头开始遍历,一个从末尾开始遍历,当头指针大于尾指针时结束。
  3. 将当前双指针对应元素相加,然后存下该数对和最大数对和之间的最大值。

最终得到的就是相对较小的最大的数对和

代码:

public int minPairSum(int[] nums) {
        int maxSum = 0;
        Arrays.sort(nums); // 排序
		// 双指针开始遍历
        for (int i = 0, j = nums.length - 1; i < j; i++, j--) { 
            int sum = nums[i] + nums[j];
            maxSum = Math.max(sum, maxSum); // 求最大值
        }
        return maxSum;
    }

时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(logn)

### 力扣题目264(丑数 II)的C语言解决方案 力扣第264题《丑数 II》的目标是从正整数序列中找到第 `n` 个丑数。丑数是指只包含质因数 `2`, `3`, /或 `5` 的正整数。 一种常见的高效算法是动态规划方法,通过维护三个指针分别跟踪当前小的可以乘以 `2`, `3`, 或者 `5` 来生成下一个丑数的状态。以下是基于此思路的C语言实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int nthUglyNumber(int n) { int *ugly = (int *)malloc(n * sizeof(int)); ugly[0] = 1; int index2 = 0, index3 = 0, index5 = 0; for (int i = 1; i < n; ++i) { int next_ugly = fmin(fmin(ugly[index2] * 2, ugly[index3] * 3), ugly[index5] * 5); ugly[i] = next_ugly; if (next_ugly == ugly[index2] * 2) index2++; if (next_ugly == ugly[index3] * 3) index3++; if (next_ugly == ugly[index5] * 5) index5++; } int result = ugly[n - 1]; free(ugly); // Release memory after usage. return result; } // 测试函数 void test_nthUglyNumber() { printf("%d\n", nthUglyNumber(1)); // 输出应为 1 printf("%d\n", nthUglyNumber(10)); // 输出应为 12 } ``` #### 解决方案说明 上述代码实现了寻找第 `n` 个丑数的功能[^4]。具体逻辑如下: - 初始化数组 `ugly[]` 并设置第一个丑数为 `1`。 - 使用三个变量 `index2`, `index3`, `index5` 跟踪可能用于生成新丑数的位置。 - 对于每一个新的位置 `i`,计算三种可能性中的最小值作为下一个丑数:分别是 `ugly[index2]*2`, `ugly[index3]*3`, `ugly[index5]*5`。 - 更新对应的索引值以便后续继续生成更大的丑数。 这种方法的时间复杂度为 \(O(n)\),空间复杂度同样为 \(O(n)\)[^4]。 #### 注意事项 在实际应用过程中需要注意内存管理以及边界条件处理。例如当输入参数非法时应该返回错误提示或者抛出异常,在这里为了简化未做额外处理。
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