力扣 462. 最少移动次数使数组元素相等 II

本文解析了如何使用快速选择算法在LeetCode题目中求解将数组元素变相等的最少操作次数,通过排序找到中位数作为目标值,计算绝对差值和得出答案。

题目来源:https://leetcode.cn/problems/minimum-moves-to-equal-array-elements-ii/

大致题意:
给一个数组,每次操作可以将一个数 +1 或者 -1,求将数组所有元素变相等的最少操作次数

思路

若想让数组元素都相等,那么需要将较小的数变大,较大的数变小,这就需要找一个合适的中间值让其他数增加或减少为该值

比较合适的选择即为数组的中位数,那么只要找到中位数就可以通过遍历数组,求出所有元素与中位数的绝对值的和,该和即为答案

找中位数的方法可以是排序后直接取中间值,也可以通过快速选择的方法在 O(n) 的时间复杂度内找到该数

这里我直接使用了排序后取中位数的方法

public int minMoves2(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);	// 排序
        int n = nums.length;
        int mid = n / 2;
        int target = nums[mid];	// 取中位数
        int ans = 0;
        // 获取数组所有元素与中位数的差值和
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i < mid) {
                ans += target - nums[i];
            } else {
                ans += nums[i] - target;
            } 
        }
        return ans;
    }
### 解题思路 LeetCode 2090 题目要求计算一个数组中每个元素的半径为 `k` 的子数组的平均值。如果某个元素的位置 `i` 满足其左右各有 `k` 个元素,即从 `i-k` 到 `i+k` 的子数组存在,则计算该子数组的平均值;否则结果为 `-1`。 为了高效地解决这个问题,可以使用 **滑动窗口** 技术。通过维护一个滑动窗口的和,可以在 `O(n)` 时间复杂度内完成计算。 #### 关键点 - 初始化窗口的大小为 `2*k + 1`,如果数组长度小于这个值,则某些位置无法形成完整的子数组。 - 首先计算初始窗口的总和,然后逐个移动窗口,并更新总和(减去退出窗口的元素,加上进入窗口的元素)。 - 对于无法形成完整窗口的位置,直接标记为 `-1`。 --- ### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: vector<int> getAverages(vector<int>& nums, int k) { long long n = nums.size(); long long windowSize = 2 * k + 1; vector<int> avg(n, -1); if (windowSize > n) return avg; // 如果窗口比数组还大,全部返回-1 long long sum = 0; for (int i = 0; i < windowSize; ++i) { sum += nums[i]; } avg[k] = sum / windowSize; // 第一个窗口的平均值 for (int i = windowSize; i < n; ++i) { sum += nums[i] - nums[i - windowSize]; // 滑动窗口更新 avg[i - k] = sum / windowSize; // 计算当前窗口的平均值 } return avg; } }; ``` --- ### 示例说明 假设输入如下: ```cpp vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; int k = 3; ``` 输出将是: ```cpp {-1, -1, -1, 4, 5, 6, -1, -1, -1} ``` 其中只有中间部分能够形成完整的窗口,其他位置由于缺少足够的元素而返回 `-1`。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:`O(n)`,其中 `n` 是数组的长度。整个算法只遍历数组一次。 - **空间复杂度**:`O(n)`,用于存储最终的结果数组。 --- ### 性能优化建议 - 使用 `long long` 类型确保累加过程中不会溢出。 - 提前处理窗口大小大于数组长度的情况,避免无效计算。 ---
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