27.可被三整除的最大和(medium)

1262. 可被三整除的最大和 动态规划法灵活且通用,适合本题和类似“分组求最大和”的题目,代码简洁易扩展。贪心法思路简单直观,但在处理较大输入时堆排序操作可能带来效率影响。两者皆能正确解决题目,用户可根据实际需求选择。 阅读详情

1.题目链接:

1262. 可被三整除的最大和 - 力扣(LeetCode)1262. 可被三整除的最大和 - 给你一个整数数组 nums,请你找出并返回能被三整除的元素 最大和。 示例 1:输入:nums = [3,6,5,1,8]输出:18解释:选出数字 3, 6, 1 和 8,它们的和是 18(可被 3 整除的最大和)。示例 2:输入:nums = [4]输出:0解释:4 不能被 3 整除,所以无法选出数字,返回 0。示例 3:输入:nums = [1,2,3,4,4]输出:12解释:选出数字 1, 3, 4 以及 4,它们的和是 12(可被 3 整除的最大和)。 提示: * 1 <= nums.length <= 4 * 104 * 1 <= nums[i] <= 104https://leetcode.cn/problems/greatest-sum-divisible-by-three/description/2.题目描述:

给你一个整数数组nums ,请你找出并返回能被三整除的元素最大和。

示例 1:​
输入:nums = [3,6,5,1,8]​
输出:18​
解释:选出数字 3, 6, 1 和 8,它们的和是 18(可被 3 整除的最大和)。​示例 2:​
输入:nums = [4]​
输出:0​
解释:4 不能被 3 整除,所以无法选出数字,返回 0。​
示例 3:​
输入:nums = [1,2,3,4,4]​
输出:12​
解释:选出数字 1, 3, 4 以及 4,它们的和是 12(可被 3 整除的最大和)。​

提示:

◦

1 <= nums.length <= 4 * 10^4

◦

1 <= nums[i] <= 10^4

3. 解法(正难则反 + 贪心 + 分类讨论):​
正难则反:
        我们可以先把所有的数累加在一起,然后根据累加和的结果,贪心的删除一些数。

分类讨论:

设累加和为 sum ,用 x  标记 %3 == 1  的数,用 y  标记 % 3 == 2  的数。 ​

那么根据 sum  的余数,可以分为下面三种情况:​

a.

sum % 3 == 0 ,此时所有元素的和就是满足要求的,那么我们一个也不用删除;sum % 3 == 1 ,此时数组中要么存在一个 x ,要么存在两个 y 。因为我们要的是最大

b.

值,所以应该选择 x  中最小的那么数,记为 x1 ,或者是 y  中最小以及次小的两个数,记

为 y1, y2 。​

那么,我们应该选择两种情况下的最大值:max(sum - x1, sum - y1 - y2) ;

c.

sum % 3 == 2 ,此时数组中要么存在一个 y ,要么存在两个 x 。因为我们要的是最大

值,所以应该选择 y  中最小的那么数,记为 y1 ,或者是 x  中最小以及次小的两个数,记

为 x1, x2 。​

那么,我们应该选择两种情况下的最大值:max(sum - y1, sum - x1 - x2) ;

Java算法代码:

class Solution {
    public int maxSumDivThree(int[] nums) {
        int INF = 0x3f3f3f3f;

        int sum = 0, x1 = INF, x2 = INF, y1 = INF, y2 = INF;
        for(int x : nums){
            sum += x;
            if(x % 3 ==1){
                if(x < x1){
                    x2 = x1;
                    x1 = x;
                }else if(x < x2){
                    x2 = x;
                }
            }else if(x % 3 ==2){
                if(x < y1){
                    y2 = y1;
                    y1 = x;
                }else if(x < y2){
                    y2 =x;
                }
            }
        }
        //分类讨论
        if(sum % 3 == 0) return sum;
        else if (sum %3 ==1) return Math.max(sum - x1, sum - y1 - y2);
        else return Math.max(sum - y1,sum - x1 -x2);
    }
}

运行结果:

贪心策略:

要想直接想到,得思考很久的。

Medium算法如何识别AI内容并影响推荐?实测27篇数据揭秘 Medium并非通过AI检测模型判别内容来源,而是基于用户行为建模‘可信度信号链’——包括主动寻址、阅读停顿、社交扩散等隐性指标。当AI参与度过高,易导致滚动节奏失衡、五感细节缺失、认知断点不足,进而触发算法对‘信息密度低’和‘经验真实性弱’的负向判定。本文结合27篇实测数据,解析Medium推荐系统底层逻辑,聚焦‘人类编辑痕迹’‘时空锚定能力’‘认知节奏控制’三大不可替代维度,并提供选题热力图、Prompt时空注入、三源事实核查等可落地的算法友好型写作策略。 阅读详情

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