561. Array Partition I

本文介绍了一道算法题目,任务是将一个包含2n个整数的数组分为n组,每组两个数,目标是使每组中较小数之和最大化。通过排序和贪心策略实现这一目标。

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Given an array of 2n integers, your task is to group these integers into n pairs of integer, say (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) which makes sum of min(ai, bi) for all i from 1 to n as large as possible.

Example 1:

Input: [1,4,3,2]

Output: 4
Explanation: n is 2, and the maximum sum of pairs is 4 = min(1, 2) + min(3, 4).

Note:

  1. n is a positive integer, which is in the range of [1, 10000].

  1. All the integers in the array will be in the range of [-10000, 10000].

题意:

一个含有2n个数的数组,分成n组,每组两个数,使得min(ai,bi)的和最大,求最大值。

思路:

贪心。在含有最小数的那组里,因为无论取别的什么数,它们之间的最小值还是最小的那个数,所以就取次小的那个,使得剩余部分尽可能大。

代码:

class Solution {
public:
    int arrayPairSum(vector<int>& nums) {
        sort(nums.begin(),nums.end());
        int n=nums.size();
        int sum=0;
        for(int i=0;i+1<n;i+=2)
            sum+=min(nums[i],nums[i+1]);
        return sum;
    }
};

### 使用RDD的`partitionBy`方法进行分区操作 在 Spark 中,`partitionBy` 方法用于对键值对类型的 RDD 进行重新分区。该方法接受一个 `Partitioner` 对象作为参数,此对象定义了数据如何分配到各个分区内[^3]。 #### 语法说明 以下是 `partitionBy` 方法的标准语法: ```scala def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] ``` 其中,`partitioner` 是实现 `org.apache.spark.Partitioner` 接口的一个自定义分区器实例。它决定了每个键值对会被放置在哪一个分区内。 #### 实现细节 当调用 `partitionBy` 方法时,Spark 将会基于所提供的分区器重新分布数据。如果未将结果持久化,则每次使用该 RDD 时都会触发重新计算和分区的操作,这可能导致性能下降并增加网络开销[^2]。 #### 示例代码 下面是一个简单的 Scala 示例,展示如何利用 `partitionBy` 和内置的 `HashPartitioner` 来调整 RDD 的分区数量: ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.HashPartitioner object PartitionByExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("PartitionExample").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) // 创建初始 RDD (假设为 key-value pair 形式) val data = List(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)) val initialRdd = sc.parallelize(data).repartition(4) // 初始设置为 4 个分区 println(s"Initial number of partitions: ${initialRdd.partitions.size}") // 应用 partitionBy 并指定新的分区数 val repartitionedRdd = initialRdd.partitionBy(new HashPartitioner(2)) // 改变成 2 个分区 println(s"After partitionBy, the number of partitions is now: ${repartitionedRdd.partitions.size}") // 输出各分区的内容以验证效果 repartitionedRdd.glom().collect().foreach { array => println(array.mkString(", ")) } sc.stop() } } ``` 上述程序创建了一个包含三组键值对的数据集合,并将其划分为四个逻辑上的子集(即分区)。接着通过应用 `partitionBy` 函数改变其结构至仅有两个分区为止。最后打印出每个新分区中的元素列表以便确认实际变化情况。 #### 性能优化建议 为了防止不必要的重复执行昂贵的 shuffle 操作,在完成 `partitionBy` 处理之后应当考虑显式地保存中间状态于内存或者磁盘之中。可以通过调用诸如 `.cache()` 或者 `.persist()` 等 API 达成目的。 ---
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