373. Find K Pairs with Smallest Sums

最新推荐文章于 2023-11-07 08:50:13 发布

原创最新推荐文章于 2023-11-07 08:50:13 发布 · 418 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

算法专栏收录该内容

9 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种寻找两个升序数组中组成最小k对和的高效算法。通过使用最小堆（PriorityQueue）来实现，确保了时间和空间复杂度的有效控制。文章详细解释了算法的具体实现步骤，并给出了完整的Java代码实现。

题意：输入两个整形升序数组，整数k，要求分别从2个数组中取出2个数组成对，输出和最小的k个对。

思路：1 参考leetcode discuss；

2 PriorityQueue实现最小堆，具体步骤如下：

初始化为array1中的前k个元素（注意，如果array1中的长度小于k，则为array1.length）和array2中的首个元素组成的pair；

每次从堆中剔除首个元素p（即目前堆中pair的和最小），然后将p中对应array2的下标后移（注意后移之前判断是否到达array2的边界），把<(int[2])p[0], p[1]=nums2[index+1]>添加到堆中。

时间复杂度为 O（klogk）。因为堆中的元素最多k个。

public class Solution {
	class Pair{
		int[] pair;
		int idx; //numArry2[curIndex]
		long sum;
		public Pair(int idx, int n1, int n2) {
			super();
			this.idx = idx; //note current searched index of array2
			pair = new int[]{n1, n2};
			sum = (long)n1 + n2;
		}
	}
	class ComPair implements Comparator{
		public int compare(Pair o1, Pair o2) {
			return Long.compare(o1.sum, o2.sum); //o1.sum - o2.sum
		}
	}
	public List kSmallestPairs(int[] nums1, int[] nums2, int k){
		List ret = new ArrayList<>();
		if(nums1 == null || nums2 == null || nums1.length == 0 || nums2.length == 0){
			return ret;
		}
		PriorityQueue q = new PriorityQueue<>(k, new ComPair());
		for(int i = 0; i < nums1.length && i < k; i++){
			q.offer(new Pair(0, nums1[i], nums2[0])); //klogk
		}
		for(int i = 0; i < k && !q.isEmpty(); i++){
			Pair p = q.poll(); //remove head of the queue O(logk)
			ret.add(p.pair);
			if(p.idx < nums2.length-1){
				q.offer(new Pair(p.idx+1, p.pair[0], nums2[p.idx+1]));
			}
		}
		return ret;
	}
}