题目：

2558. 从数量最多的堆取走礼物

给你一个整数数组 gifts ，表示各堆礼物的数量。每一秒，你需要执行以下操作：

• 选择礼物数量最多的那一堆。
• 如果不止一堆都符合礼物数量最多，从中选择任一堆即可。
• 选中的那一堆留下平方根数量的礼物（向下取整），取走其他的礼物。

返回在 k 秒后剩下的礼物数量。

示例 1：

输入：gifts = [25,64,9,4,100], k = 4
输出：29
解释： 
按下述方式取走礼物：
- 在第一秒，选中最后一堆，剩下 10 个礼物。
- 接着第二秒选中第二堆礼物，剩下 8 个礼物。
- 然后选中第一堆礼物，剩下 5 个礼物。
- 最后，再次选中最后一堆礼物，剩下 3 个礼物。
最后剩下的礼物数量分别是 [5,8,9,4,3] ，所以，剩下礼物的总数量是 29 。

示例 2：

输入：gifts = [1,1,1,1], k = 4
输出：4
解释：
在本例中，不管选中哪一堆礼物，都必须剩下 1 个礼物。 
也就是说，你无法获取任一堆中的礼物。 
所以，剩下礼物的总数量是 4 。

提示：

• 1 <= gifts.length <= 103
• 1 <= gifts[i] <= 109
• 1 <= k <= 103

解答：

方法1：

暴力法：先排序，再将最大的那个进行平方

方法2：堆

代码：

方法1：

class Solution {
    public long pickGifts(int[] gifts, int k) {
        int n=gifts.length;
        for(int i=0;i<k;i++){
            Arrays.sort(gifts);
            gifts[n-1]=(int)Math.floor(Math.sqrt(gifts[n-1]));
        }
        long sum=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            sum+=gifts[i];
            //System.out.println(gifts[i]);
        }
        return sum;
    }
}

方法2：

class Solution {
    int[] heap = new int[10010];
    int sz = 0;
    public long pickGifts(int[] gs, int k) {
        for (int x : gs) add(-x);
        while (k-- > 0) add(-(int)Math.sqrt(-pop()));
        long ans = 0;
        while (sz != 0) ans += -heap[sz--];  // 没必要再维持堆的有序, 直接读取累加
        return ans;
    }
    void swap(int a, int b) {
        int c = heap[a];
        heap[a] = heap[b];
        heap[b] = c;
    }
    void up(int u) {
        // 将「当前节点 i」与「父节点 i / 2」进行比较, 若父节点值更大, 则进行交换
        int fa = u / 2;
        if (fa != 0 && heap[fa] > heap[u]) {
            swap(fa, u);
            up(fa);
        }
    }
    void down(int u) {
        // 将当「前节点 cur」与「左节点 l」及「右节点 r」进行比较, 找出最小值, 若当前节点不是最小值, 则进行交换
        int cur = u;
        int l = u * 2, r = u * 2 + 1;
        if (l <= sz && heap[l] < heap[cur]) cur = l;
        if (r <= sz && heap[r] < heap[cur]) cur = r;
        if (cur != u) {
            swap(cur, u);
            down(cur);
        }
    }
    void add(int x) {
        heap[++sz] = x;
        up(sz);
    }
    int peek() {
        return heap[1];
    }
    int pop() {
        int ans = peek();
        heap[1] = heap[sz--];
        down(1);
        return ans;
    }
}

结果：