【堆 优先队列】1354. 多次求和构造目标数组

news2024/11/15 5:25:01

本文涉及知识点

堆 优先队列

LeetCode1354. 多次求和构造目标数组

给你一个整数数组 target 。一开始,你有一个数组 A ,它的所有元素均为 1 ,你可以执行以下操作:
令 x 为你数组里所有元素的和
选择满足 0 <= i < target.size 的任意下标 i ,并让 A 数组里下标为 i 处的值为 x 。
你可以重复该过程任意次
如果能从 A 开始构造出目标数组 target ,请你返回 True ,否则返回 False 。
示例 1:
输入:target = [9,3,5]
输出:true
解释:从 [1, 1, 1] 开始
[1, 1, 1], 和为 3 ,选择下标 1
[1, 3, 1], 和为 5, 选择下标 2
[1, 3, 5], 和为 9, 选择下标 0
[9, 3, 5] 完成
示例 2:
输入:target = [1,1,1,2]
输出:false
解释:不可能从 [1,1,1,1] 出发构造目标数组。
示例 3:
输入:target = [8,5]
输出:true

提示:
N == target.length
1 <= target.length <= 5 * 104
1 <= target[i] <= 109

优先队列

性质一:任何时候构造的数组arr,任意元素都大于>0。下面用数学归纳法证明:
一,初始状态全部为1,符合。
二,假定操作前符合,则操作后也符合。操作前符合,意味者其和大于0,即修改后arr[i]的值大于0。
如果长度为1 ,target[0]等于1则可以构造,否则不能构造。故下文只讨论n >=2。
性质二:根据性质一,n>=2,操作后,最大值一定会越来越大,且不会存在和最大值相同的其它值。
某处操作后,最大值的下标为i1,值为max1,和为sum1。则arr[i1]操作之前的值为 arr[i1] 为: max1 - (sum1-max1)
这样做会超时,比如:[109,1]会执行109次。
改成:

const int canSub = heap.top() - 1;
const int cnt = canSub / (sum - heap.top());
			if (cnt < 1) { return false; }
			const auto old = heap.top() - (sum - heap.top())* cnt;

时间复杂度 :O(logn l o g 1.5 ∑ ( t a r g e t ) log_{1.5}{\sum(target)} log1.5(target))
如果cnt为1 ,总和至少减少三分之一。
cnt为2,至少减少二分之一。
总而言之,每次操作总和会减少1。

代码

将所有数据放到大根堆heap中,sum是大根堆中数据之和。不断执行 上述操作,直到 heap.top()为1。
target全为1,也无需特殊处理。
初始heap全部是正数,修改后新增的值也为正数,故:sum1- heap.top()必定大于0。
由于heap中的数只会越来越小,故 heap中的数永远小于等于109,故canSub-1一定在int范围内。

核心代码

class Solution {
public:
	bool isPossible(vector<int>& target) {
		priority_queue<int> heap;
		long long sum = 0;
		for (const auto& n : target) {
			heap.emplace(n);
			sum += n;
		}
		if (1 == heap.size()) { return 1 == heap.top(); }
		while (1 != heap.top()) {				
			const int canSub = heap.top() - 1;
			const int cnt = canSub / (sum - heap.top());
			if (cnt < 1) { return false; }
			const auto old = heap.top() - (sum - heap.top())* cnt;
			sum -= heap.top();
			heap.pop();
			sum += old;
			heap.emplace(old);
		}
		return true;
	}
};

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