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每日算法学习记录 - 250506
今天记录了三道算法题的解题过程和思路,分享给大家。
3192. 使二进制数组全部等于 1 的最少操作次数 II
题目

思路
贪心
解题过程
我们从左到右遍历数组。使用一个变量 ret 来记录已经执行的操作次数。
对于当前元素 nums[i],它的实际值会受到其左边(即索引小于 i 的位置)操作的影响。
- 如果
ret是偶数,那么nums[i]的实际值就是它本身nums[i]。 - 如果
ret是奇数,那么nums[i]的实际值被翻转了 (0 变为 1, 1 变为 0),即1 - nums[i]。
我们的目标是让 nums[i] 在考虑了之前 ret 次操作影响后的实际状态为 1。
如果 nums[i] 的当前实际状态是 0,我们就必须在 i 位置执行一次操作。这次操作会翻转从 nums[i] 到数组末尾的所有元素,从而确保 nums[i] 变为 1。同时,我们增加 ret 的计数。
判断逻辑可以总结为:
- 目标状态:1
- 当前原始值:
nums[i] - 已有翻转次数:
ret nums[i]受已有翻转影响后的状态:current_val = (nums[i] + ret) % 2(或者理解为:如果ret是偶数,current_val = nums[i];如果ret是奇数,current_val = 1 - nums[i])。- 如果
current_val是 0,我们就需要执行一次操作,ret++。
代码中的 if (x == flag),其中 x 是 nums[i],flag 是 ret % 2:
- 如果
nums[i] == 0且ret % 2 == 0(偶数次翻转,nums[i]实际是 0),则需要翻转,ret++。 - 如果
nums[i] == 1且ret % 2 == 1(奇数次翻转,nums[i]实际是 0),则需要翻转,ret++。
这两种情况恰好是nums[i] == ret % 2。
复杂度
- 时间复杂度: O ( N ) O(N) O(N)
- 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)
Code
class Solution {public int minOperations(int[] nums) {int ret = 0;for (int x : nums) {int flag = ret % 2;if (x == flag) {ret++;}}return ret;}
}
2789. 合并后数组中的最大元素
题目

思路
贪心
解题过程
这道题的关键在于从右往左遍历数组。我们维护 curSum 表示从当前位置向右合并能得到的元素值(即当前正在构建的合并块的总和),同时用 maxVal 记录遍历过程中出现过的最大的 curSum(即最大的可能合并块)。
- 从数组的最后一个元素
nums[n-1]开始:curSum初始化为nums[n-1]。maxVal初始化为nums[n-1]。
- 然后从
nums[n-2]向左遍历到nums[0]:- 对于当前元素
nums[i]:- 如果
nums[i] <= curSum:说明nums[i]可以和右边的curSum代表的合并块进行合并(满足nums[i] <= nums[i+1]的条件,其中nums[i+1]实际上是curSum)。我们将nums[i]加到curSum上,即curSum += nums[i]。 - 如果
nums[i] > curSum:说明nums[i]不能和右边的curSum合并,因为它比右边已经合并的块还要大。此时,nums[i]成为一个新的、独立的合并块的起点(或者说它本身就是一个块),所以curSum被重置为nums[i]。
- 如果
- 每次更新
curSum后,都用maxVal = Math.max(maxVal, curSum)来更新全局记录的最大合并块值。
- 对于当前元素
- 遍历结束后,
maxVal就是数组中能合并出的最大元素。
复杂度
- 时间复杂度: O ( N ) O(N) O(N)
- 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)
Code
class Solution {public long maxArrayValue(int[] nums) {int n = nums.length;if (n == 1) {return nums[0];}long curSum = nums[n - 1];long maxVal = nums[n - 1];for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {if (nums[i] <= curSum) {curSum += nums[i];} else {curSum = nums[i];}maxVal = Math.max(maxVal, curSum);}return maxVal;}
}
153. 寻找旋转排序数组中的最小值(复习)
题目

这是第二次写这道题了,写的还不错,基本上已经掌握了,就不再多说了。
详细题解见每日算法-250415
Code
class Solution {public int findMin(int[] nums) {int left = 0, rigth = nums.length - 1;int k = nums[rigth];while (left <= rigth) {int mid = left + (rigth - left) / 2;if (nums[mid] < k) {rigth = mid - 1;} else {left = mid + 1;}}return left >= nums.length ? nums[rigth] : nums[left];}
}
