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网站个人备案做企业网站,跨境电商网站,东莞网站建设_东莞网页设计,网络规划设计师和系统规划与管理师哪个容易LeetCode 373 查找和最小的 K 对数字题解 题目描述 给定两个以升序排列的整数数组 nums1 和 nums2,以及一个整数 k。定义一对值 (u,v),其中第一个元素来自 nums1,第二个元素来自 nums2。请找到和最小的 k 个数对。 解题思路 最小堆优化法…

LeetCode 373 查找和最小的 K 对数字题解

题目描述

给定两个以升序排列的整数数组 nums1 和 nums2,以及一个整数 k。定义一对值 (u,v),其中第一个元素来自 nums1,第二个元素来自 nums2。请找到和最小的 k 个数对。

解题思路

最小堆优化法

  1. 初始候选集:将nums1每个元素与nums2第一个元素组合
  2. 堆维护:使用最小堆动态维护候选对
  3. 结果收集:每次取出堆顶元素后补充新的候选对

核心逻辑

  1. 堆元素结构:(sum, i, j) 存储当前和、nums1索引、nums2索引
  2. 避免重复:通过索引递增保证每个组合只处理一次
  3. 提前终止:当收集够k个结果或堆为空时停止

复杂度分析

操作时间复杂度空间复杂度
堆初始化O(klogk)O(k)
堆弹出/压入O(klogk)O(k)
总复杂度O(klogk)O(k)

测试用例

常规测试

输入:

nums1 = [1,7,11]
nums2 = [2,4,6] 
k = 3```python
# LeetCode 373 查找和最小的 K 对数字
# https://leetcode.cn/problems/find-k-pairs-with-smallest-sums/description/import heapq
from typing import Listclass Solution:def kSmallestPairs(self, nums1: List[int], nums2: List[int], k: int) -> List[List[int]]:"""解法:最小堆 + 双指针时间复杂度:O(klogk)空间复杂度:O(k)"""if not nums1 or not nums2:return []heap = []# 初始化堆:将nums1中每个元素与nums2第一个元素组合for i in range(min(len(nums1), k)):heapq.heappush(heap, (nums1[i] + nums2[0], i, 0))result = []while heap and len(result) < k:# 取出当前最小和的组合val, i, j = heapq.heappop(heap)result.append([nums1[i], nums2[j]])# 将nums2的下一个元素加入堆(如果存在)if j + 1 < len(nums2):heapq.heappush(heap, (nums1[i] + nums2[j+1], i, j+1))return resultif __name__ == "__main__":# 测试用例test1 = Solution().kSmallestPairs([1,7,11], [2,4,6], 3)  # [[1,2],[1,4],[1,6]]test2 = Solution().kSmallestPairs([1,1,2], [1,2,3], 2)   # [[1,1],[1,1]]
http://www.dtcms.com/wzjs/526728.html

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