【2357. 使数组中所有元素都等于零】
来源:力扣(LeetCode)
描述:
给你一个非负整数数组 nums 。在一步操作中,你必须:
- 选出一个正整数
x,x需要小于或等于nums中 最小 的 非零 元素。 nums中的每个正整数都减去x。
返回使 nums 中所有元素都等于 0 需要的 最少 操作数。
示例 1:
输入:nums = [1,5,0,3,5]
输出:3
解释:
第一步操作:选出 x = 1 ,之后 nums = [0,4,0,2,4] 。
第二步操作:选出 x = 2 ,之后 nums = [0,2,0,0,2] 。
第三步操作:选出 x = 2 ,之后 nums = [0,0,0,0,0] 。
示例 2:
输入:nums = [0]
输出:0
解释:nums 中的每个元素都已经是 0 ,所以不需要执行任何操作。
提示:
- 1 <= nums.length <= 100
- 0 <= nums[i] <= 100
方法一:排序 + 模拟
这道题要求计算将非负整数数组 nums 中的所有元素减少到 0 的最少操作数。用 m 表示数组 nums 中的最小非零元素,则可以选择不超过 m 的正整数 x,将数组中的每个非零元素减 x。为了使操作数最少,应选择 x = m,理由如下。
- 当选择 x = m 时,经过一次操作之后,数组中的所有元素 m 都变成 0,且其余的所有非零元素都减少 m。
- 当选择 x < m 时,经过一次操作之后,数组中的所有元素 m 在减少 x 之后仍大于 0,为了使数组中的最小非零元素变成 0,至少还需要一次操作,因此至少需要两次操作使数组中的所有元素 m 都变成 0,且其余的所有非零元素都减少 m。
由于当 x < m 时使元素 m 变成 0 的操作数大于当 x = m 时使元素 m 变成 0 的操作数,且两种方案中,使元素 m 变成 0 之后,剩余的最小非零元素相同(所有非零元素都减少 m),因此只有当 x = m 时才能使操作数最少。
根据上述分析,应使用贪心策略使操作数最少,贪心策略为每次选择数组中的最小非零元素作为 x,将数组中的每个非零元素减 x。
可以根据贪心策略模拟操作过程,计算最少操作数。
首先将数组 nums 按升序排序,然后从左到右遍历排序后的数组 nums。对于每个遍历到的非零元素,该元素是数组中的最小非零元素,将该元素记为 x,将数组中的每个非零元素都减 x,将操作数加 1。遍历结束之后,即可得到最少操作数。
代码:
class Solution {
public:void subtract(vector<int>& nums, int x, int startIndex) {int length = nums.size();for (int i = startIndex; i < length; i++) {nums[i] -= x;}}int minimumOperations(vector<int>& nums) {int ans = 0;sort(nums.begin(), nums.end());int length = nums.size();for (int i = 0; i < length; i++) {if (nums[i] > 0) {subtract(nums, nums[i], i);ans++;}}return ans;}
};
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内存消耗:7.9 MB, 在所有 C++ 提交中击败了100.00%的用户
复杂度分析
时间复杂度:O(n2),其中 n 是数组 nums 的长度。排序需要 O(nlogn) 的时间,排序之后需要遍历数组一次,对于每个非零元素,将数组中的所有非零元素减去最小非零元素需要 O(n) 的时间,因此时间复杂度是 O(n2)。
空间复杂度:O(logn),其中 n 是数组 nums 的长度。排序需要 O(logn) 的递归调用栈空间。
方法二:哈希集合
由于每次操作都将数组中的所有非零元素减少一个相同的值,因此数组中的相等元素减少到 0 的操作数相等,数组中的不相等元素减少到 0 的操作数不相等。
又由于使用贪心策略操作时,每次操作都会将数组中的最小非零元素减少到 0,因此最少操作数等于数组中的不同非零元素的个数。
使用哈希集合存储数组中的所有非零元素,则哈希集合的大小等于数组中的不同非零元素的个数,即为最少操作数。
需要注意的是,由于目标是将数组中的所有元素减少 0,如果数组中的一个元素已经是 0 则不需要对该元素执行操作,因此只需要考虑数组中的不同非零元素的个数。
代码:
class Solution {
public:int minimumOperations(vector<int>& nums) {unordered_set<int> hashSet;for (int num : nums) {if (num > 0) {hashSet.emplace(num);}}return hashSet.size();}
};
执行用时:0 ms, 在所有 C++ 提交中击败了100.00%的用户
内存消耗:8.2 MB, 在所有 C++ 提交中击败了28.86%的用户
复杂度分析
时间复杂度:O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。需要遍历数组一次,每个非零元素加入哈希集合的时间是 O(1)。
空间复杂度:O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。哈希集合需要 O(n) 的空间。
author:LeetCode-Solution
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