剩余银饰的重量 - 华为OD统一考试
OD统一考试(C卷)
分值: 100分
题解: Java / Python / C++

题目描述
有N块二手市场收集的银饰,每块银饰的重量都是正整数,收集到的银饰会被熔化用于打造新的饰品。
每一回合,从中选出三块 最重的 银饰,然后一起熔掉。
假设银饰的重量分别为 x 、y和z,且 x <= y <= z。那么熔掉的可能结果如下:
- 如果 x == y == z,那么三块银饰都会被完全熔掉;
- 如果 x == y 且 y != z,会剩余重量为 z - y 的银块无法被熔掉;
- 如果 x != y 且 y == z,会剩余重量为 y - x 的银块无法被熔掉;
- 如果 x != y 且 y != z,会剩余重量为 z - y 与 y - x 差值 的银块无法被熔掉。
- 最后,如果剩余两块,返回较大的重量(若两块重量相同,返回任意一块皆可);
- 如果只剩下一块,返回该块的重量;如果没有剩下,就返回 0。
输入描述
输入数据为两行
第一行为银饰数组长度 n,1 ≤ n ≤ 40,
第二行为n块银饰的重量,重量的取值范围为[1,2000],重量之间使用空格隔开
输出描述
如果剩余两块,返回较大的重量(若两块重量相同,返回任意一块皆可);
如果只剩下一块,返回该块的重量;如果没有剩下,就返回 0。
示例1
输入:
3
1 1 1输出:
0说明:
选出1 1 1,得到 0,最终数组转换为 [],最后没有剩下银块,返回0
示例2
输入:
3
3 7 10输出:
1说明:
选出 3 7 10,需要计算 (7-3) 和 (10-7) 的差值,即(7-3)-(10-7)=1,所以数组转换为 [1],剩余一块,返回该块重量,返回1
题解
这道题目属于贪心算法的范畴,通过每一轮选择最重的三块银饰进行熔化,根据题目规则计算剩余银块的重量,并不断重复这个过程,直到没有银块为止。在这个过程中,需要注意每一轮熔化的计算方式,以及处理剩余银块的规则。
解题思路
- 使用一个最大堆(或最小堆,但在 Python 中需要对元素取反以实现最大堆的效果)来存储银饰的重量,保证每次选择的都是最重的三块银饰。
- 每次从堆中取出三块银饰,根据题目规则计算剩余银块的重量,并将结果重新放入堆中。
- 不断重复上述步骤,直到堆中银饰数量小于3个。
- 根据题目要求,返回最后剩余的银块重量。
Java
import java.util.Collections;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Scanner;
/*** @author code5bug*/
public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);int n = in.nextInt();PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());for (int i = 0; i < n; i++) {pq.offer(in.nextInt());}Solution solution = new Solution();System.out.println(solution.solve(pq));}
}class Solution {public int solve(PriorityQueue<Integer> pq) {if (pq.isEmpty()) {return 0;} else if (pq.size() == 1) {return pq.peek();} else if (pq.size() == 2) {return Math.max(pq.poll(), pq.poll());}int z = pq.poll(), y = pq.poll(), x = pq.poll();if (x == y && y == z) { // 全部融化} else if (x == y && y != z) {pq.offer(z - y);} else if (x != y && y == z) {pq.offer(y - x);} else {pq.offer(Math.abs((z - y) - (y - x)));}return solve(pq);}
}
Python
import heapqclass Solution:def solve(self, pq):if not pq:return 0elif len(pq) == 1:return pq[0]elif len(pq) == 2:return min(heapq.heappop(pq), heapq.heappop(pq))z = heapq.heappop(pq)y = heapq.heappop(pq)x = heapq.heappop(pq)if x == y and y == z: # 全部融化passelif x == y and y != z:heapq.heappush(pq, -abs(z - y))elif x != y and y == z:heapq.heappush(pq, -abs(y - x))else:heapq.heappush(pq, -abs((z - y) - (y - x)))return self.solve(pq)def main():n = int(input())pq = []for v in map(int, input().split()):heapq.heappush(pq, -v)solution = Solution()print(-solution.solve(pq))if __name__ == "__main__":main()
Python中没有大顶堆的实现。所以元素值进入时讲符号置反以达到想要的大顶堆的作用(最终输出结果时,再转回来)。
C++
#include <iostream>
#include <queue>
#include <functional>using namespace std;class Solution {
public:int solve(priority_queue<int>& pq) {if (pq.empty()) {return 0;} else if (pq.size() == 1) {return pq.top();} else if (pq.size() == 2) {int x = pq.top(); pq.pop();int y = pq.top(); pq.pop();return max(x, y);}int x = pq.top(); pq.pop();int y = pq.top(); pq.pop();int z = pq.top(); pq.pop();if (x == y && y == z) { // 全部融化} else if (x == y && y != z) {pq.push(z - y);} else if (x != y && y == z) {pq.push(y - x);} else {pq.push(abs((z - y) - (y - x)));}return solve(pq);}
};int main() {int n;cin >> n;priority_queue<int> pq;for (int i = 0; i < n; i++) {int temp;cin >> temp;pq.push(temp);}Solution solution;cout << solution.solve(pq) << endl;return 0;
}
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