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leetcode 1501 ~ 1550
最小不兼容性

最小不兼容性

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题目描述

代码结果

运行时间: 57 ms, 内存: 16.0 MB


/*
题目思路:
1. 计算nums的长度,如果不能被k整除,直接返回-1。
2. 使用回溯法尝试将数组划分为k个子集。
3. 确保每个子集中没有重复元素。
4. 计算每个子集的最大值和最小值的差,并累加得到不兼容性和。
5. 返回最小的不兼容性和。
*/
import java.util.*;
import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public int minimumIncompatibility(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        if (n % k != 0) return -1;
        int subsetSize = n / k;
        Arrays.sort(nums);
        int[] dp = new int[1 << n];
        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
        dp[0] = 0;
        IntStream.range(0, 1 << n).forEach(mask -> {
            if (Integer.bitCount(mask) % subsetSize == 0) {
                IntStream.range(0, n).filter(i -> (mask & (1 << i)) == 0).forEach(i -> {
                    int nextMask = mask | (1 << i);
                    int minVal = nums[i], maxVal = nums[i];
                    for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                        if ((mask & (1 << j)) == 0 && nums[j] != nums[i]) {
                            nextMask |= (1 << j);
                            maxVal = nums[j];
                        }
                    }
                    dp[nextMask] = Math.min(dp[nextMask], dp[mask] + maxVal - minVal);
                });
            }
        });
        return dp[(1 << n) - 1] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[(1 << n) - 1];
    }
}

解释

方法:

首先检查是否有任何数字出现次数超过k次,如果有,直接返回-1,因为无法形成k个不包含相同元素的子集。之后通过深度优先搜索(DFS)尝试形成所有可能的子集,并计算不兼容性的总和。使用一个整数的位表示法来跟踪哪些元素已被选择。基于位运算的技巧,例如left.bit_count()和left & -left,用来控制和优化搜索过程。如果当前已组成的子集大小达到应有的大小,则尝试开始新的子集。如果找到一个可行的分配方式,那么更新最小不兼容性。这个算法依赖于位运算和回溯来遍历所有可能的子集组合。

时间复杂度:

O(2^n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

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在算法中,为什么选择使用深度优先搜索(DFS)而不是动态规划或其他算法来解决这个问题?
选择使用深度优先搜索(DFS)来解决这个问题主要是因为问题的本质是查找所有可能的子集组合以找到满足条件的最优分配。DFS是在组合问题中常用的方法,能够有效探索所有可能的子集配置。动态规划通常适用于有明确子问题重叠和最优子结构的问题,而本问题中子集的选择相互独立,且状态空间非常大,使用动态规划可能导致状态数过多,难以管理。此外,DFS允许回溯,这对于探索不同的组合尝试是非常有用的。
🦆
算法实现中提到使用位运算来跟踪元素选择状态,请问这种方法相比传统的数组或集合有什么优势和劣势?
使用位运算来跟踪元素的选择状态相比传统的数组或集合具有一些明显的优势。优势包括更快的计算速度,因为位运算(如AND, OR, XOR等)在硬件级别上非常高效;空间效率高,一个整数可以表示多达32或64位的状态,这降低了内存使用。然而,位运算的劣势包括可读性较差,对于不熟悉位操作的人来说代码可能难以理解;另外,位运算的操作限制了元素数量,即只能处理位数等于整数位数的情况,对于更大的数据集需要更复杂的数据结构如位图。
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题解中提到,如果一个元素的出现次数超过k次就直接返回-1。这种情况下,是否存在更优的预处理方法来减少不必要的计算?
在题解中提到的方法已经是一个相对高效的预处理步骤,即通过计数来直接确定是否有元素的出现次数超过k次。这种方式可以在进一步的搜索之前快速判断是否存在有效的解决方案,从而避免了不必要的计算。虽然这种方法已经很高效,但进一步的优化可能包括并行处理元素计数或使用更高效的数据结构来加速查找和更新操作。然而,对于大多数实际应用场景,使用简单的计数器就足够了,因为这步预处理的计算复杂度仅为O(n),并且在空间复杂度上也非常高效。

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