最富有客户的资产总量

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 17 ms, 内存: 16.2 MB

/*
 思路：
 我们可以使用Java Stream API来简化代码。通过使用mapToInt和sum方法，我们可以轻松地计算每个客户的总资产，然后使用max来找到最大的总资产。
*/
import java.util.Arrays;
public class Solution {
    public int maximumWealth(int[][] accounts) {
        return Arrays.stream(accounts)
                     .mapToInt(customer -> Arrays.stream(customer).sum())
                     .max()
                     .orElse(0);
    }
}

解释

方法:

题解的核心思路是遍历每一位客户的银行账户，计算每位客户的资产总和，然后找出这些总和中的最大值。首先，初始化一个列表来存储每位客户的资产总和。遍历每个客户的账户，利用 Python 的内置函数 sum() 计算每行的资产总和，并将结果存储到初始化的列表中。最后，使用 max() 函数获取这个列表中的最大值，即为最富有客户的资产总量。

时间复杂度:

O(m*n)

空间复杂度:

O(m)

代码细节讲解

🦆

题解中计算每位客户资产总和使用了Python的sum()函数，这种方法是否是遍历每个元素来计算总和，还是有更优化的内部实现？

▷

Python的sum()函数基本上是通过遍历列表中的每个元素，累加其值来计算总和的。虽然这个过程是在Python的内部C级别代码中实现的，使得其运行速度比纯Python代码快，但从算法的角度来看，它仍然是一个线性时间复杂度的操作，即O(n)，其中n是列表中的元素数量。因此，sum()函数的核心实现仍然是基于元素的遍历。

🦆

在题解中使用了for循环来遍历accounts列表，如果accounts列表非常大，这种方法的性能表现如何？

▷

题解中的for循环遍历每个客户的账户列表，计算每个客户的资产总和。如果accounts列表非常大，即客户数量很多，这种方法的性能会受到一定的影响。具体来说，时间复杂度为O(m*n)，其中m是客户数量，n是每个客户的账户数量。每次计算一个客户的资产总和是O(n)的操作，需要对所有m个客户都进行一次，所以总体上是线性关系。对于非常大的数据集，这种方法可能会导致性能瓶颈，尤其是在每个客户账户数量也较大的情况下。

🦆

题解中的算法考虑了所有的客户和所有的银行账户，如果我们只关心最富有的客户，是否有办法在遍历过程中直接维护最大值，而不存储每个客户的资产总和？

▷

是的，可以优化算法以避免存储每个客户的资产总和，而只在遍历过程中直接维护一个最大值。这可以通过初始化一个变量来存储当前的最大资产总和，然后在遍历每个客户的账户时，计算其资产总和，并与当前存储的最大值进行比较，如果更大，则更新这个最大值。这样，我们只需要一个变量来存储最大值，从而减少空间复杂度到O(1)，同时保持时间复杂度为O(m*n)。具体代码可以修改为： python class Solution: def maximumWealth(self, accounts: List[List[int]]) -> int: max_wealth = 0 for account in accounts: current_wealth = sum(account) if current_wealth > max_wealth: max_wealth = current_wealth return max_wealth 这种方法更加内存效率高，特别是在处理大量数据时。

最富有客户的资产总量

题目描述

代码结果

解释

代码细节讲解

相关问题