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leetcode 1601 ~ 1650
有界数组中指定下标处的最大值

有界数组中指定下标处的最大值

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题目描述

代码结果

运行时间: 28 ms, 内存: 0.0 MB


/*
题目思路:
1. 使用Java Stream实现二分查找和计算。
2. 通过stream将数字范围映射为可行的nums[index]值,然后使用条件过滤。
3. 使用max查找最大值。
*/

import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public int maxValue(int n, int index, int maxSum) {
        return IntStream.rangeClosed(1, maxSum)
                .filter(mid -> canConstruct(n, index, maxSum, mid))
                .max()
                .orElse(1);
    }

    private boolean canConstruct(int n, int index, int maxSum, int target) {
        long sum = target;
        sum += sumLeft(index, target);
        sum += sumRight(n - index - 1, target);
        return sum <= maxSum;
    }

    private long sumLeft(int count, int peak) {
        if (peak > count) {
            long fullSum = (long) (peak - 1) * peak / 2;
            long excess = (long) (peak - count - 1) * (peak - count) / 2;
            return fullSum - excess;
        } else {
            long fullSum = (long) peak * (peak - 1) / 2;
            return fullSum + count - peak + 1;
        }
    }

    private long sumRight(int count, int peak) {
        return sumLeft(count, peak);
    }
}

解释

方法:

该题解利用数学方法和几何思想来求解问题。首先,它调整 index 位置,确保 index 靠近右边界,这样可以简化问题的对称性。接下来,它计算左右两侧的三角形区域的和,这些区域代表了如果中心点逐渐增加,周围元素需要按照最大差1的规则增加所需的最小总和。题解主要分为三种情况处理:1) 完美金字塔型,其中中心元素到两边的差值可以自由变化而不受边界限制;2) 右边界受限,左侧可以自由增加;3) 两侧都受到边界的限制。每种情况下,都通过数学公式来计算可能的最大中心值,同时注意到总和的限制。最后,根据计算得到的额外可用和分配给数组元素,来确定最终的最大值。

时间复杂度:

O(1)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
为什么在处理问题时需要将index调整至数组的右半部,这样做的目的和效果是什么?
在算法中调整index至数组的右半部是为了简化问题的对称性和计算复杂性。由于数组左右两侧的处理逻辑是对称的,如果index位于左半部,我们可以通过将其映射到右半部(即计算 `n - index - 1`),这样只需要考虑一种情况即可。这种映射使得算法的设计更为统一和简单,避免了重复编写处理左侧和右侧的代码,提高了代码的可读性和可维护性。
🦆
在解题思路中提到的三种情况(完美金字塔型、右边界受限、两侧都受到边界的限制),能否详细解释每种情况的适用条件和具体的数学处理方法?
1) 完美金字塔型:适用条件是maxSum足够小,使得index处的值增加不会使任何一侧的元素超过边界。此时,maxSum主要用于构造以index为顶点的对称金字塔。通过求平方根来估算顶点高度,因为金字塔的总和可以近似表示为平方函数。 2) 右边界受限:适用条件是右侧元素因为边界限制而不能达到理想的金字塔形状,而左侧可以自由增加。这种情况下,需要计算左侧的自由增长和右侧达到边界时的总和,然后解一元二次方程来找到index处的最大值。 3) 两侧都受到边界的限制:当maxSum较大,两侧元素都达到边界后还有剩余的总和。此时,需要计算两侧的总和之后剩余的部分平均分配给每个元素,从而得到index处的最大可能值。
🦆
题解中提到的`tri_left`和`tri_right`计算公式代表什么意义,它们如何影响到最终的`nums[index]`的最大可能值?
`tri_left`和`tri_right`分别代表如果中心元素逐步增加,不触及边界时,左侧和右侧可以达到的最大增长和。这两个值是通过等差数列求和公式计算得到的,表示从index向左或向右,每个元素最多可以比前一个元素多1的增长总和。在计算nums[index]的最大可能值时,这两个值帮助我们估算在不超过边界的情况下,可以向左右两侧分配的总和。如果总和超过这个值,就意味着必须考虑边界影响,或者需要重新分配多出的部分。

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