数组的最大与和
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代码结果
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// Java Stream Solution
// 思路:
// 1. 使用回溯法和流式API来枚举所有可能的分配方案。
// 2. 对于每一个方案,计算每个数字与其所在篮子编号的按位与结果之和。
// 3. 通过维护最大值来得到最大与和。
//
// 代码实现:
import java.util.stream.IntStream;
public class SolutionStream {
private int maxAndSum;
public int maxAndSum(int[] nums, int numSlots) {
maxAndSum = 0;
int[] slots = new int[numSlots + 1];
backtrack(nums, 0, slots);
return maxAndSum;
}
private void backtrack(int[] nums, int index, int[] slots) {
if (index == nums.length) {
int sum = IntStream.range(1, slots.length)
.filter(i -> slots[i] > 0)
.map(i -> IntStream.range(0, nums.length)
.filter(j -> nums[j] == slots[i])
.map(j -> nums[j] & i)
.sum())
.sum();
maxAndSum = Math.max(maxAndSum, sum);
return;
}
IntStream.range(1, slots.length).forEach(i -> {
if (slots[i] < 2) {
slots[i]++;
backtrack(nums, index + 1, slots);
slots[i]--;
}
});
}
}
解释
方法:
该题解使用了网络流的最小费用最大流算法来解决问题。首先,构建一个图,其中包含一个源点和一个汇点,以及代表数字和篮子的节点。为每个数字到每个篮子的边设置一个容量为无穷大,费用为该数字与篮子编号的按位与的负值。这样设置费用是为了最小费用流算法能求得最大与和。同时,将所有数字连接到源点的边的容量设为1,费用设为0,意味着每个数字只能选择一个篮子。每个篮子到汇点的边的容量设置为2,费用为0,表示每个篮子最多只能放两个数字。通过不断找到一条从源点到汇点的最小费用的路径并增加流量,直到没有增广路径存在,计算总的最小费用,并将其转化为最大与和。
时间复杂度:
O(V^2*E)
空间复杂度:
O(V + E)
代码细节讲解
🦆
为什么在构建网络流模型时,将每个数字到篮子的边的费用设置为该数字与篮子编号按位与的负值?
▷🦆
在题解中使用SPFA算法寻找最小费用路径,这种方法相比其他如Dijkstra算法有什么优势或特别之处?
▷🦆
题解中提到,每个篮子到汇点的边的容量设为2,这是如何保证每个篮子至多只能放两个数字的?
▷🦆
在题解的算法实现中,如何确保最终的输出是最大与和而非最小与和?
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