2976.转换字符串的最小成本I

目标

给你两个下标从 0 开始的字符串 source 和 target ,它们的长度均为 n 并且由 小写 英文字母组成。

另给你两个下标从 0 开始的字符数组 original 和 changed ,以及一个整数数组 cost ,其中 cost[i] 代表将字符 original[i] 更改为字符 changed[i] 的成本。

你从字符串 source 开始。在一次操作中,如果 存在 任意 下标 j 满足 cost[j] == z 、original[j] == x 以及 changed[j] == y 。你就可以选择字符串中的一个字符 x 并以 z 的成本将其更改为字符 y 。

返回将字符串 source 转换为字符串 target 所需的 最小 成本。如果不可能完成转换,则返回 -1 。

注意,可能存在下标 i 、j 使得 original[j] == original[i] 且 changed[j] == changed[i] 。

示例 1:

输入:source = "abcd", target = "acbe", original = ["a","b","c","c","e","d"], changed = ["b","c","b","e","b","e"], cost = [2,5,5,1,2,20]
输出:28
解释:将字符串 "abcd" 转换为字符串 "acbe" :
- 更改下标 1 处的值 'b' 为 'c' ,成本为 5 。
- 更改下标 2 处的值 'c' 为 'e' ,成本为 1 。
- 更改下标 2 处的值 'e' 为 'b' ,成本为 2 。
- 更改下标 3 处的值 'd' 为 'e' ,成本为 20 。
产生的总成本是 5 + 1 + 2 + 20 = 28 。
可以证明这是可能的最小成本。

示例 2:

输入:source = "aaaa", target = "bbbb", original = ["a","c"], changed = ["c","b"], cost = [1,2]
输出:12
解释:要将字符 'a' 更改为 'b':
- 将字符 'a' 更改为 'c',成本为 1 
- 将字符 'c' 更改为 'b',成本为 2 
产生的总成本是 1 + 2 = 3。
将所有 'a' 更改为 'b',产生的总成本是 3 * 4 = 12 。

示例 3:

输入:source = "abcd", target = "abce", original = ["a"], changed = ["e"], cost = [10000]
输出:-1
解释:无法将 source 字符串转换为 target 字符串,因为下标 3 处的值无法从 'd' 更改为 'e' 。

说明:

  • 1 <= source.length == target.length <= 10^5
  • source、target 均由小写英文字母组成
  • 1 <= cost.length== original.length == changed.length <= 2000
  • original[i]、changed[i] 是小写英文字母
  • 1 <= cost[i] <= 10^6
  • original[i] != changed[i]

思路

求将字符串 source 转换为 target 的最小成本,转换成本由三个数组给出,将 original[i] 转换为 changed[i] 的成本为 cost[i]。

问题的关键在于有可能经过传递转换的成本更低,可以视为一个有向图中各个点之间的最短路径问题。

将三个描述成本的数组转换为邻接矩阵的形式,使用 floyd 算法可以解决。

代码


/**
 * @date 2026-01-29 9:07
 */
public class MinimumCost2976 {

    public long minimumCost(String source, String target, char[] original, char[] changed, int[] cost) {
        int[][] minCost = new int[26][26];
        for (int[] row : minCost) {
            Arrays.fill(row, Integer.MAX_VALUE);
        }
        int l = original.length;
        for (int i = 0; i < l; i++) {
            int o = original[i] - 'a';
            int c = changed[i] - 'a';
            minCost[o][c] = Math.min(minCost[o][c], cost[i]);
        }
        floyd(minCost);
        int n = source.length();
        long res = 0L;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int s = source.charAt(i) - 'a';
            int t = target.charAt(i) - 'a';
            if (s == t) {
                continue;
            }
            if (minCost[s][t] == Integer.MAX_VALUE) {
                return -1;
            }
            res += minCost[s][t];
        }
        return res;
    }

    public void floyd(int[][] dist) {
        for (int k = 0; k < 26; k++) {
            for (int i = 0; i < 26; i++) {
                if (dist[i][k] == Integer.MAX_VALUE){
                    continue;
                }
                for (int j = 0; j < 26; j++) {
                    if (dist[k][j] != Integer.MAX_VALUE && dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {
                        dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
                    }
                }
            }
        }
    }

}

性能

3651.带传送的最小路径成本

目标

给你一个 m x n 的二维整数数组 grid 和一个整数 k。你从左上角的单元格 (0, 0) 出发,目标是到达右下角的单元格 (m - 1, n - 1)。

有两种移动方式可用:

  • 普通移动:你可以从当前单元格 (i, j) 向右或向下移动,即移动到 (i, j + 1)(右)或 (i + 1, j)(下)。成本为目标单元格的值。
  • 传送:你可以从任意单元格 (i, j) 传送到任意满足 grid[x][y] <= grid[i][j] 的单元格 (x, y);此移动的成本为 0。你最多可以传送 k 次。

返回从 (0, 0) 到达单元格 (m - 1, n - 1) 的 最小 总成本。

示例 1:

输入: grid = [[1,3,3],[2,5,4],[4,3,5]], k = 2
输出: 7
解释:
我们最初在 (0, 0),成本为 0。
当前位置    移动           新位置      总成本
(0, 0)    向下移动        (1, 0)     0 + 2 = 2
(1, 0)    向右移动        (1, 1)     2 + 5 = 7
(1, 1)    传送到(2, 2)    (2, 2)     7 + 0 = 7
到达右下角单元格的最小成本是 7。

示例 2:

输入: grid = [[1,2],[2,3],[3,4]], k = 1
输出: 9
解释:
我们最初在 (0, 0),成本为 0。
当前位置    移动       新位置     总成本
(0, 0)    向下移动    (1, 0)    0 + 2 = 2
(1, 0)    向右移动    (1, 1)    2 + 3 = 5
(1, 1)    向下移动    (2, 1)    5 + 4 = 9
到达右下角单元格的最小成本是 9。

说明:

  • 2 <= m, n <= 80
  • m == grid.length
  • n == grid[i].length
  • 0 <= grid[i][j] <= 10^4
  • 0 <= k <= 10

思路

有一个 m x n 的二维矩阵 grid,可以向右/向下移动,每次移动的成本为目标单元格的值。此外,在任意单元格 (i, j),可以 零成本 传送到任意满足条件 (grid[x][y] <= grid[i][j]) 的单元格 (x, y)。求从 (0, 0) 出发最多传送 k 次到达 (m - 1, n - 1) 的最小成本。

定义 dp[i][j][t] 表示从 (0, 0) 最多传送 t 次到达 (i - 1, j - 1) 的最小成本。如果不传送,dp[i][j][t] = min(dp[i - 1][j][t], dp[i][j - 1][t]) + grid[i - 1][j - 1],如果传送,需要找到所有元素值大于等于 grid[i - 1][j - 1] 的单元格 (x, y),取 dp[x][y][t - 1] 的最小值。

代码


/**
 * @date 2026-01-28 10:04
 */
public class MinCost3651 {

    public int minCost(int[][] grid, int k) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        int[][][] dp = new int[m + 1][n + 1][k + 1];
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            for (int j = 0; j <= n; j++) {
                Arrays.fill(dp[i][j], Integer.MAX_VALUE / 2);
            }
        }
        int maxCost = 0;
        for (int[] row : grid) {
            for (int cost : row) {
                maxCost = Math.max(maxCost, cost);
            }
        }
        int[] min = new int[maxCost + 1];
        Arrays.fill(min, Integer.MAX_VALUE);
        int[] suffixMin = new int[maxCost + 2];
        Arrays.fill(suffixMin, Integer.MAX_VALUE);
        for (int t = 0; t <= k; t++) {
            dp[0][1][t] = -grid[0][0];
            dp[1][0][t] = -grid[0][0];
            for (int i = 1; i <= m; i++) {
                for (int j = 1; j <= n; j++) {
                    int cost = grid[i - 1][j - 1];
                    dp[i][j][t] = Math.min(Math.min(dp[i - 1][j][t], dp[i][j - 1][t]) + cost, suffixMin[cost]);
                    min[cost] = Math.min(min[cost], dp[i][j][t]);
                }
            }

            for (int i = maxCost; i >= 0; i--) {
                suffixMin[i] = Math.min(suffixMin[i + 1], min[i]);
            }
        }

        return dp[m][n][k];
    }

}

性能

3650.边反转的最小路径总成本

目标

给你一个包含 n 个节点的有向带权图,节点编号从 0 到 n - 1。同时给你一个数组 edges,其中 edges[i] = [ui, vi, wi] 表示一条从节点 ui 到节点 vi 的有向边,其成本为 wi。

每个节点 ui 都有一个 最多可使用一次 的开关:当你到达 ui 且尚未使用其开关时,你可以对其一条入边 vi → ui 激活开关,将该边反转为 ui → vi 并 立即 穿过它。

反转仅对那一次移动有效,使用反转边的成本为 2 * wi。

返回从节点 0 到达节点 n - 1 的 最小 总成本。如果无法到达,则返回 -1。

示例 1:

输入: n = 4, edges = [[0,1,3],[3,1,1],[2,3,4],[0,2,2]]
输出: 5
解释:
使用路径 0 → 1 (成本 3)。
在节点 1,将原始边 3 → 1 反转为 1 → 3 并穿过它,成本为 2 * 1 = 2。
总成本为 3 + 2 = 5。

示例 2:

输入: n = 4, edges = [[0,2,1],[2,1,1],[1,3,1],[2,3,3]]
输出: 3
解释:
不需要反转。走路径 0 → 2 (成本 1),然后 2 → 1 (成本 1),再然后 1 → 3 (成本 1)。
总成本为 1 + 1 + 1 = 3。

说明:

  • 2 <= n <= 5 * 10^4
  • 1 <= edges.length <= 10^5
  • edges[i] = [ui, vi, wi]
  • 0 <= ui, vi <= n - 1
  • 1 <= wi <= 1000

思路

有一个包含 n 个节点的有向带权图,节点编号为 0 ~ n - 1,对于每一条有向边可以将其方向反转一次,代价是权重的 2 倍,求 从 0n - 1 的最小路径成本。

建图,将一个方向的边同时建立双向连接,反向的权重乘以 2。然后使用 dijkstra 算法求最短路径即可。

代码


/**
 * @date 2026-01-27 8:54
 */
public class MinCost3650 {

    public int minCost(int n, int[][] edges) {
        List<int[]>[] g = new ArrayList[n];
        Arrays.setAll(g, l -> new ArrayList<>());
        for (int[] edge : edges) {
            int u = edge[0];
            int v = edge[1];
            int w = edge[2];
            g[u].add(new int[]{v, w});
            g[v].add(new int[]{u, 2 * w});
        }
        return dijkstra(g, 0, n - 1);
    }

    public int dijkstra(List<int[]>[] g, int start, int end) {
        int n = g.length;
        int[] dist = new int[n];
        Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE);
        dist[start] = 0;
        PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[1] - b[1]);
        q.offer(new int[]{start, 0});
        while (!q.isEmpty()) {
            int[] from = q.poll();
            int cur = from[0];
            int cost = from[1];
            if (cost > dist[cur]) {
                continue;
            }
            if (cur == end) {
                return cost;
            }
            for (int[] edge : g[cur]) {
                int next = edge[0];
                int weight = edge[1];
                if (dist[cur] + weight < dist[next]) {
                    dist[next] = dist[cur] + weight;
                    q.offer(new int[]{next, dist[next]});
                }
            }
        }
        return -1;
    }

}

性能

1200.最小绝对差

目标

给你个整数数组 arr,其中每个元素都 不相同。

请你找到所有具有最小绝对差的元素对,并且按升序的顺序返回。

每对元素对 [a,b] 如下:

  • a , b 均为数组 arr 中的元素
  • a < b
  • b - a 等于 arr 中任意两个元素的最小绝对差

示例 1:

输入:arr = [4,2,1,3]
输出:[[1,2],[2,3],[3,4]]

示例 2:

输入:arr = [1,3,6,10,15]
输出:[[1,3]]

示例 3:

输入:arr = [3,8,-10,23,19,-4,-14,27]
输出:[[-14,-10],[19,23],[23,27]]

说明:

  • 2 <= arr.length <= 10^5
  • -10^6 <= arr[i] <= 10^6

思路

找到数组 arr 中元素值距离最小的元素对,按照升序返回。升序指 元素对 内部升序,结果集中元素对第一个元素升序。

将数组排序,最小距离在相邻元素中产生。

代码


/**
 * @date 2026-01-26 8:44
 */
public class MinimumAbsDifference1200 {

    public List<List<Integer>> minimumAbsDifference(int[] arr) {
        Arrays.sort(arr);
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        int n = arr.length;
        int diff = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            diff = Math.min(diff, arr[i + 1] - arr[i]);
        }
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            if (arr[i + 1] - arr[i] == diff) {
                List<Integer> tmp = new ArrayList<>();
                tmp.add(arr[i]);
                tmp.add(arr[i + 1]);
                res.add(tmp);
            }
        }
        return res;
    }
}

性能

1984.学生分数的最小差值

目标

给你一个 下标从 0 开始 的整数数组 nums ,其中 nums[i] 表示第 i 名学生的分数。另给你一个整数 k 。

从数组中选出任意 k 名学生的分数,使这 k 个分数间 最高分 和 最低分 的 差值 达到 最小化 。

返回可能的 最小差值 。

示例 1:

输入:nums = [90], k = 1
输出:0
解释:选出 1 名学生的分数,仅有 1 种方法:
- [90] 最高分和最低分之间的差值是 90 - 90 = 0
可能的最小差值是 0

示例 2:

输入:nums = [9,4,1,7], k = 2
输出:2
解释:选出 2 名学生的分数,有 6 种方法:
- [9,4,1,7] 最高分和最低分之间的差值是 9 - 4 = 5
- [9,4,1,7] 最高分和最低分之间的差值是 9 - 1 = 8
- [9,4,1,7] 最高分和最低分之间的差值是 9 - 7 = 2
- [9,4,1,7] 最高分和最低分之间的差值是 4 - 1 = 3
- [9,4,1,7] 最高分和最低分之间的差值是 7 - 4 = 3
- [9,4,1,7] 最高分和最低分之间的差值是 7 - 1 = 6
可能的最小差值是 2

说明:

  • 1 <= k <= nums.length <= 1000
  • 0 <= nums[i] <= 10^5

思路

nums 中选择 k 个元素,求这 k 个元素中最大值与最小值的差的最小值。

要使差值最小,应该尽量缩小所选元素之间的距离。排序,使用定长滑动窗口,窗口内最大值与最小值的差即为 nums[r] - nums[l]

代码


/**
 * @date 2026-01-26 9:59
 */
public class MinimumDifference1984 {

    public int minimumDifference(int[] nums, int k) {
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        Arrays.sort(nums);
        int l = 0;
        int n = nums.length;
        for (int r = k - 1; r < n; r++) {
            res = Math.min(res, nums[r] - nums[l++]);
        }
        return res;
    }
}

性能

1877.数组中最大数对和的最小值

目标

一个数对 (a,b) 的 数对和 等于 a + b 。最大数对和 是一个数对数组中最大的 数对和 。

  • 比方说,如果我们有数对 (1,5) ,(2,3) 和 (4,4),最大数对和 为 max(1+5, 2+3, 4+4) = max(6, 5, 8) = 8 。

给你一个长度为 偶数 n 的数组 nums ,请你将 nums 中的元素分成 n / 2 个数对,使得:

  • nums 中每个元素 恰好 在 一个 数对中,且
  • 最大数对和 的值 最小 。

请你在最优数对划分的方案下,返回最小的 最大数对和 。

示例 1:

输入:nums = [3,5,2,3]
输出:7
解释:数组中的元素可以分为数对 (3,3) 和 (5,2) 。
最大数对和为 max(3+3, 5+2) = max(6, 7) = 7 。

示例 2:

输入:nums = [3,5,4,2,4,6]
输出:8
解释:数组中的元素可以分为数对 (3,5),(4,4) 和 (6,2) 。
最大数对和为 max(3+5, 4+4, 6+2) = max(8, 8, 8) = 8 。

说明:

  • n == nums.length
  • 2 <= n <= 10^5
  • n 是 偶数 。
  • 1 <= nums[i] <= 10^5

思路

将长度为偶数的数组 nums 划分成若干数对,求这些数对和的最大值的最小值。

每种划分方案可以得到数对的最大值,取不同方案中最大值的最小值。

容易猜到划分方案应该是最小值与最大值组成数对,次小值与次大值组成数对,以此类推。

可以使用交换论证法来证明,如果存在一个更优的方案,那么可以通过 局部交换 操作,将其逐步调整为贪心方案,且每一步都不增加代价(或保持最优)。

代码


/**
 * @date 2026-01-26 11:32
 */
public class MinPairSum1877 {

    public int minPairSum(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        int n = nums.length;
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
            res = Math.max(res, nums[i] + nums[n - 1 - i]);
        }
        return res;
    }

}

性能

3510.移除最小数对使数组有序II

目标

给你一个数组 nums,你可以执行以下操作任意次数:

  • 选择 相邻 元素对中 和最小 的一对。如果存在多个这样的对,选择最左边的一个。
  • 用它们的和替换这对元素。

返回将数组变为 非递减 所需的 最小操作次数 。

如果一个数组中每个元素都大于或等于它前一个元素(如果存在的话),则称该数组为非递减。

示例 1:

输入: nums = [5,2,3,1]
输出: 2
解释:
元素对 (3,1) 的和最小,为 4。替换后 nums = [5,2,4]。
元素对 (2,4) 的和为 6。替换后 nums = [5,6]。
数组 nums 在两次操作后变为非递减。

示例 2:

输入: nums = [1,2,2]
输出: 0
解释:
数组 nums 已经是非递减的。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • -10^9 <= nums[i] <= 10^9

提示:

  • We can perform the simulation using data structures.
  • Maintain an array index and value using a map since we need to find the next and previous ones.
  • Maintain the indices to be removed using a hash set.
  • Maintain the neighbor sums with the smaller indices (set or priority queue).
  • Keep the 3 structures in sync during the removals.

思路

代码

性能

3507.移除最小数对使数组有序I

目标

给你一个数组 nums,你可以执行以下操作任意次数:

  • 选择 相邻 元素对中 和最小 的一对。如果存在多个这样的对,选择最左边的一个。
  • 用它们的和替换这对元素。

返回将数组变为 非递减 所需的 最小操作次数 。

如果一个数组中每个元素都大于或等于它前一个元素(如果存在的话),则称该数组为非递减。

示例 1:

输入: nums = [5,2,3,1]
输出: 2
解释:
元素对 (3,1) 的和最小,为 4。替换后 nums = [5,2,4]。
元素对 (2,4) 的和为 6。替换后 nums = [5,6]。
数组 nums 在两次操作后变为非递减。

示例 2:

输入: nums = [1,2,2]
输出: 0
解释:
数组 nums 已经是非递减的。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 50
  • -1000 <= nums[i] <= 1000

思路

有一个数组 nums,每一次操作可以将数组中和最小的相邻元素用它们的和替换掉,求使得数组非递减所需要的最少操作次数。

暴力解法是每次遍历找到和最小的数对 并替换,直到数组非递减。可以使用 next 数组模拟链表来删除元素。

代码


/**
 * @date 2026-01-22 9:02
 */
public class MinimumPairRemoval3507 {

    public int minimumPairRemoval_v1(int[] nums) {
        int res = 0;
        boolean decrease;
        int n = nums.length;
        int[] next = new int[n];
        Arrays.setAll(next, i -> i + 1);
        do {
            decrease = false;
            int index = 0, sum = Integer.MAX_VALUE;
            for (int i = 0; next[i] < n; i = next[i]) {
                if (nums[next[i]] < nums[i]) {
                    decrease = true;
                }
                int s = nums[i] + nums[next[i]];
                if (s < sum) {
                    sum = s;
                    index = i;
                }
            }
            if (decrease) {
                nums[index] = sum;
                next[index] = next[next[index]];
                res++;
            }
        } while (decrease);
        return res;
    }

}

性能

3315.构造最小位运算数组II

目标

给你一个长度为 n 的质数数组 nums 。你的任务是返回一个长度为 n 的数组 ans ,对于每个下标 i ,以下 条件 均成立:

  • ans[i] OR (ans[i] + 1) == nums[i]

除此以外,你需要 最小化 结果数组里每一个 ans[i] 。

如果没法找到符合 条件 的 ans[i] ,那么 ans[i] = -1 。

质数 指的是一个大于 1 的自然数,且它只有 1 和自己两个因数。

示例 1:

输入:nums = [2,3,5,7]
输出:[-1,1,4,3]
解释:
对于 i = 0 ,不存在 ans[0] 满足 ans[0] OR (ans[0] + 1) = 2 ,所以 ans[0] = -1 。
对于 i = 1 ,满足 ans[1] OR (ans[1] + 1) = 3 的最小 ans[1] 为 1 ,因为 1 OR (1 + 1) = 3 。
对于 i = 2 ,满足 ans[2] OR (ans[2] + 1) = 5 的最小 ans[2] 为 4 ,因为 4 OR (4 + 1) = 5 。
对于 i = 3 ,满足 ans[3] OR (ans[3] + 1) = 7 的最小 ans[3] 为 3 ,因为 3 OR (3 + 1) = 7 。

示例 2:

输入:nums = [11,13,31]
输出:[9,12,15]
解释:
对于 i = 0 ,满足 ans[0] OR (ans[0] + 1) = 11 的最小 ans[0] 为 9 ,因为 9 OR (9 + 1) = 11 。
对于 i = 1 ,满足 ans[1] OR (ans[1] + 1) = 13 的最小 ans[1] 为 12 ,因为 12 OR (12 + 1) = 13 。
对于 i = 2 ,满足 ans[2] OR (ans[2] + 1) = 31 的最小 ans[2] 为 15 ,因为 15 OR (15 + 1) = 31 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • 2 <= nums[i] <= 10^9
  • nums[i] 是一个质数。

思路

有一个长度为 n 的质数列表 nums,针对质数 nums[i],找到最小的值 res[i] 满足 res[i] | (res[i] + 1) == nums[i]

参考 3314.构造最小位运算数组I,数值范围变成了 10^9,纯暴力方法不可行。

考虑 x + 1x bit 位的影响,加 1 会将 x 最右侧的 0 变为 1,同时将 0 右侧的连续 1 变为 0x | x + 1 实际上就是将 x 的最右侧的 0 变为 1。现在已知 num = x | x + 1,需要反过来找到最小的 x。根据前面的分析,num 最低位一定是连续的 1,要使 x 最小,只需将连续 1 的最高位置为 0 即可。

代码


/**
 * @date 2026-01-21 9:03
 */
public class MinBitwiseArray3315 {

    public int[] minBitwiseArray(List<Integer> nums) {
        int n = nums.size();
        int[] res = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int num = nums.get(i);
            int j = 0;
            while ((1 & (num >> j)) == 1) {
                j++;
            }
            if (j == 0) {
                res[i] = -1;
            } else {
                res[i] = (num ^ (1 << (j - 1)));
            }
        }
        return res;
    }
}

性能

3314.构造最小位运算数组I

目标

给你一个长度为 n 的质数数组 nums 。你的任务是返回一个长度为 n 的数组 ans ,对于每个下标 i ,以下 条件 均成立:

  • ans[i] OR (ans[i] + 1) == nums[i]

除此以外,你需要 最小化 结果数组里每一个 ans[i] 。

如果没法找到符合 条件 的 ans[i] ,那么 ans[i] = -1 。

质数 指的是一个大于 1 的自然数,且它只有 1 和自己两个因数。

示例 1:

输入:nums = [2,3,5,7]
输出:[-1,1,4,3]
解释:
对于 i = 0 ,不存在 ans[0] 满足 ans[0] OR (ans[0] + 1) = 2 ,所以 ans[0] = -1 。
对于 i = 1 ,满足 ans[1] OR (ans[1] + 1) = 3 的最小 ans[1] 为 1 ,因为 1 OR (1 + 1) = 3 。
对于 i = 2 ,满足 ans[2] OR (ans[2] + 1) = 5 的最小 ans[2] 为 4 ,因为 4 OR (4 + 1) = 5 。
对于 i = 3 ,满足 ans[3] OR (ans[3] + 1) = 7 的最小 ans[3] 为 3 ,因为 3 OR (3 + 1) = 7 。

示例 2:

输入:nums = [11,13,31]
输出:[9,12,15]
解释:
对于 i = 0 ,满足 ans[0] OR (ans[0] + 1) = 11 的最小 ans[0] 为 9 ,因为 9 OR (9 + 1) = 11 。
对于 i = 1 ,满足 ans[1] OR (ans[1] + 1) = 13 的最小 ans[1] 为 12 ,因为 12 OR (12 + 1) = 13 。
对于 i = 2 ,满足 ans[2] OR (ans[2] + 1) = 31 的最小 ans[2] 为 15 ,因为 15 OR (15 + 1) = 31 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • 2 <= nums[i] <= 1000
  • nums[i] 是一个质数。

思路

有一个长度为 n 的质数列表 nums,针对质数 nums.get(i),找到最小的值 res[i] 满足 (res[i] | res[i] + 1) == nums.get(i)。

针对每一个质数,直接枚举所有可能的值,判断是否满足条件。

代码


/**
 * @date 2026-01-20 0:15
 */
public class MinBitwiseArray3314 {

    public int[] minBitwiseArray(List<Integer> nums) {
        int n = nums.size();
        int[] res = new int[n];
        Arrays.fill(res, -1);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int num = nums.get(i);
            for (int j = 0; j < num; j++) {
                if ((j | (j + 1)) == num){
                    res[i] = j;
                    break;
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

性能