3567.子矩阵的最小绝对差

目标

给你一个 m x n 的整数矩阵 grid 和一个整数 k。

对于矩阵 grid 中的每个连续的 k x k 子矩阵,计算其中任意两个 不同值 之间的 最小绝对差 。

返回一个大小为 (m - k + 1) x (n - k + 1) 的二维数组 ans,其中 ans[i][j] 表示以 grid 中坐标 (i, j) 为左上角的子矩阵的最小绝对差。

注意:如果子矩阵中的所有元素都相同,则答案为 0。

子矩阵 (x1, y1, x2, y2) 是一个由选择矩阵中所有满足 x1 <= x <= x2 且 y1 <= y <= y2 的单元格 matrix[x][y] 组成的矩阵。

示例 1:

输入: grid = [[1,8],[3,-2]], k = 2
输出: [[2]]
解释:
只有一个可能的 k x k 子矩阵:[[1, 8], [3, -2]]。
子矩阵中的不同值为 [1, 8, 3, -2]。
子矩阵中的最小绝对差为 |1 - 3| = 2。因此,答案为 [[2]]。

示例 2:

输入: grid = [[3,-1]], k = 1
输出: [[0,0]]
解释:
每个 k x k 子矩阵中只有一个不同的元素。
因此,答案为 [[0, 0]]。

示例 3:

输入: grid = [[1,-2,3],[2,3,5]], k = 2
输出: [[1,2]]
解释:
    有两个可能的 k × k 子矩阵:
        以 (0, 0) 为起点的子矩阵:[[1, -2], [2, 3]]。
            子矩阵中的不同值为 [1, -2, 2, 3]。
            子矩阵中的最小绝对差为 |1 - 2| = 1。
        以 (0, 1) 为起点的子矩阵:[[-2, 3], [3, 5]]。
            子矩阵中的不同值为 [-2, 3, 5]。
            子矩阵中的最小绝对差为 |3 - 5| = 2。
    因此,答案为 [[1, 2]]。

说明:

  • 1 <= m == grid.length <= 30
  • 1 <= n == grid[i].length <= 30
  • -10^5 <= grid[i][j] <= 10^5
  • 1 <= k <= min(m, n)

思路

有一个 m x n 矩阵 grid,返回所有 k x k 子矩阵的最小绝对差,最小绝对差指矩阵中任意两个元素相减的差的绝对值。k x k 子矩阵以左上角为标识,将结果保存到二维矩阵中。

最小的绝对差一定在大小相邻的元素中产生,可以暴力枚举,使用有序集合保存子矩阵中的元素,然后遍历有序集合,记录相邻元素的绝对差取最小的即可。

代码


/**
 * @date 2026-03-20 11:11
 */
public class MinAbsDiff3567 {

    public int[][] minAbsDiff(int[][] grid, int k) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        int[][] res = new int[m - k + 1][n - k + 1];
        for (int[] row : res) {
            Arrays.fill(row, Integer.MAX_VALUE);
        }
        for (int i = 0; i < m - k + 1; i++) {
            for (int j = 0; j < n - k + 1; j++) {
                TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>();
                for (int x = i; x < i + k; x++) {
                    for (int y = j; y < j + k; y++) {
                        set.add(grid[x][y]);
                    }
                }
                if (set.size() <= 1) {
                    res[i][j] = 0;
                    continue;
                }
                Iterator<Integer> iterator = set.iterator();
                int prev = iterator.next();
                while (iterator.hasNext()) {
                    Integer cur = iterator.next();
                    res[i][j] = Math.min(res[i][j], Math.abs(cur - prev));
                    prev = cur;
                }
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

1727.重新排列后的最大子矩阵

目标

给你一个二进制矩阵 matrix ,它的大小为 m x n ,你可以将 matrix 中的 列 按任意顺序重新排列。

请你返回最优方案下将 matrix 重新排列后,全是 1 的子矩阵面积。

示例 1:

输入:matrix = [[0,0,1],[1,1,1],[1,0,1]]
输出:4
解释:你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。
最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分,面积为 4 。

示例 2:

输入:matrix = [[1,0,1,0,1]]
输出:3
解释:你可以按照上图方式重新排列矩阵的每一列。
最大的全 1 子矩阵是上图中加粗的部分,面积为 3 。

示例 3:

输入:matrix = [[1,1,0],[1,0,1]]
输出:2
解释:由于你只能整列整列重新排布,所以没有比面积为 2 更大的全 1 子矩形。

示例 4:

输入:matrix = [[0,0],[0,0]]
输出:0
解释:由于矩阵中没有 1 ,没有任何全 1 的子矩阵,所以面积为 0 。

说明:

  • m == matrix.length
  • n == matrix[i].length
  • 1 <= m * n <= 10^5
  • matrix[i][j] 要么是 0 ,要么是 1 。

提示:

  • For each column, find the number of consecutive ones ending at each position.
  • For each row, sort the cumulative ones in non-increasing order and "fit" the largest submatrix.

思路

有一个 m x n 二进制矩阵 matrix,可以重新排列矩阵的列,求全 1 子矩阵的最大面积。

如果不允许重新排列,统计全1子矩阵的个数,参考 1504.统计全1子矩形 枚举底边与右边界。

针对每一列记录以当前行为终点连续 1 的高度,然后按高度排序,那么以当前行为底的最大子矩阵就可以求出来了。

代码


/**
 * @date 2026-03-17 9:37
 */
public class LargestSubmatrix1727 {

    public int largestSubmatrix(int[][] matrix) {
        int m = matrix.length;
        int n = matrix[0].length;
        int[][] ones = new int[m][n];
        System.arraycopy(matrix[0], 0, ones[0], 0, n);
        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (matrix[i][j] == 1) {
                    ones[i][j] = ones[i - 1][j] + 1;
                }
            }
        }
        int res = 0;
        for (int[] row : ones) {
            Arrays.sort(row);
            int i = n - 1;
            int l = 1;
            int max = 0;
            while (i >= 0 && row[i] > 0) {
                max = Math.max(max, row[i--] * l++);
            }
            res = Math.max(res, max);
        }
        return res;
    }
}

性能

1878.矩阵中最大的三个菱形和

目标

给你一个 m x n 的整数矩阵 grid 。

菱形和 指的是 grid 中一个正菱形 边界 上的元素之和。本题中的菱形必须为正方形旋转45度,且四个角都在一个格子当中。下图是四个可行的菱形,每个菱形和应该包含的格子都用了相应颜色标注在图中。

注意,菱形可以是一个面积为 0 的区域,如上图中右下角的紫色菱形所示。

请你按照 降序 返回 grid 中三个最大的 互不相同的菱形和 。如果不同的和少于三个,则将它们全部返回。

示例 1:

输入:grid = [[3,4,5,1,3],[3,3,4,2,3],[20,30,200,40,10],[1,5,5,4,1],[4,3,2,2,5]]
输出:[228,216,211]
解释:最大的三个菱形和如上图所示。
- 蓝色:20 + 3 + 200 + 5 = 228
- 红色:200 + 2 + 10 + 4 = 216
- 绿色:5 + 200 + 4 + 2 = 211

示例 2:

输入:grid = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
输出:[20,9,8]
解释:最大的三个菱形和如上图所示。
- 蓝色:4 + 2 + 6 + 8 = 20
- 红色:9 (右下角红色的面积为 0 的菱形)
- 绿色:8 (下方中央面积为 0 的菱形)

示例 3:

输入:grid = [[7,7,7]]
输出:[7]
解释:所有三个可能的菱形和都相同,所以返回 [7] 。

提示:

  • m == grid.length
  • n == grid[i].length
  • 1 <= m, n <= 100
  • 1 <= grid[i][j] <= 10^5

思路

有一个 m x n 矩阵 grid,返回矩阵中最大的三个 不相同 的菱形和。满足条件的菱形指矩阵内部的正方形顺时针旋转 45°,并且四个角必须占一个格子的正方形。菱形和就是其边界上的元素之和。

枚举所有合法的正菱形。针对每一个元素 (i, j),枚举以它作为对角线交点的所有可能的正菱形(正方形)。

经过观察发现,如果边上元素个数为 k + 1,那么上顶点坐标为 (i - k, j),下顶点坐标为 (i + k, j),左顶点坐标为 (i, j - k),右顶点坐标为 (i, j + k)

枚举 (i, j) 所在行 [j - k, j + k] 范围内的元素。注意左右顶点的上下元素重合到自身,不能重复累加。特殊处理两端点,中间枚举 x ∈ [j - k + 1, j + k - 1] 累加上下 h 的元素值,即 (i - h, x)(i + h, x)。其中 h = k - Math.abs(j - x)k 表示中点到四个角的距离,x 表示列标,j - x 表示列标距离中点的距离。

上面的解法针对每一个中点重复累加了边上的元素和。更好做法是使用两个二维数组分别表示两个方向 上截止到 (u, v) 的前缀和。中点确定之后,可以确定边的四个角,进而可以计算前缀和。注意不要重复计算四个角。

代码


/**
 * @date 2026-03-16 9:37
 */
public class GetBiggestThree1878 {

    public int[] getBiggestThree(int[][] grid) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>((a, b) -> b - a);
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                for (int k = 0; i + k < m && i - k >= 0 && j - k >= 0 && j + k < n; k++) {
                    int sum = 0;
                    if (k == 0) {
                        set.add(grid[i][j]);
                        continue;
                    }
                    sum += grid[i][j - k] + grid[i][j + k];
                    for (int x = j - k + 1; x <= j + k - 1; x++) {
                        int h = k - Math.abs(j - x);
                        sum += grid[i - h][x] + grid[i + h][x];
                    }
                    set.add(sum);
                }
            }
        }
        int size = Math.min(3, set.size());
        int[] res = new int[size];
        Iterator<Integer> iterator = set.iterator();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            res[i] = iterator.next();
        }
        return res;
    }

}

性能

1356.根据数字二进制下1的数目排序

目标

给你一个整数数组 arr 。请你将数组中的元素按照其二进制表示中数字 1 的数目升序排序。

如果存在多个数字二进制中 1 的数目相同,则必须将它们按照数值大小升序排列。

请你返回排序后的数组。

示例 1:

输入:arr = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
输出:[0,1,2,4,8,3,5,6,7]
解释:[0] 是唯一一个有 0 个 1 的数。
[1,2,4,8] 都有 1 个 1 。
[3,5,6] 有 2 个 1 。
[7] 有 3 个 1 。
按照 1 的个数排序得到的结果数组为 [0,1,2,4,8,3,5,6,7]

示例 2:

输入:arr = [1024,512,256,128,64,32,16,8,4,2,1]
输出:[1,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024]
解释:数组中所有整数二进制下都只有 1 个 1 ,所以你需要按照数值大小将它们排序。

示例 3:

输入:arr = [10000,10000]
输出:[10000,10000]

示例 4:

输入:arr = [2,3,5,7,11,13,17,19]
输出:[2,3,5,17,7,11,13,19]

示例 5:

输入:arr = [10,100,1000,10000]
输出:[10,100,10000,1000]

说明:

  • 1 <= arr.length <= 500
  • 0 <= arr[i] <= 10^4

思路

将数组 arr 中的元素按照 bitCount 升序排列,如果相等根据元素值升序排列。

代码


/**
 * @date 2026-02-25 8:42
 */
public class SortByBits1356 {

    public int[] sortByBits(int[] arr) {
        return Arrays.stream(arr)
                .boxed()
                .sorted(Comparator.comparing(Integer::bitCount).thenComparing(Integer::intValue))
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .toArray();
    }

}

性能

761.特殊的二进制字符串

目标

特殊的二进制字符串 是具有以下两个性质的二进制序列:

  • 0 的数量与 1 的数量相等。
  • 二进制序列的每一个前缀码中 1 的数量要大于等于 0 的数量。

给定一个特殊的二进制字符串 s。

一次移动操作包括选择字符串 s 中的两个连续的、非空的、特殊子串,并交换它们。两个字符串是连续的,如果第一个字符串的最后一个字符与第二个字符串的第一个字符的索引相差正好为 1。

返回在字符串上应用任意次操作后可能得到的字典序最大的字符串。

示例 1:

输入: S = "11011000"
输出: "11100100"
解释:
将子串 "10" (在 s[1] 出现) 和 "1100" (在 s[3] 出现)进行交换。
这是在进行若干次操作后按字典序排列最大的结果。

示例 2:

输入:s = "10"
输出:"10"

说明:

  • 1 <= s.length <= 50
  • s[i] 为 '0' 或 '1'。
  • s 是一个特殊的二进制字符串。

思路

代码

性能

3634.使数组平衡的最少移除数目

目标

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k。

如果一个数组的 最大 元素的值 至多 是其 最小 元素的 k 倍,则该数组被称为是 平衡 的。

你可以从 nums 中移除 任意 数量的元素,但不能使其变为 空 数组。

返回为了使剩余数组平衡,需要移除的元素的 最小 数量。

注意:大小为 1 的数组被认为是平衡的,因为其最大值和最小值相等,且条件总是成立。

示例 1:

输入:nums = [2,1,5], k = 2
输出:1
解释:
移除 nums[2] = 5 得到 nums = [2, 1]。
现在 max = 2, min = 1,且 max <= min * k,因为 2 <= 1 * 2。因此,答案是 1。

示例 2:

输入:nums = [1,6,2,9], k = 3
输出:2
解释:
移除 nums[0] = 1 和 nums[3] = 9 得到 nums = [6, 2]。
现在 max = 6, min = 2,且 max <= min * k,因为 6 <= 2 * 3。因此,答案是 2。

示例 3:

输入:nums = [4,6], k = 2
输出:0
解释:
由于 nums 已经平衡,因为 6 <= 4 * 2,所以不需要移除任何元素。

说明:

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

思路

定义平衡数组是 元素最大值 <= k * 元素最小值 的数组。有一个数组 nums,每次操作可以移除一个元素,求使得数组变成平衡数组的最少操作次数。

直接二分查找大于 k * nums[i] 的最小下标 index,删掉的元素是前面 i 个元素(下标 i 其实是第 i + 1 个元素,前面有 i 个),加上 n - 1 - index + 1 个大于 k * nums[i] 的元素。

可以使用滑动窗口,删掉的元素就是总长度减去窗口内的元素,针对每一个 left 将其扩展到最右端,然后移出 left 继续判断。

代码


/**
 * @date 2026-02-06 8:54
 */
public class MinRemoval3634 {

    public int minRemoval(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        Arrays.sort(nums);
        int res = n - 1;
        int r = 0;
        for (int l = 0; l < n; l++) {
            while (r < n && (long) nums[l] * k >= nums[r]) {
                r++;
            }
            res = Math.min(res, n - (r - l));
        }
        return res;
    }

}

性能

3010.将数组分成最小总代价的子数组I

目标

给你一个长度为 n 的整数数组 nums 。

一个数组的 代价 是它的 第一个 元素。比方说,[1,2,3] 的代价是 1 ,[3,4,1] 的代价是 3 。

你需要将 nums 分成 3 个 连续且没有交集 的子数组。

请你返回这些子数组的 最小 代价 总和 。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,12]
输出:6
解释:最佳分割成 3 个子数组的方案是:[1] ,[2] 和 [3,12] ,总代价为 1 + 2 + 3 = 6 。
其他得到 3 个子数组的方案是:
- [1] ,[2,3] 和 [12] ,总代价是 1 + 2 + 12 = 15 。
- [1,2] ,[3] 和 [12] ,总代价是 1 + 3 + 12 = 16 。

示例 2:

输入:nums = [5,4,3]
输出:12
解释:最佳分割成 3 个子数组的方案是:[5] ,[4] 和 [3] ,总代价为 5 + 4 + 3 = 12 。
12 是所有分割方案里的最小总代价。

示例 3:

输入:nums = [10,3,1,1]
输出:12
解释:最佳分割成 3 个子数组的方案是:[10,3] ,[1] 和 [1] ,总代价为 10 + 1 + 1 = 12 。
12 是所有分割方案里的最小总代价。

说明:

  • 3 <= n <= 50
  • 1 <= nums[i] <= 50

思路

定义数组的代价是其第一个元素值,有一个数组 nums,将其分割成 3 个连续且不相交子数组,求子数组的最小总代价。

第一个数组的代价是固定的,问题变成从 1 ~ n -1 选两个最小的元素值。可以排序后取前三个元素的和,或者使用双指针记录最小与次小元素。

代码


/**
 * @date 2026-02-02 9:49
 */
public class MinimumCost3010 {

    public int minimumCost(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int min1 = Integer.MAX_VALUE;
        int min2 = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i] < min1) {
                min2 = min1;
                min1 = nums[i];
            } else if (nums[i] < min2) {
                min2 = nums[i];
            }
        }
        return nums[0] + min1 + min2;
    }
}

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