2561.重排水果

目标

你有两个果篮,每个果篮中有 n 个水果。给你两个下标从 0 开始的整数数组 basket1 和 basket2 ,用以表示两个果篮中每个水果的交换成本。你想要让两个果篮相等。为此,可以根据需要多次执行下述操作:

  • 选中两个下标 i 和 j ,并交换 basket1 中的第 i 个水果和 basket2 中的第 j 个水果。
  • 交换的成本是 min(basket1i,basket2j) 。

根据果篮中水果的成本进行排序,如果排序后结果完全相同,则认为两个果篮相等。

返回使两个果篮相等的最小交换成本,如果无法使两个果篮相等,则返回 -1 。

示例 1:

输入:basket1 = [4,2,2,2], basket2 = [1,4,1,2]
输出:1
解释:交换 basket1 中下标为 1 的水果和 basket2 中下标为 0 的水果,交换的成本为 1 。此时,basket1 = [4,1,2,2] 且 basket2 = [2,4,1,2] 。重排两个数组,发现二者相等。

示例 2:

输入:basket1 = [2,3,4,1], basket2 = [3,2,5,1]
输出:-1
解释:可以证明无法使两个果篮相等。

说明:

  • basket1.length == bakste2.length
  • 1 <= basket1.length <= 10^5
  • 1 <= basket1i,basket2i <= 10^9

思路

代码

性能

3487.删除后的最大子数组元素和

目标

给你一个整数数组 nums 。

你可以从数组 nums 中删除任意数量的元素,但不能将其变为 空 数组。执行删除操作后,选出 nums 中满足下述条件的一个子数组:

  • 子数组中的所有元素 互不相同 。
  • 最大化 子数组的元素和。

返回子数组的 最大元素和 。

子数组 是数组的一个连续、非空 的元素序列。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,4,5]
输出:15
解释:
不删除任何元素,选中整个数组得到最大元素和。

示例 2:

输入:nums = [1,1,0,1,1]
输出:1
解释:
删除元素 nums[0] == 1、nums[1] == 1、nums[2] == 0 和 nums[3] == 1 。选中整个数组 [1] 得到最大元素和。

示例 3:

输入:nums = [1,2,-1,-2,1,0,-1]
输出:3
解释:
删除元素 nums[2] == -1 和 nums[3] == -2 ,从 [1, 2, 1, 0, -1] 中选中子数组 [2, 1] 以获得最大元素和。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • -100 <= nums[i] <= 100

思路

有一个数组 nums,允许删除其中任意元素得到一个 非空 数组,使得最终数组中 不包含重复元素 并且所有 元素和最大

为了使和最大,我们应该删掉所有的负数,同时对剩余元素去重累加求和。需要注意如果数组中全是负数,需要保留最大元素。

代码


/**
 * @date 2025-07-25 8:55
 */
public class MaxSum3487 {

    public int maxSum(int[] nums) {
        int sum = Arrays.stream(nums).distinct().filter(x -> x > 0).sum();
        if (sum == 0){
            OptionalInt max = Arrays.stream(nums).max();
            return max.isPresent() ? max.getAsInt() : sum;
        }
        return sum;
    }

}

性能

1717.删除子字符串的最大得分

目标

给你一个字符串 s 和两个整数 x 和 y 。你可以执行下面两种操作任意次。

  • 删除子字符串 "ab" 并得到 x 分。
    • 比方说,从 "cabxbae" 删除 ab ,得到 "cxbae" 。
  • 删除子字符串"ba" 并得到 y 分。
    • 比方说,从 "cabxbae" 删除 ba ,得到 "cabxe" 。

请返回对 s 字符串执行上面操作若干次能得到的最大得分。

示例 1:

输入:s = "cdbcbbaaabab", x = 4, y = 5
输出:19
解释:
- 删除 "cdbcbbaaabab" 中加粗的 "ba" ,得到 s = "cdbcbbaaab" ,加 5 分。
- 删除 "cdbcbbaaab" 中加粗的 "ab" ,得到 s = "cdbcbbaa" ,加 4 分。
- 删除 "cdbcbbaa" 中加粗的 "ba" ,得到 s = "cdbcba" ,加 5 分。
- 删除 "cdbcba" 中加粗的 "ba" ,得到 s = "cdbc" ,加 5 分。
总得分为 5 + 4 + 5 + 5 = 19 。

示例 2:

输入:s = "aabbaaxybbaabb", x = 5, y = 4
输出:20

说明:

  • 1 <= s.length <= 10^5
  • 1 <= x, y <= 10^4
  • s 只包含小写英文字母。

思路

贪心策略,优先处理分值高的字符串。

代码


/**
 * @date 2025-07-23 9:01
 */
public class MaximumGain1717 {

    public int maximumGain(String s, int x, int y) {
        char prev, cur;
        int max, min;
        if (x > y) {
            prev = 'a';
            cur = 'b';
            max = x;
            min = y;
        } else {
            prev = 'b';
            cur = 'a';
            max = y;
            min = x;
        }
        Deque<Character> q = new ArrayDeque<>();
        q.push('^');
        int n = s.length();
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            char c = s.charAt(i);
            if (q.peek() == prev && c == cur) {
                q.pop();
                res += max;
            } else {
                q.push(c);
            }
        }
        q.removeLast();
        Deque<Character> p = new ArrayDeque<>();
        p.push('^');
        while (!q.isEmpty()) {
            if (q.peekLast() == prev && p.peek() == cur) {
                q.removeLast();
                p.pop();
                res += min;
            } else {
                p.push(q.removeLast());
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

2410.运动员和训练师的最大匹配数

目标

给你一个下标从 0 开始的整数数组 players ,其中 players[i] 表示第 i 名运动员的 能力 值,同时给你一个下标从 0 开始的整数数组 trainers ,其中 trainers[j] 表示第 j 名训练师的 训练能力值 。

如果第 i 名运动员的能力值 小于等于 第 j 名训练师的能力值,那么第 i 名运动员可以 匹配 第 j 名训练师。除此以外,每名运动员至多可以匹配一位训练师,每位训练师最多可以匹配一位运动员。

请你返回满足上述要求 players 和 trainers 的 最大 匹配数。

示例 1:

输入:players = [4,7,9], trainers = [8,2,5,8]
输出:2
解释:
得到两个匹配的一种方案是:
- players[0] 与 trainers[0] 匹配,因为 4 <= 8 。
- players[1] 与 trainers[3] 匹配,因为 7 <= 8 。
可以证明 2 是可以形成的最大匹配数。

示例 2:

输入:players = [1,1,1], trainers = [10]
输出:1
解释:
训练师可以匹配所有 3 个运动员
每个运动员至多只能匹配一个训练师,所以最大答案是 1 。

说明:

  • 1 <= players.length, trainers.length <= 10^5
  • 1 <= players[i], trainers[j] <= 10^9

思路

有两个数组 arr1arr2,如果 arr1[i] <= arr2[j],则称 arr1[i]arr2[j] 相匹配。arr1 中的元素最多只能匹配一个 arr2 中的元素,同时,arr2 中的元素最多只能匹配一个 arr1 中的元素,求最大匹配数。

贪心策略,arr1 中的最小元素优先匹配 arr2 中的最小元素。

代码


/**
 * @date 2025-07-13 20:20
 */
public class MatchPlayersAndTrainers2410 {

    public int matchPlayersAndTrainers(int[] players, int[] trainers) {
        Arrays.sort(players);
        Arrays.sort(trainers);
        int m = players.length;
        int n = trainers.length;
        int res = 0;
        int i = 0, j = 0;
        while (i < m && j < n) {
            if (players[i] <= trainers[j]) {
                res++;
                i++;
            }
            j++;
        }
        return res;
    }

}

性能

1353.最多可以参加的会议数目

目标

给你一个数组 events,其中 events[i] = [startDayi, endDayi] ,表示会议 i 开始于 startDayi ,结束于 endDayi 。

你可以在满足 startDayi <= d <= endDayi 中的任意一天 d 参加会议 i 。在任意一天 d 中只能参加一场会议。

请你返回你可以参加的 最大 会议数目。

示例 1:

输入:events = [[1,2],[2,3],[3,4]]
输出:3
解释:你可以参加所有的三个会议。
安排会议的一种方案如上图。
第 1 天参加第一个会议。
第 2 天参加第二个会议。
第 3 天参加第三个会议。

示例 2:

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

说明:​​​​​​

  • 1 <= events.length <= 10^5
  • events[i].length == 2
  • 1 <= startDayi <= endDayi <= 10^5

思路

二维数组 events 表示会议的开始与结束时间,每天最多参加一次会议求最多可以参加几个会议。

按开始时间分组,记录结束时间列表,优先参加结束时间最小的会议。遍历每一天,去掉过期的会议结束时间,将当前的结束时间列表加入优先队列,取最小的结束时间,如果大于等于开始时间则计入答案。

代码


/**
 * @date 2025-07-07 9:07
 */
public class MaxEvents1353 {

    public int maxEvents(int[][] events) {
        int max = 0;
        for (int[] event : events) {
            max = Math.max(max, event[1]);
        }
        List<Integer>[] groups = new List[max + 1];
        Arrays.setAll(groups, x -> new ArrayList<>());
        for (int[] event : events) {
            groups[event[0]].add(event[1]);
        }
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>();
        int res = 0;
        for (int i = 1; i <= max; i++) {
            while (!q.isEmpty() && q.peek() < i) {
                q.poll();
            }
            q.addAll(groups[i]);
            if (!q.isEmpty()) {
                res++;
                q.poll();
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

2311.小于等于K的最长二进制子序列

目标

给你一个二进制字符串 s 和一个正整数 k 。

请你返回 s 的 最长 子序列的长度,且该子序列对应的 二进制 数字小于等于 k 。

注意:

  • 子序列可以有 前导 0 。
  • 空字符串视为 0 。
  • 子序列 是指从一个字符串中删除零个或者多个字符后,不改变顺序得到的剩余字符序列。

示例 1:

输入:s = "1001010", k = 5
输出:5
解释:s 中小于等于 5 的最长子序列是 "00010" ,对应的十进制数字是 2 。
注意 "00100" 和 "00101" 也是可行的最长子序列,十进制分别对应 4 和 5 。
最长子序列的长度为 5 ,所以返回 5 。

示例 2:

输入:s = "00101001", k = 1
输出:6
解释:"000001" 是 s 中小于等于 1 的最长子序列,对应的十进制数字是 1 。
最长子序列的长度为 6 ,所以返回 6 。

说明:

  • 1 <= s.length <= 1000
  • s[i] 要么是 '0' ,要么是 '1' 。
  • 1 <= k <= 10^9

思路

有一个二进制字符串 s,求满足条件的最长子序列长度,要求子序列表示的二进制数字小于等于 k

可以计算出 k 的二进制表示 target,长度 l 最大为 30。问题的关键是能否找到长度为 l 的子序列,使得它小于等于 target,显然长度小于 l 的二进制数字必定小于等于 target。但是可以包含前导零,那么只要是 0 就可以加到左边。

贪心策略:判断长为 l 的后缀是否小于等于 k,如果是,则结果加上 l,否则加上 l - 1,然后再累加上 0 ~ n - l - 10 的个数即可。

代码


/**
 * @date 2025-06-26 8:47
 */
public class LongestSubsequence2311 {

    public int longestSubsequence(String s, int k) {
        int res = 0;
        s = "0" + s;
        int n = s.length();
        long base = 2;
        long v = s.charAt(n - 1) - '0';
        for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
            if (v <= k) {
                res++;
                v += base * (s.charAt(i - 1) - '0');
                if (base <= k) {
                    base *= 2;
                }
            } else if (s.charAt(i) == '0') {
                res++;
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

3085.成为K特殊字符串需要删除的最少字符数

目标

给你一个字符串 word 和一个整数 k。

如果 |freq(word[i]) - freq(word[j])| <= k 对于字符串中所有下标 i 和 j 都成立,则认为 word 是 k 特殊字符串。

此处,freq(x) 表示字符 x 在 word 中的出现频率,而 |y| 表示 y 的绝对值。

返回使 word 成为 k 特殊字符串 需要删除的字符的最小数量。

示例 1:

输入:word = "aabcaba", k = 0
输出:3
解释:可以删除 2 个 "a" 和 1 个 "c" 使 word 成为 0 特殊字符串。word 变为 "baba",此时 freq('a') == freq('b') == 2。

示例 2:

输入:word = "dabdcbdcdcd", k = 2
输出:2
解释:可以删除 1 个 "a" 和 1 个 "d" 使 word 成为 2 特殊字符串。word 变为 "bdcbdcdcd",此时 freq('b') == 2,freq('c') == 3,freq('d') == 4。

示例 3:

输入:word = "aaabaaa", k = 2
输出:1
解释:可以删除 1 个 "b" 使 word 成为 2特殊字符串。因此,word 变为 "aaaaaa",此时每个字母的频率都是 6。

说明:

  • 1 <= word.length <= 10^5
  • 0 <= k <= 10^5
  • word 仅由小写英文字母组成。

思路

统计字符串中字符的频次,如果频次最大值减去频次最小值小于等于 k 则称为 k 特殊字符,计算使得字符串变为 k 特殊字符串最少需要删除多少个字符。

贪心策略:要删就将频次最小的字母全部删掉,关注的是最终的最大与最小频次,如果只删除部分则会使差值变大。

算法步骤如下:

  1. 统计字母出现频次(去除掉频次为 0 的)并排序。
  2. 从小到大枚举频次最小值 i,需要删掉的字符个数为 Σl + Σ(r - i - k), 其中 l 表示所有小于 i 的频次,r 表示所有大于 i + k 的频次。
  3. 取其最小值。

代码


/**
 * @date 2025-06-21 20:58
 */
public class MinimumDeletions3085 {

    public int minimumDeletions(String word, int k) {
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        int[] cnt = new int[26];
        char[] chars = word.toCharArray();
        for (char c : chars) {
            cnt[c - 'a']++;
        }
        Arrays.sort(cnt);
        List<Integer> frequency = new ArrayList<>();
        for (int i : cnt) {
            if (i > 0) {
                frequency.add(i);
            }
        }
        int l = 0;
        int n = frequency.size();
        for (Integer i : frequency) {
            int deletions = l;
            l += i;
            int r = i + k;
            for (int j = n - 1; frequency.get(j) > r; j--) {
                deletions += frequency.get(j) - r;
            }
            res = Math.min(res, deletions);
        }
        return res;
    }

}

性能

3443.K次修改后的最大曼哈顿距离

目标

给你一个由字符 'N'、'S'、'E' 和 'W' 组成的字符串 s,其中 s[i] 表示在无限网格中的移动操作:

  • 'N':向北移动 1 个单位。
  • 'S':向南移动 1 个单位。
  • 'E':向东移动 1 个单位。
  • 'W':向西移动 1 个单位。

初始时,你位于原点 (0, 0)。你 最多 可以修改 k 个字符为任意四个方向之一。

请找出在 按顺序 执行所有移动操作过程中的 任意时刻 ,所能达到的离原点的 最大曼哈顿距离 。

曼哈顿距离 定义为两个坐标点 (xi, yi) 和 (xj, yj) 的横向距离绝对值与纵向距离绝对值之和,即 |xi - xj| + |yi - yj|。

示例 1:

输入:s = "NWSE", k = 1
输出:3
解释:
将 s[2] 从 'S' 改为 'N' ,字符串 s 变为 "NWNE" 。
移动操作 位置 (x, y) 曼哈顿距离 最大值
s[0] == 'N' (0, 1) 0 + 1 = 1 1
s[1] == 'W' (-1, 1) 1 + 1 = 2 2
s[2] == 'N' (-1, 2) 1 + 2 = 3 3
s[3] == 'E' (0, 2) 0 + 2 = 2 3
执行移动操作过程中,距离原点的最大曼哈顿距离是 3 。

示例 2:

输入:s = "NSWWEW", k = 3
输出:6
解释:
将 s[1] 从 'S' 改为 'N' ,将 s[4] 从 'E' 改为 'W' 。字符串 s 变为 "NNWWWW" 。
执行移动操作过程中,距离原点的最大曼哈顿距离是 6 。

说明:

  • 1 <= s.length <= 10^5
  • 0 <= k <= s.length
  • s 仅由 'N'、'S'、'E' 和 'W' 。

思路

从原点 (0, 0) 出发,根据操作序列 s 朝四个方向移动,最多可以修改序列中 k 个方向,求能够到达的距离原点的最大曼哈顿距离。

遍历过程中记录距离变小的次数,每修改一次可以使得最大距离加 2

网友指出每走一步可能增大的距离最多为 2 * k,但是不能超过往一个方向一直走的情况,即当前走的步数 i + 1

代码


/**
 * @date 2025-06-20 21:47
 */
public class MaxDistance3443 {

    private static final Map<Character, int[]> MAP = new HashMap<>();

    static {
        MAP.put('N', new int[]{0, 1});
        MAP.put('S', new int[]{0, -1});
        MAP.put('E', new int[]{1, 0});
        MAP.put('W', new int[]{-1, 0});
    }

    public int maxDistance(String s, int k) {
        int res = 0;
        int d = 0;
        int prev = 0;
        int backCnt = 0;
        int[] curPos = new int[]{0, 0};
        char[] move = s.toCharArray();
        for (char dir : move) {
            prev = d;
            int[] delta = MAP.get(dir);
            int dx = delta[0];
            int dy = delta[1];
            curPos[0] += dx;
            curPos[1] += dy;
            d = Math.abs(curPos[0]) + Math.abs(curPos[1]);
            if (prev > d) {
                backCnt++;
            }
            res = Math.max(res, d + Math.min(backCnt, k) * 2);
        }
        return res;
    }
}

性能

2294.划分数组使最大差为K

目标

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。你可以将 nums 划分成一个或多个 子序列 ,使 nums 中的每个元素都 恰好 出现在一个子序列中。

在满足每个子序列中最大值和最小值之间的差值最多为 k 的前提下,返回需要划分的 最少 子序列数目。

子序列 本质是一个序列,可以通过删除另一个序列中的某些元素(或者不删除)但不改变剩下元素的顺序得到。

示例 1:

输入:nums = [3,6,1,2,5], k = 2
输出:2
解释:
可以将 nums 划分为两个子序列 [3,1,2] 和 [6,5] 。
第一个子序列中最大值和最小值的差值是 3 - 1 = 2 。
第二个子序列中最大值和最小值的差值是 6 - 5 = 1 。
由于创建了两个子序列,返回 2 。可以证明需要划分的最少子序列数目就是 2 。

示例 2:

输入:nums = [1,2,3], k = 1
输出:2
解释:
可以将 nums 划分为两个子序列 [1,2] 和 [3] 。
第一个子序列中最大值和最小值的差值是 2 - 1 = 1 。
第二个子序列中最大值和最小值的差值是 3 - 3 = 0 。
由于创建了两个子序列,返回 2 。注意,另一种最优解法是将 nums 划分成子序列 [1] 和 [2,3] 。

示例 3:

输入:nums = [2,2,4,5], k = 0
输出:3
解释:
可以将 nums 划分为三个子序列 [2,2]、[4] 和 [5] 。
第一个子序列中最大值和最小值的差值是 2 - 2 = 0 。
第二个子序列中最大值和最小值的差值是 4 - 4 = 0 。
第三个子序列中最大值和最小值的差值是 5 - 5 = 0 。
由于创建了三个子序列,返回 3 。可以证明需要划分的最少子序列数目就是 3 。

说明:

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

思路

将数组划分为子序列,要求子序列中最大元素与最小元素的差不超过 k,并且相同的元素只能被划分到同一个子序列中,求划分的最少子序列项目。

将数组排序然后遍历,记录当前划分的最小元素,尽可能地将符合条件的元素都划分到一起,如果差值超过 k 则一定需要划分,更新最小元素。

代码


/**
 * @date 2025-06-19 9:00
 */
public class PartitionArray2294 {

    public int partitionArray(int[] nums, int k) {
        Arrays.sort(nums);
        int res = 1;
        int min = nums[0];
        for (int num : nums) {
            if (num - min <= k) {
                continue;
            }
            res++;
            min = num;
        }
        return res;
    }
}

性能

2966.划分数组并满足最大差限制

目标

给你一个长度为 n 的整数数组 nums,以及一个正整数 k 。

将这个数组划分为 n / 3 个长度为 3 的子数组,并满足以下条件:

  • 子数组中 任意 两个元素的差必须 小于或等于 k 。

返回一个 二维数组 ,包含所有的子数组。如果不可能满足条件,就返回一个空数组。如果有多个答案,返回 任意一个 即可。

示例 1:

输入:nums = [1,3,4,8,7,9,3,5,1], k = 2
输出:[[1,1,3],[3,4,5],[7,8,9]]
解释:
每个数组中任何两个元素之间的差小于或等于 2。

示例 2:

输入:nums = [2,4,2,2,5,2], k = 2
输出:[]
解释:
将 nums 划分为 2 个长度为 3 的数组的不同方式有:
[[2,2,2],[2,4,5]] (及其排列)
[[2,2,4],[2,2,5]] (及其排列)
因为有四个 2,所以无论我们如何划分,都会有一个包含元素 2 和 5 的数组。因为 5 - 2 = 3 > k,条件无法被满足,所以没有合法的划分。

示例 3:

输入:nums = [4,2,9,8,2,12,7,12,10,5,8,5,5,7,9,2,5,11], k = 14
输出:[[2,2,12],[4,8,5],[5,9,7],[7,8,5],[5,9,10],[11,12,2]]
解释:
每个数组中任何两个元素之间的差小于或等于 14。

说明:

  • n == nums.length
  • 1 <= n <= 10^5
  • n 是 3 的倍数
  • 1 <= nums[i] <= 10^5
  • 1 <= k <= 10^5

思路

将数组划分为 n / 3 个长度为 3 的数组,使得子数组内元素的差值不超过 k。如果有多个答案返回任意一个即可,如果满足条件的子数组不够 n / 3,返回空数组。

注意将原数组划分为 n / 3 个数组,先从数组中取 3 个元素,再从剩余元素中取 3 个 …… 。并不是取不重复的长度为 3 的子数组。

排序后每三个元素一组判断即可,因为相邻元素的差值最小,只要有一组不满足条件,那么个数就不够,直接返回空数组。

代码


/**
 * @date 2025-06-18 0:08
 */
public class DivideArray2966 {

    public int[][] divideArray(int[] nums, int k) {
        Arrays.sort(nums);
        int n = nums.length;
        int[][] res = new int[n / 3][];
        for (int i = 1; i < n - 1; i += 3) {
            int cur = nums[i];
            int prev = nums[i - 1];
            int next = nums[i + 1];
            if (next - prev > k) {
                return new int[][]{};
            }
            res[i / 3] = new int[]{prev, cur, next};
        }
        return res;
    }

}

性能