牛客 最小的k个数
题目描述
输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。
思路:
1.排序取最小的k个数
2.使用优先队列,就是小根堆。维护一个个数为4的小根堆,最后将这个堆完全输出
代码:
class Solution {
public:
vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) {
vector<int> res;
if(input.empty() || k <= 0 || k > input.size()){
//注意k=0,也是直接返回
return res;
}
priority_queue<int,vector<int>,less<int>> q;//小根堆
for(int i = 0;i<input.size();++i){
if(i < k){
q.push(input[i]);
}
else{
if(input[i] < q.top()){
q.pop();
q.push(input[i]);
}
}
}
for(int i = 0;i< k ;++i){
res.push_back(q.top());
q.pop();
}
return res;
}
};
牛客 连续子数组的最大和
题目描述
HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢?例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。给一个数组,返回它的最大连续子序列的和,你会不会被他忽悠住?(子向量的长度至少是1)
思路:
这是一个典型的动态规划的题目。动态数组dp[i]表示到i为止,所有的数的最大和,状态转移方程为dp[i]=max(dp[i-1]+arry[i],arry[i])。
代码:
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
int maxvalue = array[0];
vector<int> dp(array.size());
dp[0] = array[0];
for(int i = 1;i < array.size();++i){
dp[i] = max(dp[i-1] + array[i],array[i]);
if(dp[i] > maxvalue){
maxvalue = dp[i];
}
}
return maxvalue;
}
};
优化:状态转移方程,只有dp[i-1]和dp[i]有关
class Solution {
public:
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {
int maxvalue = array[0];
int total = array[0];
for(int i = 1;i < array.size();++i){
if(total > 0){
total += array[i];
}
else
total = array[i];
if(total > maxvalue){
maxvalue = total;
}
}
return maxvalue;
}
};