模拟。
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| class Solution { public int findKOr(int[] nums, int k) { int ans = 0; for (int i = 0; i < 31; i++) { int cnt = 0; for (int x : nums) { cnt += x >> i & 1; } if (cnt >= k) { ans |= 1 << i; } } return ans; } }
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分类讨论。所有 \(0\) 都必须被替换为正整数,那么首先将所有 \(0\) 替换为 \(1\)。如果两个数组中都有 \(0\),则此时得到的最大的数组和就应该是答案,因为较小的一方总是可以使用更大的正整数替换 \(0\),使得两个数组的元素和相等。如果某个数组的和不等于最大和,并且数组中不包含 \(0\),那么就无法使两个数组的元素和相等。
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| class Solution { public long minSum(int[] nums1, int[] nums2) { int cnt1 = 0, cnt2 = 0; long sum1 = 0L, sum2 = 0L; for (int x : nums1) { if (x == 0) cnt1++; sum1 += x; } for (int x : nums2) { if (x == 0) cnt2++; sum2 += x; } long max = Math.max(sum1 + cnt1, sum2 + cnt2); if (sum1 != max && cnt1 == 0) return -1; if (sum2 != max && cnt2 == 0) return -1; return max; } }
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按照灵神的题解,每个位置的状态就是它右边有多少个数小于 \(k\),加上这个维度就可以做记忆化搜索,然后转递推真的很妙。题解区还有其他的状态定义方式,可以看看。代码就贴灵神的。(这题感觉很不错,没有见过的类型)
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| class Solution { public long minIncrementOperations(int[] nums, int k) { long f0 = 0, f1 = 0, f2 = 0; for (int x : nums) { long inc = f0 + Math.max(k - x, 0); f0 = Math.min(inc, f1); f1 = Math.min(inc, f2); f2 = inc; } return f0; } }
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当我们遍历到某个节点时,它的状态就是需要除以多少次 \(2\),由数据范围可知每个节点最多有 \(15\) 个状态。我们可以从子问题的最优解推出原问题的最优解,并且子问题可以独立求解,符合最优子结构;如果当前节点处于某个状态,它可能是由不同的路径转移得到的,即存在重叠子问题。所以我们可以使用树型 DP 求解该问题,列出如下状态转移方程:
$$
dp[x][i]=\max(\sum_{y}{dp[y][i]}+(coins[x]>>i)-k,\sum_{y}{dp[y][i + 1]}+(coins[x]>>(i+1)))
$$
其中 \(dp[i][j]\) 表示到达节点 \(i\),需要除以 \(2^{j}\),该状态下以节点 \(i\) 为根的子树能够得到的最大积分。
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| class Solution { public int maximumPoints(int[][] edges, int[] coins, int k) { int n = coins.length; List<Integer>[] g = new List[n]; Arrays.setAll(g, t -> new ArrayList<>()); for (var e : edges) { int u = e[0], v = e[1]; g[u].add(v); g[v].add(u); } return dfs(0, -1, g, coins, k)[0]; } private int[] dfs(int x, int fa, List<Integer>[] g, int[] coins, int k) { int[] sum1 = new int[15]; int[] sum2 = new int[15];
for (int y : g[x]) { if (y == fa) continue; int[] t = dfs(y, x, g, coins, k); for (int i = 0; i < 14; i++) { sum1[i] += t[i]; sum2[i] += t[i + 1]; } }
for (int i = 0; i < 14; i++) { sum1[i] = Math.max(sum1[i] + (coins[x] >> i) - k, sum2[i] + (coins[x] >> (i + 1))); } return sum1; } }
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