元素的频数是该元素在一个数组中出现的次数。算法
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。在一步操做中,你能够选择 nums 的一个下标,并将该下标对应元素的值增长 1 。数组
执行最多 k 次操做后,返回数组中最高频元素的 最大可能频数 。markdown
示例 1:优化
输出:3
解释:对第一个元素执行 3 次递增操做,对第二个元素执 2 次递增操做,此时 nums = [4,4,4] 。
4 是数组中最高频元素,频数是 3 。
复制代码
示例 2:this
输出:2
解释:存在多种最优解决方案:
- 对第一个元素执行 3 次递增操做,此时 nums = [4,4,8,13] 。4 是数组中最高频元素,频数是 2 。
- 对第二个元素执行 4 次递增操做,此时 nums = [1,8,8,13] 。8 是数组中最高频元素,频数是 2 。
- 对第三个元素执行 5 次递增操做,此时 nums = [1,4,13,13] 。13 是数组中最高频元素,频数是 2 。
复制代码
示例 3:spa
输入: nums = [3,9,6], k = 2
输出: 1
复制代码
提示:code
1 <= nums.length <= 10^5
1 <= nums[i] <= 10^5
1 <= k <= 10^5
思考过程: 遍历全部状况再优化能够解决全部的算法问题。orm
第一步:将 nums 数组从小到大排序。
第二步:用变量 i 从前日后依次遍历,把每一次取到的 nums[i] 值当作完成递增操做后的最高频元素。
第三步:用变量 j 从 变量 i 开始从后往前依次遍历,检查 num[j] 是否能经过递增操做变成最高频元素。排序
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)get
优化思路: 因为这题的数据量较小,在采用HashMap进行 nums 数组的频数统计,从而达到去重的效果后便可完成提交。
时间复杂度:O(n^2)
空间复杂度:O(1)
Ps:过久没刷题,刚开始复健,本身总结一下发现我这优化了个寂寞。
代码:
class Solution {
public int maxFrequency(int[] nums, int k) {
//HashMap计数
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
map.put(nums[i], map.getOrDefault(nums[i], 0) + 1);
}
//按数字大小排序
int index = 0;
int[][] fre = new int[map.size()][2];
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
fre[index][0] = entry.getKey();
fre[index][1] = entry.getValue();
index++;
}
Arrays.sort(fre,(a, b) -> (a[0] - b[0]));
//扫描
int maxFre = 0;
for (int i = 0; i < fre.length; i++) {
int this_i_max = 0;
int this_i_k = k;
for (int j = i; j >= 0; j--) {
int delta = fre[i][0] - fre[j][0];
if (delta == 0) {
this_i_max += fre[j][1];
} else if ((this_i_k - delta * fre[j][1]) >= 0) {
this_i_k -= delta * fre[j][1];
this_i_max += fre[j][1];
} else {
this_i_max += this_i_k / delta; break;
}
}
maxFre = Math.max(maxFre, this_i_max);
}
return maxFre;
}
}
复制代码