题目描述

这是 LeetCode 上的 ​1818. 绝对差值和​ ,难度为 中等

Tag : 「二分」

给你两个正整数数组 ​​nums1​​​ 和 ​​nums2​​​ ,数组的长度都是 ​​n​​ 。

数组 ​​nums1​​​ 和 ​​nums2​​ 的 绝对差值和 定义为所有 ​​|nums1[i] - nums2[i]|(0 <= i < n)​​​的 总和(下标从 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_算法

你可以选用 ​​nums1​​ 中的 任意一个 元素来替换 ​​nums1​​ 中的 至多 一个元素,以 最小化 绝对差值和。

在替换数组 ​​nums1​​​ 中最多一个元素 之后 ,返回最小绝对差值和。因为答案可能很大,所以需要对 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_复杂度_02

​|x|​​ 定义为:

  • 如果【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_03,值为​​​x​​ ,或者
  • 如果【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_04,值为​​​-x​

示例 1:

输入:nums1 = [1,7,5], nums2 = [2,3,5]

输出:3

解释:有两种可能的最优方案:
- 将第二个元素替换为第一个元素:[1,7,5] => [1,1,5] ,或者
- 将第二个元素替换为第三个元素:[1,7,5] => [1,5,5]
两种方案的绝对差值和都是 |1-2| + (|1-3| 或者 |5-3|) + |5-5| = 3

示例 2:

输入:nums1 = [2,4,6,8,10], nums2 = [2,4,6,8,10]

输出:0

解释:nums1nums2 相等,所以不用替换元素。绝对差值和为 0

示例 3:

输入:nums1 = [1,10,4,4,2,7], nums2 = [9,3,5,1,7,4]

输出:20

解释:将第一个元素替换为第二个元素:[1,10,4,4,2,7] => [10,10,4,4,2,7]
绝对差值和为 |10-9| + |10-3| + |4-5| + |4-1| + |2-7| + |7-4| = 20

提示:

  • 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_05
  • 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_06
  • 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_07
  • 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_0810^5$

二分

这是一道二分陈题,具体做法如下:

我们在进行处理前,先对 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_算法_09 进行拷贝并排序,得到 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_算法_10

然后 在遍历 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_算法_09【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_12 计算总的差值 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_算法_13 时,通过对 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_算法_10 进行二分查找,找到最合适替换 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_15

具体的,当我们处理到第 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_算法_16 位时,假设该位的原差值为 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_17,然后从 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_算法_10 数组中通过二分找到最接近 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_19 的值,计算一个新的差值 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_复杂度_20(注意要检查分割点与分割点的下一位),如果满足 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_Java_21 说明存在一个替换方案使得差值变小,我们使用变量 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_22 记下来这个替换方案所带来的变化,并不断更新 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_22

当整个数组被处理完,【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_22 存储着最优方案对应的差值变化,此时 【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_25

代码:

class Solution {
int mod = (int)1e9+7;
public int minAbsoluteSumDiff(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
int[] sorted = nums1.clone();
Arrays.sort(sorted);
long sum = 0, max = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int a = nums1[i], b = nums2[i];
if (a == b) continue;
int x = Math.abs(a - b);
sum += x;
int l = 0, r = n - 1;
while (l < r) {
int mid = l + r + 1 >> 1;
if (sorted[mid] <= b) l = mid;
else r = mid - 1;
}
int nd = Math.abs(sorted[r] - b);
if (r + 1 < n) nd = Math.min(nd, Math.abs(sorted[r + 1] - b));
if (nd < x) max = Math.max(max, x - nd);
}
return (int)((sum - max) % mod);
}
}
  • 时间复杂度:对​​sorted​​​ 进行拷贝并排序的复杂度为【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_26;遍历处理数组时会一边统计,一边尝试二分,找最合适的替换数值,复杂度为【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_26。整体复杂度为【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_26
  • 空间复杂度:使用​​sorted​​​ 数组需要【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_复杂度_29的空间复杂度,同时排序过程中会使用【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_后端_30的空间复杂度;整体复杂度为【面试高频题】难度 1.5/5,二分经典运用题_数组_31

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 ​​No.1818​​ 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:​​github.com/SharingSour…​​ 。