作者: 负雪明烛
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个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/
[LeetCode]
题目地址:https://leetcode.com/problems/minimum-moves-to-equal-array-elements/
- Difficulty: Easy
题目描述
Given a non-empty integer array of size n, find the minimum number of moves required to make all array elements equal, where a move is incrementing n - 1 elements by 1.
Example:
Input:
[1,2,3]
Output:
3
Explanation:
Only three moves are needed (remember each move increments two elements):
[1,2,3] => [2,3,3] => [3,4,3] => [4,4,4]
题目大意
数组长度是n,每次把n-1个数字加1,问需要多少次才能让所有的数字都相等。
解题方法
方法一:模拟过程
我用的直接的方法,每次把数组排序,然后把前n-1个元素++,再排序,知道首尾元素相等即可。
根据测试用例,这个方法应该对的,但这个方法时间超出。
public class Solution {
public int minMoves(int[] nums) {
int count=0;
Arrays.sort(nums);
while(nums[0] != nums[nums.length-1]){
for(int i=0; i<nums.length-1; i++){
nums[i]++;
}
Arrays.sort(nums);
count++;
}
return count;
}
}
方法二:求和-n*最小值
看了高票答案之后,才明白,把其中最小的n-1个元素都++ 相当于 把最大的元素–;
我们的目标是把所有的元素搞相等,也就是每次把最大的元素-1 直到所有元素都等于最小元素即可。
故总的运算次数等于 所有元素与最小元素 的差 的和: sum(array) - n * minimum
public class Solution {
public int minMoves(int[] nums) {
int count=0;
int min=nums[0];
for(int num : nums){
min=Math.min(min,num);
}
for(int num : nums){
count += num - min;
}
return count;
}
}
AC: 14 ms
python的代码如下:
class Solution:
def minMoves(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
return sum(nums) - len(nums) * min(nums)
C++代码如下:
class Solution {
public:
int minMoves(vector<int>& nums) {
int mn = INT_MAX;
long long s = 0;
for (int n : nums) {
if (n < mn) mn = n;
s += n;
}
return s - nums.size() * mn;
}
};
方法三:排序
受到上面的想法的启发,反思方法一,没必要每次循环都排下序,按照相减的策略,排序后,第一个元素就是最小元素,再求出其他元素与最小元素的差的和即可。
排序算法的时间复杂度是O(nlog(n))
public class Solution {
public int minMoves(int[] nums) {
int count=0;
Arrays.sort(nums);
for(int num : nums){
count += num - nums[0];
}
return count;
}
}
AC:53 ms
python代码如下:
class Solution:
def minMoves(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
nums.sort()
res = 0
for num in nums:
res += num - nums[0]
return res
官网给的解答很好,很全面而且配了视频。好评。https://leetcode.com/articles/minimum-moves-to-equal-array-elements/
日期
2017 年 1 月 7 日
2018 年 11 月 14 日 —— 很严重的雾霾
2018 年 12 月 14 日 —— 12月过半,2019就要开始