1005. K 次取反后最大化的数组和  显示英文描述 我的提交返回竞赛   用户通过次数377 用户尝试次数413 通过次数385 提交次数986 题目难度Easy 给定一个整数数组 A,我们只能用以下方法修改该数组:我们选择某个个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i],然后总共重复这个过程 K 次.(我们可以多次选择同一个索引 i.) 以这种方式修改数组后,返回数组可能的最大和. 示例 1: 输入:A = [4,2,3], K = 1 输出:5 解释:选择索引 (1,) ,然后 A 变…

1005.K次取反后最大化的数组和 目录 1005.K次取反后最大化的数组和 题目 题解 排序+维护最小值min 题目 给定一个整数数组 A,我们只能用以下方法修改该数组:我们选择某个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i],然后总共重复这个过程 K 次.(我们可以多次选择同一个索引 i.) 以这种方式修改数组后,返回数组可能的最大和. 示例 1: 输入:A = [4,2,3], K = 1 输出:5 解释:选择索引 (1,) ,然后 A 变为 [4,-2,3]. 示例 2: 输入:A =…

题目: 给定一个整数数组 A,我们只能用以下方法修改该数组:我们选择某个个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i],然后总共重复这个过程 K 次.(我们可以多次选择同一个索引 i.) 以这种方式修改数组后,返回数组可能的最大和. 示例 1: 输入:A = [4,2,3], K = 1输出:5解释:选择索引 (1,) ,然后 A 变为 [4,-2,3]. 示例 2: 输入:A = [3,-1,0,2], K = 3输出:6解释:选择索引 (1, 2, 2) ,然后 A 变为 [3,1,0,2]…

贪心算法#结构体 Problem Description "今年暑假不AC?" "是的." "那你干什么呢?" "看世界杯呀,笨蛋!" "@#$%^&*%..." 确实如此,世界杯来了,球迷的节日也来了,估计很多ACMer也会抛开电脑,奔向电视了. 作为球迷,一定想看尽量多的完整的比赛,当然,作为新时代的好青年,你一定还会看一些其它的节目,比如新闻联播(永远不要忘记关心国家大事).非常6+7.超级女…

之前写了一篇有关正則表達式的文章.主要是介绍了正則表達式中通配符 转义字符 字符集 选择符和子模式 可选项和反复子模式 字符串的開始和结尾 ,有兴趣的能够查看博客内容. 此文章主要内容将要介绍re中的贪心和非贪心算法: 贪心: 使用 .* 匹配字符串 当中标点 . 表示通配符,能够用来匹配除换行符之外的随意符号.* 为反复子模式,同意模式反复0次或者多次. 贪心算法将会依照尽可能大的原则去匹配字符串. 非贪心:  使用 .*? 匹配字符串 当中标点 . 表示通配符,能够用来匹配除换行符之外的随意…

leetcode真的是一个学习阅读理解的好地方 860. 柠檬水找零 """ 因为用户支付的只会有5.10.20 对于10元的用户必须找一个5 对于20元的用户可以找(三个5)或者(一个10一个5),每次都从大的开始找起来 """ class Solution: def lemonadeChange(self, bills) -> bool: five = 0 ten = 0 for i in bills: if i == 5: five…

在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并.快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题. 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者.无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码. 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1.定义…

概述 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商…

动态规划 动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的优化算法.下面有一些用动态规划来解决实际问题的算法: 最少硬币找零 给定一组硬币的面额,以及要找零的钱数,计算出符合找零钱数的最少硬币数量.例如,美国硬币面额有1.5.10.25这四种面额,如果要找36美分的零钱,则得出的最少硬币数应该是1个25美分.1个10美分和1个10美分共三个硬币.这个算法要解决的就是诸如此类的问题.我们来看看如何用动态规划的方式来解决. 对于每一种面额,我们都分别…

1,贪心算法 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1…