前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >791. 合并数字贪心算法

791. 合并数字贪心算法

作者头像
和蔼的zhxing
发布2018-09-04 11:28:05
8850
发布2018-09-04 11:28:05
举报

给出n个数,现在要将这n个数合并成一个数,每次只能选择两个数a,b合并,每次合并需要消耗a+b的能量,输出将这n个数合并成一个数后消耗的最小能量。

注意事项

2 <= n <= 50000,合并后的数字不会超过int范围

样例 给出[1,2,3,4],返回 19

解释:
选择1,2合并,消耗3能量,现在为[3,4,3],选择3,3合并,消耗6,现在为[6,4],剩下两个数合并,消耗10,一共消耗19。

给出[2,8,4,1],返回 25

解释:
选择1,2合并,消耗3能量,现在为[8,4,3],选择3,4合并,消耗7,现在为[7,8],剩下两个数合并,消耗15,一共消耗25。

贪心算法

一个显而易见的策略是每次我们都找到最小的两个来合并,这样最后加起来的能量应该是最小的。这样想倒是很简单,我们可以对vector<int>进行排序,取出前两个(从vector中删掉)进行相加,然后把结果重新放入vector<int>中。然后再排序,重新进行上述步骤,直到vector中只剩下一个数据,就是我们要找的。但是这样显然是非常耗时的,且不说vector排序耗时,删除也是很耗时的。 一种比较好的数据结构是优先队列,这个是用堆实现的,queue这个数据结构。

priority_queue 优先队列 priority_queue<Type, Container, Functional> Type为数据类型, Container为保存数据的容器,Functional为元素比较方式。后两种可以不写,如果不写,container默认为vector,functional默认为大的在队首。 成员函数主要有:

函数

功能

empty();

//判断是否为空

size();

//返回大小

pop();

//删除队首

push();

//入队

top();

//返回队首

默认大元素优先,因为我们要用小元素优先,所以应该构造,: priority_queue<int,vector<int>,greater<>> q functional参数是一个bool型的比较参数,和STL中sort里的那个参数是一样的。可以自定义。 了解了这个,剩下的程序就比较简单了:

    int mergeNumber(vector<int> &numbers) {
        int res=0;
        if(numbers.size()==1)
        return *numbers.begin();
        
        priority_queue<int,vector<int>,greater<>>  q;   //优先队列,小的在前
        for(auto n:numbers)      //所有数据入队
        {
            q.push(n);
        }
        int sz=numbers.size();
        int q1=0;
        int q2=0;
        while(sz!=1)
        {
            q1=q.top();       //取第一个元素
            q.pop();
            q2=q.top();       //取第二个元素
            q.pop();
            res+=q1+q2;       //和累加起来
            q.push(q1+q2);    //和入队
            sz--;             //sz--
        }

        return res;
    }
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018.02.05 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 贪心算法
相关产品与服务
容器服务
腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine, TKE)基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务,覆盖 Serverless、边缘计算、分布式云等多种业务部署场景,业内首创单个集群兼容多种计算节点的容器资源管理模式。同时产品作为云原生 Finops 领先布道者,主导开源项目Crane,全面助力客户实现资源优化、成本控制。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档