2024-08-31：用go语言，给定一个数组apple，包含n个元素，每个元素表示一个包裹中的苹果数量； 另一个数组capac

2024-08-31：用go语言，给定一个数组apple，包含n个元素，每个元素表示一个包裹中的苹果数量；

另一个数组capacity包含m个元素，表示m个不同箱子的容量。

有n个包裹，每个包裹内装有指定数量的苹果，以及m个箱子，每个箱子的容量不同。

任务是将这n个包裹中的所有苹果重新分配到箱子中，最小化所需的箱子数量。

需要注意的是，可以将同一个包裹中的苹果分装到不同的箱子中。

需要计算并返回实现这一目标所需的最小箱子数量。

输入：apple = [1,3,2], capacity = [4,3,1,5,2]。

输出：2。

解释：使用容量为 4 和 5 的箱子。

总容量大于或等于苹果的总数，所以可以完成重新分装。

答案2024-08-31：

chatgpt

题目来自leetcode3074。

大体步骤如下：

1.首先，计算所有苹果的总数，用变量 s 表示。

2.将箱子的容量按照降序排列，通过调用 slices 包里的 SortFunc 函数，将 capacity 数组按照从大到小排序。

3.遍历排序后的容量数组，从大到小依次尝试将苹果放入箱子中。

4.在每个循环中，尝试将当前箱子的容量 c 与苹果总数 s 比较：

• • 如果 s 小于等于 0，表示所有苹果都已经装箱了，返回当前箱子的索引 + 1，即已经使用的箱子数目。
• • 如果 s 大于 0，继续尝试将苹果放入下一个箱子，更新 s 为剩余苹果的数量。

5.如果循环结束时仍未返回箱子数量，说明无法将所有苹果重新分装到箱子中，返回 -1。

总的时间复杂度：

• • 计算苹果总数的时间复杂度为 O(n)，n 为苹果数量。
• • 对箱子容量进行排序的时间复杂度为 O(m log m)，m 为箱子数量。
• • 遍历箱子容量的时间复杂度为 O(m)，m 为箱子数量。

综合起来，总的时间复杂度大致在 O((n + m) log m) 的数量级。

总的额外空间复杂度：

• • 只使用了常数级别的额外空间，因此额外空间复杂度为 O(1)。

Go完整代码如下：

package main

import(
"fmt"
"slices"
)

func minimumBoxes(apple, capacity []int)int{
    s :=0
for _, x :=range apple {
        s += x
}
    slices.SortFunc(capacity,func(a, b int)int{return b - a })
for i, c :=range capacity {
        s -= c
if s <=0{// 所有苹果都装入了箱子
return i +1// 0 到 i 有 i+1 个箱子
}
}
return-1
}

func main(){

    apple :=[]int{1,3,2}
    capacity :=[]int{4,3,1,5,2}
    fmt.Println(minimumBoxes(apple, capacity))
}

Rust完整代码如下：

fn minimum_boxes(apple:Vec<i32>,mut capacity:Vec<i32>)->i32{
letmut s:i32= apple.iter().sum();
    capacity.sort_by(|a, b| b.cmp(a));
for(i,&c)in capacity.iter().enumerate(){
        s -= c;
if s <=0{
return(i +1)asi32;
}
}
-1
}

fnmain(){
letapple=vec![1,3,2];
letcapacity=vec![4,3,1,5,2];
println!("{}",minimum_boxes(apple, capacity));
}