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2856. 删除数对后的最小数组长度

English Version

题目描述

给你一个下标从 0 开始的 非递减 整数数组 nums 。

你可以执行以下操作任意次：

  • 选择 两个 下标 i 和 j ，满足 i < j 且 nums[i] < nums[j] 。
  • 将 nums 中下标在 i 和 j 处的元素删除。剩余元素按照原来的顺序组成新的数组，下标也重新从 0 开始编号。

请你返回一个整数，表示执行以上操作任意次后（可以执行 0 次），nums 数组的 最小 数组长度。

请注意，nums 数组是按 非降序 排序的。

 

示例 1：

输入：nums = [1,3,4,9]
输出：0
解释：一开始，nums = [1, 3, 4, 9] 。
第一次操作，我们选择下标 0 和 1 ，满足 nums[0] < nums[1] <=> 1 < 3 。
删除下标 0 和 1 处的元素，nums 变成 [4, 9] 。
下一次操作，我们选择下标 0 和 1 ，满足 nums[0] < nums[1] <=> 4 < 9 。
删除下标 0 和 1 处的元素，nums 变成空数组 [] 。
所以，可以得到的最小数组长度为 0 。

示例 2：

输入：nums = [2,3,6,9]
输出：0
解释：一开始，nums = [2, 3, 6, 9] 。
第一次操作，我们选择下标 0 和 2 ，满足 nums[0] < nums[2] <=> 2 < 6 。
删除下标 0 和 2 处的元素，nums 变成 [3, 9] 。
下一次操作，我们选择下标 0 和 1 ，满足 nums[0] < nums[1] <=> 3 < 9 。
删除下标 0 和 1 处的元素，nums 变成空数组 [] 。
所以，可以得到的最小数组长度为 0 。

示例 3：

输入：nums = [1,1,2]
输出：1
解释：一开始，nums = [1, 1, 2] 。
第一次操作，我们选择下标 0 和 2 ，满足 nums[0] < nums[2] <=> 1 < 2 。
删除下标 0 和 2 处的元素，nums 变成 [1] 。
无法对数组再执行操作。
所以，可以得到的最小数组长度为 1 。

 

提示：

  • 1 <= nums.length <= 105
  • 1 <= nums[i] <= 109
  • nums 是 非递减 数组。

解法

方法一：贪心 + 优先队列（大根堆）

我们用一个哈希表 $cnt$ 统计数组 $nums$ 中每个元素的出现次数，然后将 $cnt$ 中的每个值加入一个优先队列（大根堆） $pq$ 中。每次从 $pq$ 中取出两个元素 $x$ 和 $y$，将它们的值减一，如果减一后的值仍大于 $0$，则将减一后的值重新加入 $pq$。每次从 $pq$ 中取出两个元素，表示将数组中的两个数对删除，因此数组的长度减少 $2$。当 $pq$ 的大小小于 $2$ 时，停止删除操作。

时间复杂度 $O(n \times \log n)$，空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组 $nums$ 的长度。

Python3

class Solution:
    def minLengthAfterRemovals(self, nums: List[int]) -> int:
        cnt = Counter(nums)
        pq = [-x for x in cnt.values()]
        heapify(pq)
        ans = len(nums)
        while len(pq) > 1:
            x, y = -heappop(pq), -heappop(pq)
            x -= 1
            y -= 1
            if x > 0:
                heappush(pq, -x)
            if y > 0:
                heappush(pq, -y)
            ans -= 2
        return ans

Java

class Solution {
    public int minLengthAfterRemovals(List<Integer> nums) {
        Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();
        for (int x : nums) {
            cnt.merge(x, 1, Integer::sum);
        }
        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder());
        for (int x : cnt.values()) {
            pq.offer(x);
        }
        int ans = nums.size();
        while (pq.size() > 1) {
            int x = pq.poll();
            int y = pq.poll();
            x--;
            y--;
            if (x > 0) {
                pq.offer(x);
            }
            if (y > 0) {
                pq.offer(y);
            }
            ans -= 2;
        }
        return ans;
    }
}

C++

class Solution {
public:
    int minLengthAfterRemovals(vector<int>& nums) {
        unordered_map<int, int> cnt;
        for (int x : nums) {
            ++cnt[x];
        }
        priority_queue<int> pq;
        for (auto& [_, v] : cnt) {
            pq.push(v);
        }
        int ans = nums.size();
        while (pq.size() > 1) {
            int x = pq.top();
            pq.pop();
            int y = pq.top();
            pq.pop();
            x--;
            y--;
            if (x > 0) {
                pq.push(x);
            }
            if (y > 0) {
                pq.push(y);
            }
            ans -= 2;
        }
        return ans;
    }
};

Go

func minLengthAfterRemovals(nums []int) int {
	cnt := map[int]int{}
	for _, x := range nums {
		cnt[x]++
	}
	h := &hp{}
	for _, x := range cnt {
		h.push(x)
	}
	ans := len(nums)
	for h.Len() > 1 {
		x, y := h.pop(), h.pop()
		if x > 1 {
			h.push(x - 1)
		}
		if y > 1 {
			h.push(y - 1)
		}
		ans -= 2
	}
	return ans
}

type hp struct{ sort.IntSlice }

func (h hp) Less(i, j int) bool { return h.IntSlice[i] > h.IntSlice[j] }
func (h *hp) Push(v any)        { h.IntSlice = append(h.IntSlice, v.(int)) }
func (h *hp) Pop() any {
	a := h.IntSlice
	v := a[len(a)-1]
	h.IntSlice = a[:len(a)-1]
	return v
}
func (h *hp) push(v int) { heap.Push(h, v) }
func (h *hp) pop() int   { return heap.Pop(h).(int) }

TypeScript

function minLengthAfterRemovals(nums: number[]): number {
    const cnt: Map<number, number> = new Map();
    for (const x of nums) {
        cnt.set(x, (cnt.get(x) ?? 0) + 1);
    }
    const pq = new MaxPriorityQueue();
    for (const [_, v] of cnt) {
        pq.enqueue(v);
    }
    let ans = nums.length;
    while (pq.size() > 1) {
        let x = pq.dequeue().element;
        let y = pq.dequeue().element;
        if (--x > 0) {
            pq.enqueue(x);
        }
        if (--y > 0) {
            pq.enqueue(y);
        }
        ans -= 2;
    }
    return ans;
}

...