Question

N个整数数组分为K和N-K个元素的两个部分，以便最大化这两个部分中元素之和的差异。< / p>

TEST CASES
N=5, K=2
arr = [8 4 5 2 10]
O/P: 17 because (8+5+10) − (4+2) = 23 − 6 = 17.

N=8, K=3
arr= [1 1 1 1 1 1 1 1]
O/P: 2 because (1+1+1+1+1)-(1+1+1)=2

我要做的是首先对数组中的所有元素求和。然后，找到数组中最小K个元素的总和，并从第一个元素中减去后者的两倍。

def smallestKSum(arr,K):
    # returns the sum of the smallest K now. in the array
    arr.sort()
    r=0
    for i in range(K):
        r=r+arr[i]
    return r

N,K = map(int,raw_input().split())
arr = map(int,raw_input().split())
s = sum(arr)
print s-(2*smallestKSum(arr,K))

上述解决方案在上述测试用例中运行良好，但在我尝试提交时仍然显示Wrong Solution。您可以在此link查看问题。

我有什么遗失的东西吗？我可以在不对数组进行排序的情况下找到最小K个的总和吗？

Answer 1

您缺少的测试用例是k可能大于n-k。

所以将k设为min（n-k，k）

为什么不在同一个函数中找到剩余元素的总和，而不是总结所有并且再次减去。试试这个：

def smallestKSum(arr,K):
    # returns the sum of the smallest K now. in the array
    arr.sort()
    r=0
    s=0
    for a in arr[:K]: 
       r += a 
    for a in arr[K:]: 
       s += a
    return s-m

返回值是您要求的答案

Answer 2

有时，孩子应该承担更多的体重，以最大化差异。

例如，如果权重是[1,2,3,4]，k是3，那么孩子应该[2,3,4]。

（2 + 3 + 4） - （1）= 8

不，[1,2,3]

（1 + 2 + 3） - （4）= 1

def smallestKSum(xs, k):
    xs = sorted(xs)
    return max(
        abs(sum(xs[k:]) - sum(xs[:k])),
        abs(sum(xs[-k:]) - sum(xs[:-k]))
    )

最大化数组中元素之间的差异

2 个答案: