class Solution {
public:
long long maximumHappinessSum(vector<int>& happiness, int k) {
}
};
3075. 幸福值最大化的选择方案
给你一个长度为 n 的数组 happiness ，以及一个 正整数 k 。
n 个孩子站成一队，其中第 i 个孩子的 幸福值 是 happiness[i] 。你计划组织 k 轮筛选从这 n 个孩子中选出 k 个孩子。
在每一轮选择一个孩子时，所有 尚未 被选中的孩子的 幸福值 将减少 1 。注意，幸福值 不能 变成负数，且只有在它是正数的情况下才会减少。
选择 k 个孩子，并使你选中的孩子幸福值之和最大，返回你能够得到的 最大值 。
示例 1：
输入：happiness = [1,2,3], k = 2 输出：4 解释：按以下方式选择 2 个孩子： - 选择幸福值为 3 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0,1] 。 - 选择幸福值为 1 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0] 。注意幸福值不能小于 0 。 所选孩子的幸福值之和为 3 + 1 = 4 。
示例 2：
输入：happiness = [1,1,1,1], k = 2 输出：1 解释：按以下方式选择 2 个孩子： - 选择幸福值为 1 的任意一个孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0,0,0] 。 - 选择幸福值为 0 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0,0] 。 所选孩子的幸福值之和为 1 + 0 = 1 。
示例 3：
输入：happiness = [2,3,4,5], k = 1 输出：5 解释：按以下方式选择 1 个孩子： - 选择幸福值为 5 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [1,2,3] 。 所选孩子的幸福值之和为 5 。
提示：
1 <= n == happiness.length <= 2 * 1051 <= happiness[i] <= 1081 <= k <= n原站题解
golang 解法, 执行用时: 174 ms, 内存消耗: 11.2 MB, 提交时间: 2024-03-13 20:10:08
func maximumHappinessSum(happiness []int, k int) (ans int64) {
slices.SortFunc(happiness, func(a, b int) int { return b - a })
for i, x := range happiness[:k] {
if x <= i {
break
}
ans += int64(x - i)
}
return
}
cpp 解法, 执行用时: 184 ms, 内存消耗: 103.6 MB, 提交时间: 2024-03-13 20:09:51
class Solution {
public:
long long maximumHappinessSum(vector<int> &happiness, int k) {
ranges::sort(happiness, greater<>());
long long ans = 0;
for (int i = 0; i < k && happiness[i] > i; i++) {
ans += happiness[i] - i;
}
return ans;
}
};
java 解法, 执行用时: 38 ms, 内存消耗: 60.2 MB, 提交时间: 2024-03-13 20:09:30
class Solution {
public long maximumHappinessSum(int[] happiness, int k) {
Arrays.sort(happiness);
int n = happiness.length;
long ans = 0;
for (int i = n - 1; i >= n - k && happiness[i] > n - 1 - i; i--) {
ans += happiness[i] - (n - 1 - i);
}
return ans;
}
}
python3 解法, 执行用时: 168 ms, 内存消耗: 40.6 MB, 提交时间: 2024-03-13 20:09:14
class Solution:
def maximumHappinessSum(self, happiness: List[int], k: int) -> int:
happiness.sort(reverse=True)
ans = 0
for i, x in enumerate(happiness[:k]):
if x <= i:
break
ans += x - i
return ans