What is the main pattern used to solve the Minimum Array Length After Pair Removals problem?

The main pattern is array scanning combined with hash lookup. Efficient frequency counting allows us to identify and remove adjacent pairs.

How can two pointers help solve the problem?

Two pointers allow for efficient comparison of elements from both ends, removing adjacent pairs and minimizing the array length faster.

What is the time complexity of the solution for the Minimum Array Length After Pair Removals problem?

The time complexity can be O(n) depending on the solution approach, particularly when using array scanning with a hash table or two pointers.

Can the problem be solved without using a hash table?

While a hash table is efficient, alternative methods like two-pointer techniques can also be used to minimize operations and remove pairs.

How does GhostInterview help with this problem?

GhostInterview helps by guiding you through efficient approaches and avoiding common pitfalls, ensuring you maximize the number of operations for an optimal solution.

#2856

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auto_awesome数组·哈希·扫描

LeetCode 题解工作台

删除数对后的最小数组长度

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 nums[i] 。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…

数组哈希表双指针二分查找贪心

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 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。

示例 1：

输入：nums = [1,2,3,4]

输出：0

解释：

示例 2：

输入：nums = [1,1,2,2,3,3]

输出：0

解释：

示例 3：

输入：nums = [1000000000,1000000000]

输出：2

解释：

由于两个数字相等，不能删除它们。

示例 4：

输入：nums = [2,3,4,4,4]

输出：1

解释：

提示：

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

lightbulb

解题思路

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。

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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

speed

复杂度分析

指标	值
时间	Depends on the final approach
空间	Depends on the final approach

psychology

面试官常问的追问

外企场景

question_mark
Look for efficiency in handling large input arrays (up to 10^5 elements).
question_mark
Evaluate the candidate's approach to minimizing operations and array length.
question_mark
Assess their understanding of array scanning and hash lookups in reducing problem complexity.

warning

常见陷阱

外企场景

error
Not considering the sorted nature of the array could lead to unnecessary comparisons.
error
Failing to efficiently track element frequencies, causing an excessive number of operations.
error
Overcomplicating the solution by not using hash tables or efficient frequency counting methods.

swap_horiz

进阶变体

外企场景

arrow_right_alt
Consider unsorted arrays or arrays with more varied element frequencies.
arrow_right_alt
Explore variations with constraints on the number of allowed operations.
arrow_right_alt
What if the array contains only one element or no removable pairs?

help

常见问题

外企场景

继续练习

#3186 施咒的最大总伤害 #1782 统计点对的数目 #3035 回文字符串的最大数量