跳转至

3020. 子集中元素的最大数量

题目描述

给你一个 正整数 数组 nums

你需要从数组中选出一个满足下述条件的子集

  • 你可以将选中的元素放置在一个下标从 0 开始的数组中,并使其遵循以下模式:[x, x2, x4, ..., xk/2, xk, xk/2, ..., x4, x2, x]注意k 可以是任何 非负 的 2 的幂)。例如,[2, 4, 16, 4, 2][3, 9, 3] 都符合这一模式,而 [2, 4, 8, 4, 2] 则不符合。

返回满足这些条件的子集中,元素数量的 最大值

 

示例 1:

输入:nums = [5,4,1,2,2]
输出:3
解释:选择子集 {4,2,2} ,将其放在数组 [2,4,2] 中,它遵循该模式,且 22 == 4 。因此答案是 3 。

示例 2:

输入:nums = [1,3,2,4]
输出:1
解释:选择子集 {1},将其放在数组 [1] 中,它遵循该模式。因此答案是 1 。注意我们也可以选择子集 {2} 、{4} 或 {3} ,可能存在多个子集都能得到相同的答案。

 

提示:

  • 2 <= nums.length <= 105
  • 1 <= nums[i] <= 109

解法

方法一:哈希表 + 枚举

我们用一个哈希表 $cnt$ 记录数组 $nums$ 中每个元素出现的次数。对于每个元素 $x$,我们可以将其不断平方,直到其值在哈希表 $cnt$ 中的出现次数小于 $2$ 为止。此时,我们判断 $x$ 在哈希表 $cnt$ 中的出现次数是否为 $1$,如果是则说明 $x$ 仍然可以被选入子集中,否则我们需要从子集中删除一个元素,确保子集个数为奇数。然后我们更新答案。继续枚举下一个元素。

注意我们需要特殊处理 $x = 1$ 的情况。

时间复杂度 $O(n \times \log \log M)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 和 $M$ 分别是数组 $nums$ 的长度和数组 $nums$ 中的最大值。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
class Solution:
    def maximumLength(self, nums: List[int]) -> int:
        cnt = Counter(nums)
        ans = cnt[1] - (cnt[1] % 2 ^ 1)
        del cnt[1]
        for x in cnt:
            t = 0
            while cnt[x] > 1:
                x = x * x
                t += 2
            t += 1 if cnt[x] else -1
            ans = max(ans, t)
        return ans
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
class Solution {
    public int maximumLength(int[] nums) {
        Map<Long, Integer> cnt = new HashMap<>();
        for (int x : nums) {
            cnt.merge((long) x, 1, Integer::sum);
        }
        Integer t = cnt.remove(1L);
        int ans = t == null ? 0 : t - (t % 2 ^ 1);
        for (long x : cnt.keySet()) {
            t = 0;
            while (cnt.getOrDefault(x, 0) > 1) {
                x = x * x;
                t += 2;
            }
            t += cnt.getOrDefault(x, -1);
            ans = Math.max(ans, t);
        }
        return ans;
    }
}
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
class Solution {
public:
    int maximumLength(vector<int>& nums) {
        unordered_map<long long, int> cnt;
        for (int x : nums) {
            ++cnt[x];
        }
        int ans = cnt[1] - (cnt[1] % 2 ^ 1);
        cnt.erase(1);
        for (auto [v, _] : cnt) {
            int t = 0;
            long long x = v;
            while (cnt.count(x) && cnt[x] > 1) {
                x = x * x;
                t += 2;
            }
            t += cnt.count(x) ? 1 : -1;
            ans = max(ans, t);
        }
        return ans;
    }
};
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
func maximumLength(nums []int) (ans int) {
    cnt := map[int]int{}
    for _, x := range nums {
        cnt[x]++
    }
    ans = cnt[1] - (cnt[1]%2 ^ 1)
    delete(cnt, 1)
    for x := range cnt {
        t := 0
        for cnt[x] > 1 {
            x = x * x
            t += 2
        }
        if cnt[x] > 0 {
            t += 1
        } else {
            t -= 1
        }
        ans = max(ans, t)
    }
    return
}
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
function maximumLength(nums: number[]): number {
    const cnt: Map<number, number> = new Map();
    for (const x of nums) {
        cnt.set(x, (cnt.get(x) ?? 0) + 1);
    }
    let ans = cnt.has(1) ? cnt.get(1)! - (cnt.get(1)! % 2 ^ 1) : 0;
    cnt.delete(1);
    for (let [x, _] of cnt) {
        let t = 0;
        while (cnt.has(x) && cnt.get(x)! > 1) {
            x = x * x;
            t += 2;
        }
        t += cnt.has(x) ? 1 : -1;
        ans = Math.max(ans, t);
    }
    return ans;
}

评论