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true |
简单 |
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给你一个整数数组 nums
,和一个整数 k
。
在一个操作中,您可以选择 0 <= i < nums.length
的任何索引 i
。将 nums[i]
改为 nums[i] + x
,其中 x
是一个范围为 [-k, k]
的任意整数。对于每个索引 i
,最多 只能 应用 一次 此操作。
nums
的 分数 是 nums
中最大和最小元素的差值。
在对 nums
中的每个索引最多应用一次上述操作后,返回 nums
的最低 分数 。
示例 1:
输入:nums = [1], k = 0 输出:0 解释:分数是 max(nums) - min(nums) = 1 - 1 = 0。
示例 2:
输入:nums = [0,10], k = 2 输出:6 解释:将 nums 改为 [2,8]。分数是 max(nums) - min(nums) = 8 - 2 = 6。
示例 3:
输入:nums = [1,3,6], k = 3 输出:0 解释:将 nums 改为 [4,4,4]。分数是 max(nums) - min(nums) = 4 - 4 = 0。
提示:
1 <= nums.length <= 104
0 <= nums[i] <= 104
0 <= k <= 104
根据题目描述,我们可以将数组中的最大值加上
因此,最终的答案就是
时间复杂度 nums
的长度。空间复杂度
class Solution:
def smallestRangeI(self, nums: List[int], k: int) -> int:
mx, mi = max(nums), min(nums)
return max(0, mx - mi - k * 2)
class Solution {
public int smallestRangeI(int[] nums, int k) {
int mx = 0;
int mi = 10000;
for (int v : nums) {
mx = Math.max(mx, v);
mi = Math.min(mi, v);
}
return Math.max(0, mx - mi - k * 2);
}
}
class Solution {
public:
int smallestRangeI(vector<int>& nums, int k) {
auto [mi, mx] = minmax_element(nums.begin(), nums.end());
return max(0, *mx - *mi - k * 2);
}
};
func smallestRangeI(nums []int, k int) int {
mi, mx := slices.Min(nums), slices.Max(nums)
return max(0, mx-mi-k*2)
}
function smallestRangeI(nums: number[], k: number): number {
const mx = Math.max(...nums);
const mi = Math.min(...nums);
return Math.max(mx - mi - k * 2, 0);
}
impl Solution {
pub fn smallest_range_i(nums: Vec<i32>, k: i32) -> i32 {
let max = nums.iter().max().unwrap();
let min = nums.iter().min().unwrap();
(0).max(max - min - k * 2)
}
}