# 給定數組所有旋轉中`i * arr [i]`的最大和
> 原文： [https://www.geeksforgeeks.org/maximum-sum-iarri-among-rotations-given-array/](https://www.geeksforgeeks.org/maximum-sum-iarri-among-rotations-given-array/)
給定`n`個整數的數組`arr[]`，找到使`i * arr [i]`的值的總和最大化的最大值，其中`i`從 0 到`n-1`變化。
**示例**：
```
Input: arr[] = {8, 3, 1, 2}
Output: 29
Explanation: Lets look at all the rotations,
{8, 3, 1, 2} = 8*0 + 3*1 + 1*2 + 2*3 = 11
{3, 1, 2, 8} = 3*0 + 1*1 + 2*2 + 8*3 = 29
{1, 2, 8, 3} = 1*0 + 2*1 + 8*2 + 3*3 = 27
{2, 8, 3, 1} = 2*0 + 8*1 + 3*2 + 1*1 = 17
Input: arr[] = {3, 2, 1}
Output: 7
Explanation: Lets look at all the rotations,
{3, 2, 1} = 3*0 + 2*1 + 1*2 = 4
{2, 1, 3} = 2*0 + 1*1 + 3*2 = 7
{1, 3, 2} = 1*0 + 3*1 + 2*2 = 7
```
**方法 1 **：此方法討論**樸素溶液**，該過程花費`O(n^2)`的時間。
解決方案涉及找到每次旋轉中數組所有元素的總和，然后確定最大總和值。
* **方法**：一個簡單的解決方案是嘗試所有可能的旋轉。 計算每次旋轉的`i * arr[i]`之和，并返回最大和。
* **算法**：
1. 將所有值從 0 旋轉到 n 的數組。
2. 計算每次旋轉的總和。
3. 檢查最大和是否大于當前和，然后更新最大和。
* **實現**：
* ## C++
```
// A Naive C++ program to find maximum sum rotation
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
// Returns maximum value of i*arr[i]
int maxSum(int arr[], int n)
{
???// Initialize result
???int res = INT_MIN;
???// Consider rotation beginning with i
???// for all possible values of i.
???for (int i=0; i<n; i++)
???{
?????// Initialize sum of current rotation
?????int curr_sum = 0;
?????// Compute sum of all values. We don't
?????// acutally rotation the array, but compute
?????// sum by finding ndexes when arr[i] is
?????// first element
?????for (int j=0; j<n; j++)
?????{
?????????int index = (i+j)%n;
?????????curr_sum += j*arr[index];
?????}
?????// Update result if required
?????res = max(res, curr_sum);
???}
???return res;
}
// Driver code
int main()
{
????int arr[] = {8, 3, 1, 2};
????int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
????cout << maxSum(arr, n) << endl;
????return 0;
}
```
## Java
```
// A Naive Java program to find
// maximum sum rotation
import java.util.*;
import java.io.*;
class GFG {
// Returns maximum value of i*arr[i]
static int maxSum(int arr[], int n)
{
// Initialize result
int res = Integer.MIN_VALUE;
// Consider rotation beginning with i
// for all possible values of i.
for (int i = 0; i < n; i++)
{
????// Initialize sum of current rotation
????int curr_sum = 0;
????// Compute sum of all values. We don't
????// actually rotation the array, but compute
????// sum by finding ndexes when arr[i] is
????// first element
????for (int j = 0; j < n; j++)
????{
????????int index = (i + j) % n;
????????curr_sum += j * arr[index];
????}
????// Update result if required
????res = Math.max(res, curr_sum);
}
return res;
}
// Driver code
public static void main(String args[])
{
????????int arr[] = {8, 3, 1, 2};
????????int n = arr.length;
????????System.out.println(maxSum(arr, n));
}
}
// This code is contributed by Sahil_Bansall
```
## Python3
```
# A Naive Python 3 program to find
# maximum sum rotation
import sys
# Returns maximum value of i * arr[i]
def maxSum(arr, n):
????# Initialize result
????res = -sys.maxsize
????# Consider rotation beginning with i
????# for all possible values of i.
????for i in range(0, n):
????????# Initialize sum of current rotation
????????curr_sum = 0
????????# Compute sum of all values. We don't
????????# acutally rotation the array, but?
????????# compute sum by finding ndexes when?
????????# arr[i] is first element
????????for j in range(0, n):
????????????index = int((i + j)% n)?
????????????curr_sum += j * arr[index]?
????????# Update result if required
????????res = max(res, curr_sum)
????return res?
# Driver code
arr = [8, 3, 1, 2]?
n = len(arr)
print(maxSum(arr, n))
# This code is contributed by
# Smitha Dinesh Semwal
```
## C#
```
// A Naive C# program to find
// maximum sum rotation
using System;
class GFG {
????// Returns maximum value of i*arr[i]
????static int maxSum(int[] arr, int n)
????{
????????// Initialize result
????????int res = int.MinValue;
????????// Consider rotation beginning with i
????????// for all possible values of i.
????????for (int i = 0; i < n; i++) {
????????????// Initialize sum of current rotation
????????????int curr_sum = 0;
????????????// Compute sum of all values. We don't
????????????// acutally rotation the array, but compute
????????????// sum by finding ndexes when arr[i] is
????????????// first element
????????????for (int j = 0; j < n; j++)?
????????????{
????????????????int index = (i + j) % n;
????????????????curr_sum += j * arr[index];
????????????}
????????????// Update result if required
????????????res = Math.Max(res, curr_sum);
????????}
????????return res;
????}
????// Driver code
????public static void Main()
????{
????????int[] arr = { 8, 3, 1, 2 };
????????int n = arr.Length;
????????Console.WriteLine(maxSum(arr, n));
????}
}
// This code is contributed by vt_m.
```
## PHP
```
<?php
// A Naive PHP program to?
// find maximum sum rotation
// Returns maximum value
// of i*arr[i]
function maxSum($arr, $n)
{
// Initialize result
$res = PHP_INT_MIN;
// Consider rotation beginning?
// with i for all possible?
// values of i.
for ($i = 0; $i < $n; $i++)
{
????// Initialize sum of
????// current rotation
????$curr_sum = 0;
????// Compute sum of all values.
????// We don't actually rotate?
????// the array, but compute sum
????// by finding indexes when?
????// arr[i] is first element
????for ($j = 0; $j < $n; $j++)
????{
????????$index = ($i + $j) % $n;
????????$curr_sum += $j * $arr[$index];
????}
????// Update result if required
????$res = max($res, $curr_sum);
}
return $res;
}
// Driver code
$arr = array(8, 3, 1, 2);
$n = sizeof($arr);
echo maxSum($arr, $n), "\n";
// This code is contributed by ajit
?>
```
* **輸出**：
```
29
```
* **復雜度分析**：
* **時間復雜度**： `O(n^2)`
* **輔助空間**： `O(1)`
**方法 2 **：此方法討論了解決**有效解決方案**的問題，該解決方案可解決`O(n)`時間問題。 在樸素的解決方案中，將為每個旋轉計算值。 因此，如果可以在恒定時間內完成操作，那么復雜度將降低。
* **方法**：基本方法是從以前的旋轉中計算新旋轉的總和。 這樣就產生了相似性，其中只有第一個元素和最后一個元素的乘數急劇變化，而其他元素的乘數則增加或減少 1。因此，可以從當前旋轉的總和中計算出下一個旋轉的總和。
* **算法**：
這個想法是使用先前旋轉的值來計算旋轉的值。 當數組旋轉 1 時，`i * arr[i]`之和發生以下變化。
```
next_val = curr_val - (cum_sum - arr[i-1]) + arr[i-1] * (n-1);
next_val = Value of ∑i*arr[i] after one rotation.
curr_val = Current value of ∑i*arr[i]
cum_sum = Sum of all array elements, i.e., ∑arr[i].
Lets take example {1, 2, 3}. Current value is 1*0+2*1+3*2
= 8\. Shifting it by one will make it {2, 3, 1} and next value
will be 8 - (6 - 1) + 1*2 = 5 which is same as 2*0 + 3*1 + 1*2
```
1. `arr[i-1]`的乘數從 0 變為`n-1`，即`arr[i-1] * (n-1)`被加到當前值。
2. 其他項的乘數減 1。即，從`cum_sum`是所有數字之和的當前值減去（`cum_sum – arr[i-1]`）。
* **實現**：
## C++
```
// An efficient C++ program to compute
// maximum sum of i*arr[i]
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int maxSum(int arr[], int n)
{
????// Compute sum of all array elements
????int cum_sum = 0;
????for (int i=0; i<n; i++)
????????cum_sum += arr[i];
????// Compute sum of i*arr[i] for initial
????// configuration.
????int curr_val = 0;
????for (int i=0; i<n; i++)
????????curr_val += i*arr[i];
????// Initialize result
????int res = curr_val;
????// Compute values for other iterations
????for (int i=1; i<n; i++)
????{
????????// Compute next value using previous?
????????// value in O(1) time
????????int next_val = curr_val - (cum_sum - arr[i-1])
???????????????????????+ arr[i-1] * (n-1);
????????// Update current value
????????curr_val = next_val;
????????// Update result if required
????????res = max(res, next_val);
????}
????return res;
}
// Driver code
int main()
{
????int arr[] = {8, 3, 1, 2};
????int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
????cout << maxSum(arr, n) << endl;
????return 0;
}
```
## Java
```
// An efficient Java program to compute
// maximum sum of i*arr[i]
import java.io.*;
class GFG {
????static int maxSum(int arr[], int n)
????{
????????// Compute sum of all array elements
????????int cum_sum = 0;
????????for (int i = 0; i < n; i++)
????????????cum_sum += arr[i];
????????// Compute sum of i*arr[i] for?
????????// initial configuration.
????????int curr_val = 0;
????????for (int i = 0; i < n; i++)
????????????curr_val += i * arr[i];
????????// Initialize result
????????int res = curr_val;
????????// Compute values for other iterations
????????for (int i = 1; i < n; i++)
????????{
????????????// Compute next value using previous
????????????// value in O(1) time
????????????int next_val = curr_val - (cum_sum -
??????????????????????????arr[i-1]) + arr[i-1] *
??????????????????????????(n-1);
????????????// Update current value
????????????curr_val = next_val;
????????????// Update result if required
????????????res = Math.max(res, next_val);
????????}
????????return res;
????}
????// Driver code
????public static void main(String[] args)
????{
????????int arr[] = {8, 3, 1, 2};
????????int n = arr.length;
????????System.out.println(maxSum(arr, n));
????}
}
// This code is contributed by Prerna Saini
```
## Python3
```
# An efficient Python 3 program to
# compute maximum sum of i * arr[i]
def maxSum(arr, n):
????# Compute sum of all array elements
????cum_sum = 0
????for i in range(0, n):
????????cum_sum += arr[i]?
????# Compute sum of i * arr[i] for?
????# initial configuration.
????curr_val = 0
????for i in range(0, n):
????????curr_val += i * arr[i]?
????# Initialize result
????res = curr_val?
????# Compute values for other iterations
????for i in range(1, n):
????????# Compute next value using previous
????????# value in O(1) time
????????next_val = (curr_val - (cum_sum - arr[i-1]) +
????????????????????????????????????arr[i-1] * (n-1))
????????# Update current value
????????curr_val = next_val?
????????# Update result if required
????????res = max(res, next_val)
????return res?
# Driver code
arr = [8, 3, 1, 2]?
n = len(arr)
print(maxSum(arr, n))
# This code is contributed by
# Smitha Dinesh Semwal
```
## C#
```
// An efficient C# program to compute
// maximum sum of i*arr[i]
using System;
class GFG {
????static int maxSum(int []arr, int n)
????{
????????// Compute sum of all array elements
????????int cum_sum = 0;
????????for (int i = 0; i < n; i++)
????????????cum_sum += arr[i];
????????// Compute sum of i*arr[i] for?
????????// initial configuration.
????????int curr_val = 0;
????????for (int i = 0; i < n; i++)
????????????curr_val += i * arr[i];
????????// Initialize result
????????int res = curr_val;
????????// Compute values for other iterations
????????for (int i = 1; i < n; i++)
????????{
????????????// Compute next value using previous
????????????// value in O(1) time
????????????int next_val = curr_val - (cum_sum -
??????????????????????arr[i - 1]) + arr[i - 1] *
????????????????????????????????????????(n - 1);
????????????// Update current value
????????????curr_val = next_val;
????????????// Update result if required
????????????res = Math.Max(res, next_val);
????????}
????????return res;
????}
????// Driver code
????public static void Main()
????{
????????int []arr = {8, 3, 1, 2};
????????int n = arr.Length;
????????Console.Write(maxSum(arr, n));
????}
}
// This code is contributed by nitin mittal
```
## PHP
```
<?php
// An efficient PHP program to?
// compute maximum sum of i*arr[i]
function maxSum($arr, $n)
{
????// Compute sum of all
????// array elements
????$cum_sum = 0;
????for ($i = 0; $i < $n; $i++)
????????$cum_sum += $arr[$i];
????// Compute sum of i*arr[i]?
????// for initial configuration.
????$curr_val = 0;
????for ($i = 0; $i < $n; $i++)
????????$curr_val += $i * $arr[$i];
????// Initialize result
????$res = $curr_val;
????// Compute values for
????// other iterations
????for ($i = 1; $i < $n; $i++)
????{
????????// Compute next value using?
????????// previous value in O(1) time
????????$next_val = $curr_val -?
???????????????????($cum_sum - $arr[$i - 1]) +?
????????????????????$arr[$i - 1] * ($n - 1);
????????// Update current value
????????$curr_val = $next_val;
????????// Update result if required
????????$res = max($res, $next_val);
????}
????return $res;
}
// Driver code
$arr = array(8, 3, 1, 2);
$n = sizeof($arr);
echo maxSum($arr, $n);
// This code is contributed by ajit
?>
```
* **輸出**：
```
29
```
* **復雜度分析**：
* **時間復雜度**： `O(n)`。
由于需要從 0 到 n 的一個循環來檢查所有旋轉，并且當前旋轉的總和是根據`O(1)`時間中的先前旋轉計算得出的）。
* **輔助空間**： `O(1)`。
由于不需要額外的空間，因此空間復雜度將為`O(1)`
**方法 3 **：該方法討論使用`O(n)`時間中的樞軸的解決方案。 透視方法只能在排序數組或旋轉排序數組的情況下使用。 例如：`{1, 2, 3, 4}`或`{2, 3, 4, 1}`，`{3, 4, 1, 2}`等。
* **方法**：假設是排序數組的情況。 如我們所知，對于數組，最大和是將數組按升序排序。 在旋轉數組排序的情況下，我們可以旋轉數組以使其升序排列。 因此，在這種情況下，需要找到樞軸元素，然后才能計算出最大和。
* **算法**：
1. **查找數組**的樞軸：如果`arr[i] > arr[(i + 1) % n]`，則它是樞軸元素。`(i + 1) % n`用于檢查最后一個和第一個元素。
2. 獲得樞軸后，可以通過找到與樞軸的差（即乘數）并將其與當前元素相乘，同時計算總和來計算總和
* **實現**：
## C++
```
// C++ program to find maximum sum of all?
// rotation of i*arr[i] using pivot.?
#include <iostream>
using namespace std;?
// fun declaration?
int maxSum(int arr[], int n);?
int findPivot(int arr[], int n);?
// function definition?
int maxSum(int arr[], int n)?
{?
????int sum = 0;?
????int i;?
????int pivot = findPivot(arr, n);?
????// difference in pivot and index of?
????// last element of array?
????int diff = n - 1 - pivot;?
????for(i = 0; i < n; i++)?
????{?
????????sum = sum + ((i + diff) % n) * arr[i];?
????}?
????return sum;?
}?
// function to find pivot?
int findPivot(int arr[], int n)?
{?
????int i;?
????for(i = 0; i < n; i++)?
????{?
????????if(arr[i] > arr[(i + 1) % n])?
????????????return i;?
????}?
}?
// Driver code?
int main(void)?
{?
????// rotated input array?
????int arr[] = {8, 3, 1, 2};?
????int n = sizeof(arr) / sizeof(int);?
????int max = maxSum(arr, n);?
????cout << max;?
????return 0;?
}?
// This code is contributed by Shubhamsingh10?
```
## C
```
// C program to find maximum sum of all?
// rotation of i*arr[i] using pivot.
#include<stdio.h>
// fun declaration
int maxSum(int arr[], int n);?
int findPivot(int arr[], int n);
// function definition
int maxSum(int arr[], int n)?
{
????int sum = 0;
????int i;
????int pivot = findPivot(arr, n);
????// difference in pivot and index of?
????// last element of array
????int diff = n - 1 - pivot;?
????for(i = 0; i < n; i++)
????{
????????sum= sum + ((i + diff) % n) * arr[i];
????}
????return sum;
}
// function to find pivot
int findPivot(int arr[], int n)
{
????int i;
????for(i = 0; i < n; i++)
????{
????????if(arr[i] > arr[(i + 1) % n])
????????????return i;
????}
}
// Driver code
int main(void)
{
????// rotated input array
????int arr[] = {8, 3, 1, 2};?
????int n = sizeof(arr) / sizeof(int);
????int max = maxSum(arr, n);?
????printf("%d", max);
????return 0;?
}
```
## Java
```
// Java program to find maximum sum?
// of all rotation of i*arr[i] using pivot.
import java.util.*;
import java.lang.*;
import java.io.*;
class GFG
{
// function definition?
static int maxSum(int arr[], int n)?
{
????int sum = 0;
????int i;
????int pivot = findPivot(arr, n);
????// difference in pivot and index of
????// last element of array
????int diff = n - 1 - pivot;?
????for(i = 0; i < n; i++)
????{?
????????sum= sum + ((i + diff) % n) * arr[i];
????}
????return sum;
}
// function to find pivot
static int findPivot(int arr[], int n)
{
????int i;
????for(i = 0; i < n; i++)
????{
????????if(arr[i] > arr[(i + 1) % n])
????????????return i;
????}
????return 0;
}
// Driver code
public static void main(String args[])
{
????// rotated input array
????int arr[] = {8, 3, 1, 2};?
????int n = arr.length;
????int max = maxSum(arr,n);?
????System.out.println(max);
}
}
```
## Python3
```
# Python3 program to find maximum sum of?
# all rotation of i*arr[i] using pivot.?
# function definition?
def maxSum(arr, n) :
????sum = 0
????pivot = findPivot(arr, n)
????# difference in pivot and index?
????# of last element of array?
????diff = n - 1 - pivot?
????for i in range(n) :
????????sum = sum + ((i + diff) % n) * arr[i];?
????return sum
# function to find pivot?
def findPivot(arr, n) :
????for i in range(n) :?
????????if(arr[i] > arr[(i + 1) % n]) :
????????????return i;?
# Driver code?
if __name__ == "__main__" :
????# rotated input array?
????arr = [8, 3, 1, 2]?
????n= len(arr)?
????max= maxSum(arr, n)
????print(max)
# This code is contributed by Ryuga
```
## C#
```
// C# program to find maximum sum?
// of all rotation of i*arr[i] using pivot.?
using System;
class GFG
{
// function definition?
public static int maxSum(int[] arr, int n)
{
????int sum = 0;
????int i;
????int pivot = findPivot(arr,n);
????// difference in pivot and index of?
????// last element of array?
????int diff = n - 1 - pivot;
????for (i = 0;i < n;i++)
????{
????????sum = sum + ((i + diff) % n) * arr[i];
????}
????return sum;
}
// function to find pivot?
public static int findPivot(int[] arr, int n)
{
????int i;
????for (i = 0; i < n; i++)
????{
????????if (arr[i] > arr[(i + 1) % n])
????????{
????????????return i;
????????}
????}
????return 0;
????}
// Driver code?
public static void Main(string[] args)
{
????// rotated input array?
????int[] arr = new int[] {8, 3, 1, 2};
????int n = arr.Length;
????int max = maxSum(arr,n);
????Console.WriteLine(max);
}
}
// This code is contributed by Shrikant13
```
## PHP
```
<?php
// PHP program to find maximum sum?
// of all rotation of i*arr[i] using pivot.
// function definition?
function maxSum($arr, $n)?
{
$sum = 0;
$pivot = findPivot($arr, $n);
// difference in pivot and index of
// last element of array
$diff = $n - 1 - $pivot;?
for($i = 0; $i < $n; $i++)
{
????$sum = $sum + (($i + $diff) %?
????????????$n) * $arr[$i];
}
return $sum;
}
// function to find pivot
function findPivot($arr, $n)
{
????for($i = 0; $i < $n; $i++)
????{
????????if($arr[$i] > $arr[($i + 1) % $n])
????????return $i;
????}
????return 0;
}
// Driver code
// rotated input array
$arr = array(8, 3, 1, 2);?
$n = sizeof($arr);
$max = maxSum($arr, $n);?
echo $max;
// This code is contributed
// by Akanksha Rai(Abby_akku)
?>
```
* **輸出**：
```
29
```
* **復雜度分析**：
* **時間復雜度**： `O(n)`
因為只需要一個循環就可以從 0 遍歷到 n，從而找到樞軸。 為了找到總和，需要另一個循環，因此復雜度保持為`O(n)`。
* **輔助空間**：`O(1)`。
我們不需要額外的空間，因此輔助空間為`O(1)`
- GeeksForGeeks 數組教程
- 介紹
- 數組介紹
- C/C++ 中的數組
- Java 中的數組
- Python 中的數組| 系列 1（簡介和功能）
- C# | 數組
- 回轉
- 數組旋轉程序
- 數組旋轉的逆向算法
- 數組旋轉的塊交換算法
- 程序循環旋轉一個數組
- 在經過排序和旋轉的數組中搜索元素
- 給定一個經過排序和旋轉的數組，查找是否存在一對具有給定總和的數組
- 在只允許旋轉給定數組的情況下找到Sum(i * arr[i])的最大值
- 給定數組所有旋轉中i * arr [i]的最大和
- 在旋轉排序數組中找到旋轉計數
- 快速找到數組的多個左旋轉| 系列 1
- 在經過排序和旋轉的數組中找到最小元素
- 數組右旋轉的逆向算法
- 查找具有最大漢明距離的旋轉
- 數組左右循環查詢
- 在O(n)時間和O(1)空間中打印數組的左旋轉
- 旋轉幾次后，在給定索引處查找元素
- 拆分數組并將第一部分添加到末尾
- 重排
- 重新排列數組，使arr[i] = i
- 編寫程序以反轉數組或字符串
- 重新排列數組，如果i為偶數則arr[i] >= arr[j]，如果i為奇數且j < i則 arr[i] <= arr[j]
- 在O(n)時間和O(1)額外空間中重新排列正數和負數
- 重新排列數組，交替出現&個正數的負數項，多余的空間為O(1) | 系列 1
- 將所有零移動到數組末尾
- 將所有零移動到數組的末尾| 系列 2（使用單遍歷）
- 將所有小于或等于 k 的元素組合在一起所需的最小交換
- 使用內置排序功能重新排列正數和負數
- 重新排列數組，使偶數位置大于奇數
- 按順序重新排列數組-最小，最大，第二個最小，第二個最大..
- 將第一個元素加倍，然后將零移動到結尾
- 根據給定的索引對數組重新排序
- 用恒定的額外空間重新排列正數和負數
- 排列給定數字以形成最大數| 系列 1
- 重新排列數組，如果arr[i]為j，則arr[j]變為i | 系列 1
- 以最大最小形式重新排列數組| 系列 1
- 以最大最小形式重新排列數組| 系列 2（O(1)額外空間）
- 將所有負元素移動到最后，并留出足夠的空間
- 重新排列數組，使偶數索引元素較小而奇數索引元素較大
- 正數元素位于偶數位置，負數元素位于奇數位置（不保持相對順序）
- 用上一個和下一個的乘法替換每個數組元素
- 使用 Fisher-Yates 隨機播放算法隨機播放給定數組
- 分離偶數和奇數| 系列 3
- 將數組中的 0 和 1 分開
- 最長的雙子序列| DP-15
- 在線性時間內找到大小為 3 的排序子序列
- 最大數目等于 0 和 1 的子數組
- 最大產品子數組
- 用右側的最大元素替換每個元素
- 最大循環子數組總和
- 最長遞增子序列的構造（N log N）
- 按頻率對元素排序| 系列 2
- 最大化圓形數組中的連續差之和
- 根據另一個數組定義的順序對數組進行排序
- 查找索引 0 替換為 1，以獲得二進制數組中最長的連續序列 1s
- 在給定范圍內對數組進行三向分區
- 從兩個給定排序數組的備用元素生成所有可能的排序數組
- 安排彼此相鄰的線對所需的最小交換次數
- 將數組轉換為 Zig-Zag 風格
- 從給定序列中形成最小數
- 將兩個連續的相等值替換為一個更大的值
- 重新排列二進制字符串作為 x 和 y 的交替出現
- 數組中不同的相鄰元素
- 不使用多余空間將 2n 個整數隨機排列為 a1-b1-a2-b2-a3-b3-.bn
- 合并 k 個排序的數組| 系列 1
- 訂單統計
- 未排序數組中第 K 個最小/最大元素| 系列 1
- 未排序數組中第 K 個最小/最大元素| 系列 2（預期線性時間）
- 未排序數組中第 K 個最小/最大元素| 組合 3（最壞情況的線性時間）
- 使用 STL 的第 K 個最小/最大元素
- 數組中的 k 個最大（或最小）元素| 添加了最小堆方法
- 按行和按列排序的 2D 數組中的 Kth 個最小元素| 系列 1
- 程序以查找數組中的最大元素
- 查找數組中最大的三個元素
- 查找數組中至少有兩個大元素的所有元素
- 未排序數組的均值和中位數的程序
- 使用 STL 的運行整數流的中位數
- 正整數數組中 k 個整數的最小積
- 第 K 個最大和的連續子數組
- 來自兩個數組的 K 個最大和組合
- 重疊的連續子數組的 K 個最大和
- 非重疊的連續子數組的 K 個最大和
- 使用O(1)額外空間按相同順序排列 k 個最小元素
- 在兩個數組中找到具有最小和的 k 對
- 數組中兩個元素的第 k 個最小絕對差
- 在數組中查找第二大元素
- 查找給定數組中出現次數最多的 k 個數字
- 查找數組中的最小和第二個最小元素
- 尋找最小的遺失號碼
- 使得兩個元素都不相鄰的最大和
- 使用最少數量的比較的數組的最大值和最小值
- 兩個元素之間的最大差異，使得較大的元素出現在較小的數字之后
- 給定數組 arr []，找到最大 j – i，使得 arr [j] > arr [i]
- 最大滑動窗口（大小為 k 的所有子數組的最大值）
- 找到兩個數字之間的最小距離
- 在先增加然后減少的數組中找到最大元素
- 計算右側較小的元素
- 最長遞增子序列大小（N log N）
- 查找未排序數組中缺失的最小正數| 系列 1
- 在O(n)時間和O(1)多余空間中找到最大重復數
- 給定大小為 n 且數字為 k 的數組，找到出現次數超過 n / k 次的所有元素
- 找出長度為 3 且具有最大乘積的遞增子序列
- 兩個數組中的最大求和路徑
- 從兩個排序的數組中找到最接近的對
- 在未排序的數組中找到最大的對和
- 整個數組中最小的較大元素
- 刪除小于 next 或變得更小的數組元素
- 在線檢查回文的在線算法
- 刪除小于 next 或變得更小的數組元素
- 找到要翻轉的零，以使連續的 1 的數目最大化
- 計算嚴格增加的子數組
- 流中的第 K 個最大元素
- 在兩個數組中找到具有最小和的 k 對
- k 元素組與數組其余部分之間的最大差值。
- 要使中位數等于 x 的最小元素數量
- 下一個更大的元素
- 范圍查詢
- MO 的算法（查詢平方根分解）| 系列 1（簡介）
- Sqrt（或平方根）分解技術 系列 1（簡介）
- 稀疏表
- 使用稀疏表進行范圍總和查詢
- 范圍最小查詢（平方根分解和稀疏表）
- 數組元素的頻率范圍查詢
- 數組上的恒定時間范圍添加操作
- 范圍 LCM 查詢
- 數組中給定索引范圍的 GCD
- 查詢給定數組中所有數字的 GCD（給定范圍內的元素除外）
- 給定子數組中小于或等于給定數目的元素數
- 給定子數組中小于或等于給定數字的元素數| 第 2 組（包括更新）
- 查詢值在給定范圍內的數組元素的計數
- 查詢二進制數組的子數組的十進制值
- 計算將 L-R 范圍內的所有數字相除的元素
- 給定數組范圍的 XOR 之和最大的數字
- 在給定范圍內出現偶數次的數字的 XOR
- 范圍查詢中的數組范圍查詢
- 數組范圍查詢以搜索元素
- 數組范圍查詢頻率與值相同的元素
- 給定范圍內的最大出現次數
- 給定范圍內具有相等元素的索引數
- 合并排序樹以獲取范圍順序統計信息
- 范圍內沒有重復數字的總數
- 差異數組|O(1)中的范圍更新查詢
- 對數組的范圍查詢，其每個元素都是索引值與前一個元素的 XOR
- 查找子數組是否為山脈形式
- 范圍總和查詢，無更新
- 子數組中的素數（帶有更新）
- 在二進制數組中檢查子數組表示的數字是奇數還是偶數
- 用于乘法，替換和乘積的數組查詢
- 數組范圍的平均值
- 執行加減命令后打印修改后的數組
- 在給定范圍內對偶數或奇數概率的查詢
- 數組中范圍的乘積
- 計算范圍內的素數
- M 個范圍切換操作后的二進制數組
- 合并重疊間隔
- 檢查給定間隔中是否有兩個間隔重疊
- 間隔之和與除數的更新
- 多次數組范圍遞增操作后打印修改后的數組
- 范圍最大奇數的 XOR 查詢
- 查詢子數組中不同元素的數量
- 計數和切換二進制數組上的查詢
- 數組中的最小-最大范圍查詢
- 優化問題
- 最大總和連續子數組
- 通過最多買賣兩次股份獲得最大利潤
- 查找平均數最少的子數組
- 找到兩個數字之間的最小距離
- 最小化高度之間的最大差異
- 到達終點的最小跳數
- 最大總和增加子序列| DP-14
- 總和大于給定值的最小子數組
- 查找 k 個長度的最大平均子數組
- 計算最小步數以獲得給定的所需數組
- 乘積小于 k 的子集數
- 查找使數組回文的最小合并操作數
- 查找不能表示為給定數組的任何子集之和的最小正整數值
- 具有最大總和的子數組的大小
- 找出任何兩個元素之間的最小差異
- 使用位操作進行空間優化
- 兩個二進制數組中具有相同總和的最長跨度
- 排序
- 替代排序
- 對幾乎排序（或 K 排序）的數組進行排序
- 根據給定值的絕對差對數組進行排序
- 以波形形式對數組進行排序
- 將大小為 n 的數組合并為大小為 m + n 的另一個數組
- 對包含 1 到 n 個值的數組進行排序
- 通過交換相鄰元素將 1 排序為 N
- 對包含兩種類型元素的數組進行排序
- 按頻率對元素排序| 系列 1
- 計算數組中的反轉 系列 1（使用合并排序）
- 兩個元素的和最接近零
- 最短無序子數組
- 排序數組所需的最小交換次數
- 兩個排序數組的并集和交集
- 查找兩個未排序數組的并集和交集
- 對 0、1 和 2 的數組進行排序
- 找到最小長度未排序子數組，進行排序，使整個數組排序
- 中位數為整數流（運行整數）
- 計算可能的三角形數量
- 查找數組中的對數（x，y），使得 x ^ y > y ^ x
- 計算所有等于 k 的不同對
- 打印給定整數數組的所有不同元素
- 從其對和數組構造一個數組
- 合并兩個有O(1)額外空間的排序數組
- 第一個數組中的最大值與第二個數組中的最小值的乘積
- 對數（a [j] > = a [i]）的對數，其中 k 個范圍在（a [i]，a [j]）中，可被 x 整除
- 隨機對為最大加權對的概率
- AP 數組中存在的最小解排列（算術級數）
- 對兩個數組的最小乘積之和進行重新排列
- 將數組劃分為 k 個片段，以最大化片段最小值的最大值
- 最小乘積對為正整數數組
- 計算形成最小產品三胞胎的方法
- 檢查是否反轉子數組使數組排序
- 使用另一個數組最大化元素
- 使兩個數組的元素相同，最小增減
- 檢查是否有任何間隔完全重疊
- 除子數組中的元素外，對數組進行排序
- 對除一個以外的所有數組元素進行排序
- 排序二進制數組所需的最小相鄰交換
- 按數組中出現的元素順序對鏈接列表進行排序
- 打印數組中排序的不同元素
- 可以單獨排序以進行排序的最大分區數
- 使用 STL 根據因素數量進行排序
- 每次取下最小的鋼絲繩后剩下的鋼絲繩
- 數組中所有元素的排名
- 合并 3 個排序的數組
- 使數組遞減的最小減法運算數
- 最大化 arr [i] * i 的總和
- 差異小于 K 的對
- 按排序順序合并兩個未排序的數組
- 從兩個數組最大化唯一對
- 應用給定方程后對數組排序
- 每個數組元素的最小絕對差之和
- 查找是否可以使用一個外部數字使數組元素相同
- 兩個未排序數組之間的最小差值對
- 程序檢查數組是否排序（迭代和遞歸）
- 查找大于數組中一半元素的元素
- 使兩個數組相同的最小交換
- 要添加的元素，以便數組中存在某個范圍的所有元素
- 正在搜尋
- 搜索，插入和刪除未排序的數組
- 在排序的數組中搜索，插入和刪除
- 給定數組 A []和數字 x，請檢查 A []中的對，總和為 x
- 在相鄰項最多相差 k 的數組中搜索
- 在三個排序的數組中查找共同的元素
- 在無數排序數組中查找元素的位置
- 查找 1 到 n-1 之間的唯一重復元素
- 查找在數組中一次出現的元素，其中每個其他元素出現兩次
- 排除某些元素的最大子數組總和
- 數組中的最大平衡和
- 數組的平衡指數
- 領導者數組
- 天花板排列
- 多數元素
- 檢查排序數組中的多數元素
- 檢查數組是否具有多數元素
- 兩指針技術
- 查找峰元素
- 找到給定數組中的兩個重復元素
- 在給定的數組中找到一個固定點（等于索引的值）
- 查找給定總和的子數組| 系列 1（負數）
- 數組中的最大三元組和
- 來自三個數組的最小差異三元組
- 查找一個三元組，將其總和成給定值
- 找到所有零和的三元組
- 所有合計給定值的唯一三元組
- 計算總數小于給定值的三元組
- 打印形成 AP 的排序數組中的所有三元組
- XOR 為零的唯一三元組數
- 找到一個三元組，使得兩個和等于第三元素
- 查找出現次數的奇數
- 查找丟失的號碼
- 計算排序數組中的出現次數（或頻率）
- 給定一個已排序的數組和一個數字 x，在數組中找到總和最接近 x 的對
- 在排序的二進制數組中計數 1
- 在整數數組中找到第一個重復元素
- 從重復的數組中查找丟失的元素
- 找到重復的和丟失的| 添加了 3 種新方法
- 在未排序的數組中找到出現奇數的兩個數字
- 找到具有給定差異的一對
- 找到四個總和為給定值的元素| 集合 1（n ^ 3 解）
- 找到四個總和為給定值的元素| 系列 2
- 查找是否有一個總和為 0 的子數組
- 在相鄰元素之間的差為 1 的數組中搜索元素
- 一系列不同元素中的第三大元素
- 檢查數組中是否存在兩個元素的總和等于數組其余部分的總和
- 檢查給定數組是否包含彼此之間 k 距離內的重復元素
- 使用最少的比較次數搜索未排序數組中的元素
- 連續元素排序數組中僅重復元素的計數
- 在頻率大于或等于 n / 2 的排序數組中查找元素。
- 圓形數組中相鄰元素的最小絕對差
- 在數組中找到第一個，第二個和第三個最小元素
- 程序來查找數組的最小（或最大）元素
- 每個數組元素中另一個數組中最接近的較大元素
- 計算O(1)額外空間和O(n)時間中數組中所有元素的頻率
- 與給定的總和和距末端的最大最短距離配對
- 從數組中刪除一個元素（使用兩次遍歷和一次遍歷）
- 計算給定數組中大小為 3 的反轉
- 計算給定總和的對
- 對排序向量中的二分搜索
- 困雨水
- 替換元素會使數組元素連續
- 排序數組中的第 k 個缺失元素
- O（log（min（n（n，m）））中具有不同大小的兩個排序數組的中位數
- 從兩個排序的數組中打印不常見的元素
- 非重復元素
- 數組中最頻繁的元素
- 數組中最少的元素
- m 個元素的兩個子集之間的最大差
- n 個數組中升序元素的最大和
- 配對使得一個是其他的冪倍
- 查找數組中對的數量，以使它們的 XOR 為 0
- 兩次最大出現之間的最小距離
- 如果我們在數組中每次成功搜索后加倍，則找到最終值
- 排序數組中的最后一個重復元素
- 找到一個數組元素，使所有元素都可被它整除
- 以原始順序查找數組的 k 個最大元素
- 數組中的最大值，至少是其他元素的兩倍
- 連續步驟到屋頂
- 兩個大小的組之間的最大差異
- 兩個大小的組之間的最小差異
- 未排序整數列表中最接近的數字
- 值和索引和的最大絕對差
- 數組中局部極值的數量
- 檢查數組是否具有多數元素
- 查找數組中最接近的數字
- 最大和的對數
- 按原始順序打印給定數組中的 n 個最小元素
- 查找給定數組中缺少的前 k 個自然數
- 數組中的高尚整數（大于等于的元素數等于 value）
- 兩個數組對的絕對差的最小和
- 查找數組中非重復（不同）元素的總和
- 檢查是否可以從給定數組形成算術級數
- 數組的最小乘積子集
- 計算選擇差異最大的對的方法
- 每次成功搜索后通過將元素加倍來重復搜索
- 允許負數的數組中成對乘積的最大和
- 矩陣
- 旋轉矩陣元素
- 將方形矩陣旋轉 90 度| 系列 1
- 將矩陣旋轉 90 度，而無需使用任何額外空間| 系列 2
- 將矩陣旋轉 180 度
- 用 K 元素逆時針旋轉矩陣的每個環
- 將圖像旋轉 90 度
- 檢查矩陣的所有行是否都是彼此旋轉
- 排序給定矩陣
- 查找最大數量為 1 的行
- 在按行排序的矩陣中找到中位數
- 矩陣乘法| 遞歸的
- 程序將兩個矩陣相乘
- 矩陣的標量乘法程序
- 程序打印數組的下三角和上三角矩陣
- 查找矩陣所有行共有的不同元素
- 以螺旋形式打印給定的矩陣
- 查找矩陣中每一行的最大元素
- 在矩陣中查找唯一元素
- 將矩陣元素逐行移動 k
- 矩陣的不同運算
- 以逆時針螺旋形式打印給定矩陣
- 交換方矩陣的主要和次要對角線
- 矩陣中的最大路徑總和
- 矩陣對角元素的正方形
- 沿給定方向移動矩陣元素并添加具有相同值的元素
- 按升序對矩陣行進行排序，然后按降序對列進行排序
- 矩陣中間行和列的總和
- 矩陣的按行遍歷與按列遍歷
- 向右旋轉矩陣 K 次
- 檢查冪等矩陣的程序
- 程序檢查對合矩陣
- 矩陣中第一行和最后一行的交換元素
- zag-zag 方式打印矩陣
- 二維數組中的按行排序
- 馬爾可夫矩陣程序
- 檢查對角矩陣和標量矩陣的程序
- 按行和列對矩陣進行排序
- 查找島嶼數| 系列 1（使用 DFS）
- 魔術廣場| 偶數訂單
- 魔術廣場
- 檢查給定矩陣是否為幻方
- 檢查給定矩陣是否為幻方
- 兩種矩陣的 Kronecker 積
- 計數總和可分為“ k”的子矩陣
- 對角占優矩陣
- 使矩陣的每一行和每一列相等所需的最少操作
- 計算大小為 n 的矩陣中 k 的頻率，其中 matrix（i，j）= i + j
- 給定 1、2、3……k 以之字形打印它們。
- 皇后可以在棋盤上移動的障礙物數量
- 矩陣中 4 個相鄰元素的最大積
- 使二進制矩陣對稱所需的最小翻轉
- 程序檢查矩陣是否為下三角
- 程序檢查矩陣是否為上三角
- 矩陣中偶數和奇數的頻率
- 矩陣的中心元素等于對角線的一半
- 身份矩陣程序
- 程序用矩陣的下對角元素交換上對角元素。
- 稀疏矩陣表示| 系列 3（CSR）
- 填充矩陣以使所有行和所有列的乘積等于 1 的方式
- 矩陣對角線的鏡像
- 查找二進制矩陣中是否有一個角為 1 的矩形
- 查找所有填充有 0 的矩形
- 矩陣或網格中兩個單元之間的最短距離
- 計算二進制矩陣中 1 和 0 的集合
- 搜索按行和按列排序的矩陣
- 創建具有 O 和 X 的交替矩形的矩陣
- 矩陣的鋸齒形（或對角線）遍歷
- 原位（固定空間）M x N 大小的矩陣轉置| 更新
- 排序從 0 到 n ^ 2 – 1 的數字矩陣的最低成本
- 二進制矩陣中的唯一像元
- 計算特殊矩陣中等于 x 的條目
- 檢查給定矩陣是否稀疏
- 方矩陣的兩個對角線中的行式公共元素
- 檢查矩陣中第 i 行和第 i 列的總和是否相同
- 查找最大數為 1 的二進制矩陣的行號
- 程序檢查矩陣是否對稱
- 通過遵循單元格值來查找二維數組是否被完全遍歷
- 程序以 Z 格式打印矩陣
- 在矩陣中從左上到右下打印所有回文路徑
- 騎士的可能舉動
- 有效地計算矩陣的對角線總和
- 矩陣的邊界元素
- 從點開始以螺旋形式打印矩陣
- 以蛇形圖案打印矩陣
- 矩陣對角線互換程序
- 找出兩個對角線之和之間的差
- 從給定的二叉樹構造祖先矩陣
- 從祖先矩陣構造樹
- 圓形矩陣（以螺旋方式構造數字 1 到 m * n 的矩陣）
- Sudoku Generator 程序
- 康威人生游戲計劃
- 矩陣中沙漏的最大和
- 方陣中的最大值和最小值。
- 以防螺旋形式打印矩陣
- 查找矩陣的法線和跡線的程序
- 以各種方式對矩陣進行排序
- 設置二進制矩陣的所有元素所需的最少操作
- 以反向螺旋形式打印給定的矩陣
- C 程序檢查矩陣是否傾斜對稱
- 矩陣元素的總和，其中每個元素是行和列的整數除法
- 稀疏矩陣及其表示| 系列 2（使用列表和鍵字典）
- 查找使兩個矩陣相等的變換數
- 形成矩陣線圈
- 每個元素是其行號和列號的絕對差的矩陣總和
- 檢查二進制矩陣中的水平和垂直對稱性
- 每個值為 0 或 n 的矩陣的最大行列式
- 螺旋奇數階方陣的兩個對角線之和
- 在二進制矩陣中找到具有最大位差的行對
- 查找矩陣中給定行的所有置換行
- 在二進制矩陣中查找以 1s 形成的形狀的周長
- 在矩陣中打印具有相同矩形和的單元格
- 以對角線圖案打印矩陣
- 矩陣中兩行元素之和的最大差
- 查找具有給定總和的對，以便該對的元素位于不同的行中
- 二進制矩陣中所有零的總覆蓋率
- 用行或列的最大 GCD 替換每個矩陣元素
- 計算矩陣中所有排序的行
- 矩陣查詢
- 矩陣中的最大 XOR 值
- 可以從下到右傳輸光線的最大反射鏡
- 最后一個方塊的方向
- 以矩陣的螺旋形式打印第 K 個元素
- 查找給定的矩陣是否為 Toeplitz
- 在按行和按列排序的矩陣中計數零
- 在列明智和行明智排序矩陣中計算負數
- 在二進制矩陣中查找所有位形成的最大“ +”的大小
- 返回擴展矩陣中的前一個元素
- 使用O(1)額外空間打印 n x n 螺旋矩陣
- 二進制迷宮中的最短路徑
- 查找矩陣中圖案的方向
- 在矩陣中查找特定對
- 打印給定大小的最大和平方子矩陣
- 給定矩陣的所有行中的公共元素
- 按特定順序就地轉換矩陣
- 布爾矩陣問題
- 給定布爾矩陣，找到 k，使第 k 行中的所有元素均為 0，第 k 列為 1。
- 在給定的布爾矩陣中打印唯一行
- 找到 1 的最大矩形，并允許交換列
- 給定井字棋盤配置的有效性
- 子矩陣總和查詢
- 矩陣排名程序
- 全為 1 的最大尺寸矩形二進制子矩陣
- 全為 1 的最大尺寸正方形子矩陣
- 查找矩陣中除給定單元格的行和/或列中的元素以外的所有元素的總和？
- 計算每個島按行和列分隔的島數
- 在給定的按行排序的矩陣的所有行中找到一個公共元素
- 給定矩陣“ O”和“ X”，如果被“ X”包圍，則將“ O”替換為“ X”
- 給定矩陣“ O”和“ X”，找到被“ X”包圍的最大子正方形
- 洪水填充算法–如何在 paint 中實現 fill（）？
- 從行和列的排序矩陣中按排序順序打印所有元素
- 給定一個 n x n 方陣，求出大小為 k x k 的所有子方和
- 查找矩陣轉置的程序
- 用于添加兩個矩陣的程序
- 矩陣減法程序
- 使用兩次遍歷收集網格中的最大點
- 在死胡同之前收集最多硬幣
- 正好有 k 個硬幣的路徑數
- 查找從給定起始字符開始的最長連續路徑的長度
- 在給定約束條件下找到矩陣中的最長路徑
- 到達目的地的最低初始點
- 分而治之| 第 5 組（Strassen 的矩陣乘法）
- 2D 矩陣中的最大和矩形| DP-27
- 雜項
- 子數組/子字符串與子序列以及生成它們的程序
- 產品數組難題
- 具有給定乘積的子數組數
- 鏈表與數組
- 檢查數組元素是否連續 新增方法 3
- 查找一個數組是否是另一個數組的子集 新增方法 3
- 在一個數組中實現兩個堆棧
- 查找兩個排序數組的相對補碼
- 通過 k 次運算的最小增量以使所有元素相等
- 最小化三個不同排序數組的（max（A [i]，B [j]，C [k]）– min（A [i]，B [j]，C [k]））