📅  最后修改于: 2023-12-03 14:55:20.578000             🧑  作者: Mango
对于一个给定的整数数组,我们需要从中删除尽可能少的数,使得数组中的任意两个数中,其中一个是另一个的倍数。这道题涉及到一些基本的数学概念和算法,下面我们逐步分析解题思路。
首先,对于数组中的任意两个数 a 和 b,其中一个是另一个的倍数。我们可以分成以下两种情况:
为了满足上述条件,我们可以利用数组中的每个元素的倍数关系来构造一个无向图。具体来说,我们以数组中的元素为图的点,然后根据每个元素倍数关系的成立与否,在它们之间连边。例如,如果 a 是 b 的倍数,则可以在 a 和 b 之间连一条边。
对于这个无向图,我们想找到删除最少的点,使得每个点都至少有一个相邻点。这个问题的答案就是图的最小点覆盖,即最少的点,使得每条边至少与其中一个点相邻。我们可以用一些经典的算法来求解最小点覆盖,如二分图的最大匹配算法和 Konig 定理。
在实际编写代码时,我们可以通过构造一个邻接矩阵来表示这个无向图,其中每个元素都表示相邻点之间是否连边。然后,我们再利用最小点覆盖算法来求解最少需要删除的元素个数,即最小点覆盖的大小。
from typing import List
def min_removes(nums: List[int]) -> int:
"""
Given a list of integers nums, return the minimum number
of elements that need to be removed in order to satisfy
the condition that any pair of numbers in the list has
at least one multiple of the other.
"""
n = len(nums)
adj = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n):
for j in range(n):
if i != j and nums[i] % nums[j] == 0:
adj[i][j] = 1
return n - max_matching(adj)
def max_matching(adj: List[List[int]]) -> int:
"""
Given an adjacency matrix adj of an undirected graph, return
the size of the maximum matching of the graph.
"""
n = len(adj)
vis = [0] * n
match = [-1] * n
for i in range(n):
if match[i] == -1:
vis[i] = 1
if dfs(i, adj, vis, match):
vis = [0] * n
return sum(x != -1 for x in match)
def dfs(i: int, adj: List[List[int]], vis: List[int], match: List[int]) -> bool:
"""
The DFS function used to search for augmenting paths
in the graph and grow the matching.
"""
n = len(adj)
for j in range(n):
if adj[i][j] and not vis[j]:
vis[j] = 1
if match[j] == -1 or dfs(match[j], adj, vis, match):
match[j] = i
return True
return False
以上是 Python 代码的实现,通过调用 min_removes 函数可以求解最少删除元素个数。当然,需要注意的是,如果数组 nums 中有重复的元素,我们只需要保留其中一个元素即可,因为重复元素之间是没有倍数关系的。