2809。最小的时间进行数组总和：使用动态编程的有效迅速解决方案，以最大程度地减少阵列A和B中的总和B。 em>
2813。 K-Length Subseq的最大优雅：Sergey的Swift代码优雅地选择了具有利润和类别的独特K-Length子序列。解决方案使用分类和迭代。时间：o（nlogn），空间：o（n）。
github：https://github.com/sergeyleschev/leetcode-swift
2809.最少有时间制作数组总和的时间x
描述
方法
我们首先将阵列A和B的总和分别计算为SA和SB。
如果没有采取任何措施，在i秒时，我们将拥有SB * i + sa。
在t秒内，我们选择t元素。当我们考虑这些选定的元素时，将删除[i]。这些选定元素的总和为b1 *（t -1） + b2 *（t -2） + ... + bt * 0，其中b1，b2，b3，...，bt以越来越多的顺序排列。
要解决这个问题，我们根据b [i]的值对所有对（b [i]，a [i]）进行排序。
然后，我们使用以下逻辑利用动态编程（DP）：
DP [J] [i]代表使用J + 1个spemallest整数在I秒内可以降低的最大值。
DP方程如下：
dp [j] [i] = max（dp [j] [i]，dp [j -1] [i -1] + i * b + a）
最后，如果sb * i + sa -dp [n -1] [i]小于或等于x，我们返回i秒的值。如果没有，我们返回-1。
只能通过仅存储DP数组的第一维来优化空间复杂性。
复杂
时间复杂性：O(n^2)
空间复杂性：O(n)
代码（Swift）
class Solution {
func minimumTime(_ nums1: [Int], _ nums2: [Int], _ x: Int) -> Int {
let n = nums1.count
var dp = [Int](repeating: 0, count: n + 1)
let sortedPairs = zip(nums2, nums1).sorted { $0.0 < $1.0 }
for (j, (b, a)) in sortedPairs.enumerated() {
for i in stride(from: j + 1, through: 1, by: -1) {
dp[i] = max(dp[i], dp[i - 1] + i * b + a)
}
}
let sa = nums1.reduce(0, +)
let sb = nums2.reduce(0, +)
for i in 0...n {
if sb * i + sa - dp[i] <= x {
return i
}
}
return -1
}
}
来源：Github
2813. K长度子序列的最大优雅
描述
直觉
该方法涉及根据“ Profurei”以降序排序“项目”阵列。通过选择第一个“ K”项目，我们确保我们获得最高的“ total_profit”。
方法
选择初始“ k”项目时，注意将其剩余的“ n -k”项目转向。添加这些项目的可行性取决于它们是否属于未探索的类别（尚未在“可见”集中）。
考虑到维持“ K”的子序列大小的限制，出现了一个关键的决定。为了优化优雅度量，当该物品与另一个类别共享其类别时，该算法从战略上取代了现有项目。
这个迭代的完善过程不断调整子序列，同时维护类别独特性的必要性。
该功能的最终输出封装了通过这种复杂的过程获得的优雅巅峰之作，这是总利润和类别奇点累积影响的结合。
复杂
时间复杂性：O(nlogn)
空间复杂性：O(n)
代码（Swift）
class Solution {
func findMaximumElegance(_ items: [[Int]], _ k: Int) -> Int {
var items = items.sorted(by: { $0[0] > $1[0] })
var res: Int64 = 0
var cur: Int64 = 0
var dup = [Int]()
var seen = Set<Int>()
for i in 0..<items.count {
if i < k {
if seen.contains(items[i][1]) {
dup.append(items[i][0])
}
cur += Int64(items[i][0])
} else if !seen.contains(items[i][1]) {
if dup.isEmpty {
break
}
cur += Int64(items[i][0] - dup.removeLast())
}
seen.insert(items[i][1])
res = max(res, cur + Int64(seen.count) * Int64(seen.count))
}
return Int(res)
}
}
来源：Github
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我明确专注于上市时间，而没有优先考虑技术债务。我作为系统建筑师，移动（ios-swift，android-kotlin），前端（react-typescript）和后端（nodejs-.net-.net-php-php-php-php-kafka-sql）参加了系统架构师的预售/RFX活动。 -nosql）。我还通过知识转移到成功交付的知识转移，成立了预售作为CTO的工作。
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