--- comments: true difficulty: 困难 edit_url: https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/solution/2800-2899/2819.Minimum%20Relative%20Loss%20After%20Buying%20Chocolates/README.md tags: - 数组 - 二分查找 - 前缀和 - 排序 --- # [2819. 购买巧克力后的最小相对损失 🔒](https://leetcode.cn/problems/minimum-relative-loss-after-buying-chocolates) [English Version](/solution/2800-2899/2819.Minimum%20Relative%20Loss%20After%20Buying%20Chocolates/README_EN.md) ## 题目描述

现给定一个整数数组 prices,表示巧克力的价格;以及一个二维整数数组 queries,其中 queries[i] = [ki, mi]

Alice 和 Bob 去买巧克力,Alice 提出了一种付款方式,而 Bob 同意了。

对于每个 queries[i] ,它的条件如下:

Bob 想要选择 恰好 mi 块巧克力,使得他的 相对损失最小 。更具体地说,如果总共 Alice 付款了 ai,Bob 付款了 bi,那么 Bob 希望最小化 bi - ai

返回一个整数数组 ans,其中 ans[i] 是 Bob 在 queries[i] 中可能的 最小相对损失

 

示例 1:

输入:prices = [1,9,22,10,19], queries = [[18,4],[5,2]]
输出:[34,-21]
解释:对于第一个 query,Bob 选择价格为 [1,9,10,22] 的巧克力。他付了 1 + 9 + 10 + 18 = 38,Alice 付了 0 + 0 + 0 + 4 = 4。因此,Bob 的相对损失是 38 - 4 = 34。
对于第二个 query,Bob 选择价格为 [19,22] 的巧克力。他付了 5 + 5 = 10,Alice 付了 14 + 17 = 31。因此,Bob 的相对损失是 10 - 31 = -21。
可以证明这些是可能的最小相对损失。

示例 2:

输入:prices = [1,5,4,3,7,11,9], queries = [[5,4],[5,7],[7,3],[4,5]]
输出:[4,16,7,1]
解释:对于第一个 query,Bob 选择价格为 [1,3,9,11] 的巧克力。他付了 1 + 3 + 5 + 5 = 14,Alice 付了 0 + 0 + 4 + 6 = 10。因此,Bob 的相对损失是 14 - 10 = 4。
对于第二个 query,Bob 必须选择所有的巧克力。他付了 1 + 5 + 4 + 3 + 5 + 5 + 5 = 28,Alice 付了 0 + 0 + 0 + 0 + 2 + 6 + 4 = 12。因此,Bob 的相对损失是 28 - 12 = 16。
对于第三个 query,Bob 选择价格为 [1,3,11] 的巧克力。他付了 1 + 3 + 7 = 11,Alice 付了 0 + 0 + 4 = 4。因此,Bob 的相对损失是 11 - 4 = 7。
对于第四个 query,Bob 选择价格为 [1,3,7,9,11] 的巧克力。他付了 1 + 3 + 4 + 4 + 4 = 16,Alice 付了 0 + 0 + 3 + 5 + 7 = 15。因此,Bob 的相对损失是 16 - 15 = 1。
可以证明这些是可能的最小相对损失。

示例 3:

输入:prices = [5,6,7], queries = [[10,1],[5,3],[3,3]]
输出:[5,12,0]
解释:对于第一个 query,Bob 选择价格为 5 的巧克力。他付了 5,Alice 付了 0。因此,Bob 的相对损失是 5 - 0 = 5。
对于第二个 query,Bob 必须选择所有的巧克力。他付了 5 + 5 + 5 = 15,Alice 付了 0 + 1 + 2 = 3。因此,Bob 的相对损失是 15 - 3 = 12。
对于第三个 query,Bob 必须选择所有的巧克力。他付了 3 + 3 + 3 = 9,Alice 付了 2 + 3 + 4 = 9。因此,Bob 的相对损失是 9 - 9 = 0。
可以证明这些是可能的最小相对损失。

 

提示:

## 解法 ### 方法一:排序 + 二分查找 + 前缀和 根据题目描述,我们可以知道: 如果 $prices[i] \leq k$,那么 Bob 需要支付 $prices[i]$,而 Alice 不需要支付。因此 Bob 的相对损失为 $prices[i]$。在这种情况下,Bob 应该选择价格较低的巧克力,才能最小化相对损失。 如果 $prices[i] \gt k$,那么 Bob 需要支付 $k$,而 Alice 需要支付 $prices[i] - k$。因此 Bob 的相对损失为 $k - (prices[i] - k) = 2k - prices[i]$。在这种情况下,Bob 应该选择价格较高的巧克力,才能最小化相对损失。 因此,我们先对价格数组 $prices$ 进行排序,然后预处理出前缀和数组 $s$,其中 $s[i]$ 表示前 $i$ 个巧克力的价格之和。 接下来,对于每个询问 $[k, m]$,我们先使用二分查找,找到第一个价格大于 $k$ 的巧克力的下标 $r$。然后,再利用二分查找,找到左侧应该选择的巧克力的数量 $l$,那么右侧应该选择的巧克力的数量就是 $m - l$。此时,Bob 的相对损失为 $s[l] + 2k(m - l) - (s[n] - s[n - (m - l)])$。 上述第二次二分查找的过程中,我们需要判断 $prices[mid] \lt 2k - prices[n - (m - mid)]$,其中 $right$ 表示右侧应该选择的巧克力的数量。如果该不等式成立,那么说明选择 $mid$ 位置的巧克力的相对损失较低,此时更新 $l = mid + 1$。否则,说明 $mid$ 位置的巧克力的相对损失较高,此时更新 $r = mid$。 时间复杂度 $O((n + m) \times \log n)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 和 $m$ 分别是数组 $prices$ 和 $queries$ 的长度。 #### Python3 ```python class Solution: def minimumRelativeLosses( self, prices: List[int], queries: List[List[int]] ) -> List[int]: def f(k: int, m: int) -> int: l, r = 0, min(m, bisect_right(prices, k)) while l < r: mid = (l + r) >> 1 right = m - mid if prices[mid] < 2 * k - prices[n - right]: l = mid + 1 else: r = mid return l prices.sort() s = list(accumulate(prices, initial=0)) ans = [] n = len(prices) for k, m in queries: l = f(k, m) r = m - l loss = s[l] + 2 * k * r - (s[n] - s[n - r]) ans.append(loss) return ans ``` #### Java ```java class Solution { private int n; private int[] prices; public long[] minimumRelativeLosses(int[] prices, int[][] queries) { n = prices.length; Arrays.sort(prices); this.prices = prices; long[] s = new long[n + 1]; for (int i = 0; i < n; ++i) { s[i + 1] = s[i] + prices[i]; } int q = queries.length; long[] ans = new long[q]; for (int i = 0; i < q; ++i) { int k = queries[i][0], m = queries[i][1]; int l = f(k, m); int r = m - l; ans[i] = s[l] + 2L * k * r - (s[n] - s[n - r]); } return ans; } private int f(int k, int m) { int l = 0, r = Arrays.binarySearch(prices, k); if (r < 0) { r = -(r + 1); } r = Math.min(m, r); while (l < r) { int mid = (l + r) >> 1; int right = m - mid; if (prices[mid] < 2L * k - prices[n - right]) { l = mid + 1; } else { r = mid; } } return l; } } ``` #### C++ ```cpp class Solution { public: vector minimumRelativeLosses(vector& prices, vector>& queries) { int n = prices.size(); sort(prices.begin(), prices.end()); long long s[n + 1]; s[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { s[i] = s[i - 1] + prices[i - 1]; } auto f = [&](int k, int m) { int l = 0, r = upper_bound(prices.begin(), prices.end(), k) - prices.begin(); r = min(r, m); while (l < r) { int mid = (l + r) >> 1; int right = m - mid; if (prices[mid] < 2LL * k - prices[n - right]) { l = mid + 1; } else { r = mid; } } return l; }; vector ans; for (auto& q : queries) { int k = q[0], m = q[1]; int l = f(k, m); int r = m - l; ans.push_back(s[l] + 2LL * k * r - (s[n] - s[n - r])); } return ans; } }; ``` #### Go ```go func minimumRelativeLosses(prices []int, queries [][]int) []int64 { n := len(prices) sort.Ints(prices) s := make([]int, n+1) for i, x := range prices { s[i+1] = s[i] + x } f := func(k, m int) int { l, r := 0, sort.Search(n, func(i int) bool { return prices[i] > k }) if r > m { r = m } for l < r { mid := (l + r) >> 1 right := m - mid if prices[mid] < 2*k-prices[n-right] { l = mid + 1 } else { r = mid } } return l } ans := make([]int64, len(queries)) for i, q := range queries { k, m := q[0], q[1] l := f(k, m) r := m - l ans[i] = int64(s[l] + 2*k*r - (s[n] - s[n-r])) } return ans } ``` #### TypeScript ```ts function minimumRelativeLosses(prices: number[], queries: number[][]): number[] { const n = prices.length; prices.sort((a, b) => a - b); const s: number[] = Array(n).fill(0); for (let i = 0; i < n; ++i) { s[i + 1] = s[i] + prices[i]; } const search = (x: number): number => { let l = 0; let r = n; while (l < r) { const mid = (l + r) >> 1; if (prices[mid] > x) { r = mid; } else { l = mid + 1; } } return l; }; const f = (k: number, m: number): number => { let l = 0; let r = Math.min(search(k), m); while (l < r) { const mid = (l + r) >> 1; const right = m - mid; if (prices[mid] < 2 * k - prices[n - right]) { l = mid + 1; } else { r = mid; } } return l; }; const ans: number[] = []; for (const [k, m] of queries) { const l = f(k, m); const r = m - l; ans.push(s[l] + 2 * k * r - (s[n] - s[n - r])); } return ans; } ```