LeetCode周赛第 288 场周赛（Go语言实现版）
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6037. 按奇偶性交换后的最大数字
题意
给定一个数字num，可以把num中奇偶性相同的任意两位数字（即，都是奇数或者偶数）。改操作可以进行任意次数。
思路
因为go语言里面string是不可以修改的，所以只能先把数字转成int数组。
使用类似冒泡排序的思想，通过两个数的奇偶性和大小关系判断是否需要交换。具体看下方代码实现
代码实现
func largestInteger(num int) int
arr := make([]int, 0) // 注意这里转成数组后，数字是倒叙的
for true
arr = append(arr, num%10)
num /= 10
if num == 0
break
for i := 0; i < len(arr); i++
for j := i + 1; j < len(arr); j++
if arr[i]%2 == arr[j]%2 && arr[i] > arr[j] // 奇偶性相同并且前面的数比后面的数大的话，就交换
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
num = 0 // 最后把数组转成最后的数字
for i := len(arr) - 1; i >= 0; i--
num = num*10 + arr[i]
return num
6038. 向表达式添加括号后的最小结果
题意
给一个加法表达式，仅有两个数字和一个加号组成。需要向表达式中添加一个括号，使得最后的计算结果最小。
例如247+38，添加括号后2(47+38)，结果为2*(47+38) = 2*85 = 170
左括号一定要在+号左侧，右括号一定要在+号右侧。并且添加后还要是一个合法的数学表达式。
思路
可以枚举括号添加的位置。例如对247+38这个表达式添加括号的话，左括号可能添加的情况有(247、2(47、24(7这三种。相当于是把一个数分割成了两个数（当括号在最左端时例外）
代码实现
func minimizeResult(expression string) string
splits := strings.Split(expression, "+")
var minNum int32
minNum = math.MaxInt32
res := ""
for i := 0; i <= len(splits[0]); i++
for j := 0; j <= len(splits[1]); j++
num1 := splits[0][0:i]
num2 := splits[0][i:]
num3 := splits[1][0:j]
num4 := splits[1][j:]
if len(num3) == 0 // 右括号不能再第二个数的最左右边，例如)24 这种情况是不合法的
continue
if len(num2) == 0 // 左括号不能再第一个数的最右边，例如247( 这种情况是不合法的
continue
var tmp int32
tmp = 1
if len(num1) > 0
tmp *= toNum(num1)
if len(num4) > 0
tmp *= toNum(num4)
n2 := toNum(num2)
n3 := toNum(num3)
tmp *= n2 + n3
if tmp < minNum
minNum = tmp
res = num1 + "(" + num2 + "+" + num3 + ")" + num4
return res
func toNum(str string) int32
atoi1, _ := strconv.Atoi(str)
return int32(atoi1)
6039. K 次增加后的最大乘积
题意
给定一个数组nums和一个整数k。可以选择数组中的任意一个元素增加1。问操作k次后，nums数组最大的乘积是多少。
思路
加入我们选择数组中的一个元素a进行加1。其他元素的乘积为num。原数组最后乘积为a*num，当a加一后，最后乘积增加了num。根据贪心的思想，要使得最后的乘积最大，那么每次选择一个元素a后，剩余元素的乘积num越大，则最后的乘积也就越大。所以选择的元素a要最小。
代码实现
使用container中的heap来实现最小堆。每次取出堆顶的元素进行+1操作
type IntHeap struct
sort.IntSlice
func (h IntHeap) Push(x interface)
func (h IntHeap) Pop() interface
return nil
const mod = int(1e9 + 7)
func maximumProduct(nums []int, k int) int
que := IntHeapnums
heap.Init(&que)
for k > 0
que.IntSlice[0]++
heap.Fix(&que, 0)
k--
res := 1
for _, val := range que.IntSlice
res = res * val % mod
return res
6040. 花园的最大总美丽值
题意
有n个花园，每个花园有flowers[i]朵花，给你一个newFlowers，表示还可以额外中的花的最大数目（不一定要种到这么多），同时给你的还有整数target ，full 和 partial。
如果一个花园有 至少 target 朵花，那么这个花园称为 完善的 ，花园的 总美丽值 为以下分数之 和 ：
- 完善 花园数目乘以 full.
- 剩余 不完善 花园里，花的 最少数目 乘以 partial 。如果没有不完善花园，那么这一部分的值为 0 。
问种最多 newFlowers 朵花以后，能得到的 最大 总美丽值。
思路
复制一个flowers数组nums，然后对flowers进行从大到小排序，对nums进行从小到大排序。
记录nums数组的前缀和。
枚举完善的花园数目，对于剩余不完善的部分，通过二分判断最少的花的数量是多少。
二分判断中的judge函数为func(nf int64, mid int, pos int)。nf为还可以种的花的数量，mid最少的花的数量。pos表示查找的区间nums[0:pos)。
代码实现
刚开始写的时候不知道go里面有现成的二分查找，所以手写了一个lower_bound。
lower_bound函数类似于c++中的lower_bound，找到第一个大于等于key的元素的位置。
func maximumBeauty(flowers []int, newFlowers int64, target, full, partial int) int64
var res int64
nums := make([]int, len(flowers))
copy(nums, flowers)
sort.Slice(flowers, func(i, j int) bool
return flowers[i] > flowers[j]
)
pre := make([]int64, len(flowers)+10)
size := len(flowers)
if flowers[size-1] >= target
res = int64(size) * int64(full)
return res
sort.Ints(nums)
for idx := range nums
pre[idx+1] = int64(nums[idx]) + pre[idx]
judge := func(nf int64, mid int, pos int) bool
p := lowerBound(nums, 0, pos, mid)
var tmp int64
tmp = int64(p)*int64(mid) - pre[p]
return tmp <= nf
for idx, val := range flowers
if val >= target
continue
l, r := flowers[size-1], target-1
tmp := 0
for l <= r
mid := l + (r-l)/2
if judge(newFlowers, mid, size-idx)
tmp = int(max(int64(mid), int64(tmp)))
l = mid + 1
else
r = mid - 1
res = max(res, int64(full)*int64(idx)+int64(partial)*int64(tmp))
newFlowers -= int64(target - val)
if newFlowers <= 0
return res
if newFlowers >= 0
res = max(res, int64(full)*int64(size))
return res
func max(a, b int64) int64
if a > b
return a
else
return b
func lowerBound(nums []int, begin, end int, key int) int
l, r := begin, end
for l < r
mid := l + (r-l)/2
if nums[mid] >= key
r = mid
else
l = mid + 1
return l
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