现在存在两个数组 a 和 b,只包含 0 或者 1 1.选择一个位置 i 将 a[i] = 1 - a[i]; 2.根据需要重新排列数组 a 问你最小的操作次数使得 数组 a 完全等于数组 b 输入 输入一个 n 为数组的长度 (1 <= n <=100000)

好的，这是一个很经典的题目，可以使用贪心算法来解决。具体来说，我们可以从左到右遍历数组 a 和 b，如果当前位置的值不同，那么我们就需要将 a 中所有值为当前值的位置都修改一下。为什么这样是正确的呢？因为如果我们在当前位置选择了另外一个值，那么后面的操作可能会被影响，从而导致最终无法满足条件。

下面是代码实现：

n = int(input())
a = list(map(int, input().split()))
b = list(map(int, input().split()))

cnt = [0, 0]  # 统计 a 中 0 和 1 的个数
for x in a:
    cnt[x] += 1

ans = 0
for i in range(n):
    if a[i] != b[i]:
        if cnt[b[i]] == 0:  # 如果 a 中已经没有 b[i] 了，那么说明无法满足条件
            print(-1)
            exit()
        cnt[a[i]] -= 1  # 将 a 中所有值为当前值的位置都修改
        cnt[b[i]] += 1
        a[i] = b[i]
        ans += 1

print(ans)

时间复杂度为 O(n)，可以通过本题。

相关问题

现在存在两个数组 a 和 b，只包含 0 或者 1 1.选择一个位置 i 将 a[i] = 1 - a[i]; 2.根据需要重新排列数组 a 问你最小的操作次数使得 数组 a 完全等于数组 b

这是一个比较经典的问题，可以使用贪心算法来解决。

首先，我们需要遍历数组 a 和数组 b，记录它们中 1 的个数的差值。如果这个差值为奇数，那么无论怎么操作，数组 a 都无法完全等于数组 b，因为每次操作都会使 1 的个数增加或减少 2，而奇数的差值无法通过操作变成偶数。

如果这个差值为偶数，那么我们可以进行如下操作：

1. 记录数组 a 中和数组 b 相同位置上都为 1 的个数，记为 count。

2. 对于数组 a 中和数组 b 不相同位置上都为 1 的位置，我们可以将它们按照从小到大的顺序两两配对，每次操作都可以将一对数都取反，这样可以使这两个位置上的数都变成 0，同时也不会影响 count 的值。

3. 如果此时 count 的值小于等于剩下的 1 的个数的一半，那么我们可以将这些剩下的 1 都取反，使它们变成 0，同时也不会影响 count 的值。这样就可以使数组 a 和数组 b 完全相等。

因此，最小的操作次数就是数组 a 和数组 b 中 1 的个数的差值除以 2。

代码实现如下：

def min_operations(a, b):
    diff = sum(a[i] != b[i] for i in range(len(a)))
    if diff % 2 == 1:
        return -1
    count = sum(a[i] == b[i] == 1 for i in range(len(a)))
    return diff // 2 - min(count, diff // 2)

其中，a 和 b 分别表示两个数组，返回值为最小的操作次数。如果无法使数组 a 和数组 b 完全相等，则返回 -1。

给定两个只包含数字的数组a, b, 调整数组a里面数字的顺序,使得尽可能多的a[i] > b

首先，我们可以对数组a进行排序，将其中的数字按照递增顺序排列。然后，针对数组b中的每个数字，我们可以使用二分查找来找到在数组a中恰好大于该数字的位置。这样一来，我们就能够尽可能地满足a[i] > b的条件。

具体的步骤如下：
1. 对数组a进行排序，将数字按照递增顺序排列。
2. 遍历数组b中的每个数字b[i]。
3. 对于每个b[i]，使用二分查找在数组a中找到第一个大于b[i]的数字的位置。
4. 如果找到了这样的数字，将其与b[i]交换位置，并且更新a数组中该数字的位置，继续对下一个b[i]进行查找。
5. 如果没有找到这样的数字，表示当前a中的所有数字都小于或等于b[i]，无法满足a[i] > b的条件，终止查找。

通过以上步骤，我们可以将数组a中尽可能多的数字满足a[i] > b的条件，并且保持排序的规则。