给你一个正整数数组 nums 。 同时给你一个长度为 m 的整数数组 queries 。第 i 个查询中，你需要将 nums 中所有元素变成 queries[i] 。你可以执行以下操作 任意 次： 将数组里一个元素 增大 或者 减小 1 。 请你返回一个长度为 m 的数组 answer ，其中 answer[i]是将 nums 中所有元素变成 queries[i] 的 最少 操作次数。 注意，每次查询后，数组变回最开始的值。有没有更好的算法

可以考虑使用差分数组来优化算法。

首先对于每个查询，计算出 nums 数组与 queries[i] 的差值数组 diff，然后对 diff 数组求前缀和，得到一个新的数组 prefix_sum。这个数组表示，将 nums 中所有元素变成 queries[i] 以后，diff 数组的前缀和。

例如，对于 nums=[1,2,3,4,5]，queries[i]=3，那么 diff=[2,1,0,-1,-2]，prefix_sum=[2,3,3,2,0]。

接着，对于两个相邻的查询 queries[i] 和 queries[i+1]，它们对应的 prefix_sum 分别为 prefix_sum[i] 和 prefix_sum[i+1]，那么它们的差值为 prefix_sum[i+1]-prefix_sum[i]。这个差值表示，从将 nums 变成 queries[i] 到将 nums 变成 queries[i+1]，需要进行的操作次数。

例如，对于 queries=[3,4,1,5]，prefix_sum=[2,3,1,4]，那么从 queries[0]=3 到 queries[1]=4，需要进行 prefix_sum[1]-prefix_sum[0]=1 次操作。

最后，将这些差值求和，得到总的操作次数。

这种算法的时间复杂度为 O(n+m)，其中 n 是 nums 数组的长度，m 是 queries 数组的长度。

相关问题

给你一个正整数数组 nums 。 同时给你一个长度为 m 的整数数组 queries 。第 i 个查询中，你需要将 nums 中所有元素变成 queries[i] 。你可以执行以下操作 任意 次： 将数组里一个元素 增大 或者 减小 1 。 请你返回一个长度为 m 的数组 answer ，其中 answer[i]是将 nums 中所有元素变成 queries[i] 的 最少 操作次数。 注意，每次查询后，数组变回最开始的值。 给出一个时间复杂度较小的C代码

思路：对于每个查询 i，遍历数组 nums，计算每个元素需要改变的次数，累加得到总次数。同时记录数组 nums 的最大值和最小值，因为如果 queries[i] 超出这个范围，那么无法通过操作将其变为 nums 中的元素。

代码：

int abs(int a){
return a>0?a:-a;
}

int* minOperations(int* nums, int numsSize, int* queries, int queriesSize, int* returnSize){
int* res = (int*)malloc(sizeof(int)*queriesSize);
*returnSize = queriesSize;
for(int i=0;i<queriesSize;i++){
int q = queries[i];
int max_num = nums[0], min_num = nums[0];
int cnt = 0;
for(int j=0;j<numsSize;j++){
int diff = q - nums[j];
if(diff<0 && q<min_num) break;
if(diff>0 && q>max_num) break;
cnt += abs(diff);
max_num = fmax(max_num, nums[j]);
min_num = fmin(min_num, nums[j]);
}
if(q<min_num || q>max_num) res[i] = -1;
else res[i] = cnt;
}
return res;
}

输入一个正整数数组nums和一个正整数N，输出和为N的连续紫数组个数

这是一个算法问题，我可以回答。可以使用滑动窗口的方法来解决该问题。具体实现可以参考以下代码：

def find_continuous_nums(nums, N):
    res = 0
    left, right = 0, 0
    curr_sum = 0
    while right < len(nums):
        curr_sum += nums[right]
        while curr_sum > N:
            curr_sum -= nums[left]
            left += 1
        if curr_sum == N:
            res += 1
            curr_sum -= nums[left]
            left += 1
        right += 1
    return res

该函数的时间复杂度为O(N)，其中N是数组的长度。