LeetCode数组问题解法：561, 1351, 1010, 1018

"这是一个关于LeetCode数组问题的集合，包括561、1351、1010和1018四个题目。这些题目涉及到数组操作、排序以及矩阵处理等算法知识。" 561. Array Partition I 此题要求在给定的2n个整数中，将它们分成n对，使得所有对中较小值之和最大。例如，输入数组[1, 4, 3, 2]时，最佳配对是(1, 2)和(3, 4)，因为最小值之和为min(1, 2) + min(3, 4) = 4。解决方案是先对数组进行排序，然后取每个偶数索引处的元素，它们会与前一个偶数索引处的元素配对，以保证每次选择的都是当前未匹配元素中的最小值。因此，对于给定的排序数组，最小值之和就是数组中前n个元素的和。 1351. Count Negative Numbers in a Sorted Matrix 此题要求计算一个m * n的矩阵中负数的数量，这个矩阵按行非递增、按列非递增排序。例如，输入矩阵[[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]]时，负数的总数为8。解决这个问题的关键在于矩阵的排序特性，可以采用双指针法，分别从第一行的最后一个元素和最后一行的第一个元素开始，根据比较结果移动指针来确定负数数量。 Solutions: 在LeetCode中，通常会用C++或Java编写解题代码。例如，561题的解题代码会创建一个`Solution`类，并实现一个名为`arrayPairSum`的方法，该方法接受一个整数向量`nums`，通过排序和遍历来计算最大和。1351题的解题代码也会有一个类似的`Solution`类，包含一个方法如`countNegativeNumbers`，它会利用双指针策略来统计矩阵中的负数。 性能： 在考虑算法性能时，561题的解决方案的时间复杂度是O(n log n)，主要花费在排序上；空间复杂度是O(1)，因为我们只需要常数级别的额外空间。而1351题的解决方案，如果使用双指针法，时间复杂度是O(m * n)，空间复杂度也是O(1)，其中m和n分别是矩阵的行数和列数。 总结： 这些LeetCode问题考察了数组操作、排序算法以及二维数据结构的处理技巧。561题强调了如何优化配对以最大化和，而1351题则需要利用矩阵的特殊排列来有效地寻找负数。在解决这类问题时，理解数据结构和算法的效率是至关重要的，这有助于设计出高效且简洁的解决方案。