问题陈述：
有 n 个拿着糖果的孩子。给你一个整数数组 candies，其中每个 candies[i] 代表第 i 个孩子拥有的糖果数量，以及一个整数 extracandies，表示你拥有的额外糖果数量。
返回一个长度为 n 的布尔数组结果，其中，如果给第 i 个孩子所有额外的糖果后，他们将获得所有孩子中最多的糖果，则 result[i] 为 true，否则为 false。
请注意，多个孩子可以拥有最多数量的糖果。
示例1：
- 输入：candies = [2,3,5,1,3], extracandies = 3
- 输出：[真，真，真，假，真]
- 说明：
- 孩子1：2 + 3 = 5颗糖果，这是孩子们中最大的。
- 孩子2：3 + 3 = 6 颗糖果，这是孩子们中最大的。
- 孩子3：5 + 3 = 8 颗糖果，这是孩子们中最大的。
- 4号孩子：1 + 3 = 4颗糖果，这不是孩子们中最大的。
- 5号孩子：3 + 3 = 6颗糖果，是孩子们中最大的。
示例2：
- 输入：candies = [4,2,1,1,2], extracandies = 1
- 输出：[真，假，假，假，假]
- 说明：
- 孩子 1 总是拥有最多数量的糖果，即使给了另一个孩子额外的糖果。
示例3：
- 输入：candies = [12,1,12]，extracandies = 10
- 输出：[真，假，真]
限制条件：
- n == candies.length
- 2
- 1
- 1
初步思考过程：
基本方法是：
- 找出任何孩子目前拥有的最大糖果数量。
- 迭代每个孩子，检查给他们所有额外的糖果是否会使他们的糖果总数大于或等于当前最大糖果数量。
- 返回一个布尔数组，其中每个元素表示该孩子是否可以拥有最大数量的糖果。
基本解决方案：
代码：
function kidswithcandiesbasic(candies: number[], extracandies: number): boolean[] {
let maxcandies = math.max(...candies);
let result: boolean[] = [];
for (let i = 0; i = maxcandies) {
result.push(true);
} else {
result.push(false);
}
}
return result;
}
时间复杂度分析：
- 时间复杂度： o(n)，其中n是孩子的数量。找到最大糖果需要 o(n)，迭代糖果数组也需要 o(n)。
- 空间复杂度： o(n)，对于布尔值的结果数组。
限制：
考虑到限制，该解决方案是有效的。它在允许的时间和空间复杂度内工作。
优化方案：
基本解决方案在时间复杂度上已经是最优的。不过，我们可以专注于让代码更加简洁和干净。
代码：
function kidswithcandiesoptimized(candies: number[], extracandies: number): boolean[] {
const maxcandies = math.max(...candies);
return candies.map(candy => candy + extracandies >= maxcandies);
}
时间复杂度分析：
- 时间复杂度： o(n)，其中n是孩子的数量。找到最大糖果需要 o(n)，通过糖果数组进行映射也需要 o(n)。
- 空间复杂度： o(n)，对于布尔值的结果数组。
基本解决方案的改进：
- 优化后的方案使用了array.prototype.map，使得代码更加简洁，可读性强。
边缘情况和测试：
边缘情况：
- 糖果数组有最小值和最大值。
- extracandies 等于糖果最多的孩子拥有的糖果数量。
- extracandies 比糖果最多的孩子拥有的糖果数量要少得多。
测试用例：
console.log(kidsWithCandiesBasic([2,3,5,1,3], 3)); // [true, true, true, false, true] console.log(kidsWithCandiesBasic([4,2,1,1,2], 1)); // [true, false, false, false, false] console.log(kidsWithCandiesBasic([12,1,12], 10)); // [true, false, true] console.log(kidsWithCandiesOptimized([2,3,5,1,3], 3)); // [true, true, true, false, true] console.log(kidsWithCandiesOptimized([4,2,1,1,2], 1)); // [true, false, false, false, false] console.log(kidsWithCandiesOptimized([12,1,12], 10)); // [true, false, true]
一般解决问题的策略：
- 理解问题：仔细阅读问题陈述和约束条件以了解需要什么。
- 识别关键操作： 确定需要的关键操作，例如求最大值、迭代数组等。
- 优化可读性： 使用 math.max 和 array.prototype.map 等内置函数使代码简洁易读。
- 彻底测试： 使用各种情况（包括边缘情况）测试解决方案，以确保正确性。
识别类似问题：
-
寻找最大元素：
- 需要确定数组中最大元素的问题。
- 示例：查找游戏排行榜中的最高分。
-
条件数组映射：
- 需要根据应用于原始数组每个元素的条件创建新数组的问题。
- 示例：创建一个布尔值数组，指示学生根据分数是否通过。
-
与额外值的比较：
- 需要将数组元素与附加值进行比较以确定条件的问题。
- 示例：检查为员工的分数添加奖金是否使他们有资格获得奖励。
结论：
- 确定孩子在添加额外糖果后是否可以获得最大数量的糖果的问题可以使用简单的方法有效解决。
- 理解问题并将其分解为可管理的部分至关重要。
- 使用内置函数可以让代码更加简洁和可读。
- 使用各种边缘情况进行测试可确保鲁棒性。
- 识别问题的模式可以帮助将类似的解决方案应用于其他挑战。
通过练习此类问题和策略，您可以提高解决问题的能力，并为各种编码挑战做好更好的准备。
