2026-04-18：接收 K 个任务的最大总分数。用go言语，给定两个长度为 n 的整数数组 A 和 B，暗意 n 个任务分辩用两种手段完成时的得分。

第 i 个任务：

• 接收手段 1，可得 A[i] 分

• 接收手段 2，可得 B[i] 分

再给定整数 k，条件你至少要有 k 个任务使用手段 1 完成（这 k 个任务不条件是诱惑的或前边的随心位置）。其余任务不错随心接收手段 1 或手段 2。

目的是：在悠闲“手段 1 的任务数不少于 k”的前提下，接收每个任务使用哪种手段，使总得分尽可能大。

输出这个最大可能的总分数。

1

1

0

输入：technique1 = [5，2，10]， technique2 = [10，3，8]， k = 2。

输出：22。

解说：

咱们必须使用 technique1 完成至少 k = 2 个任务。

接收 technique1[1] 和 technique1[2]（使用手段 1 完成），以及 technique2[0]（使用手段 2 完成），不错获取最大分数：2 + 10 + 10 = 22。

题目来独力扣3767。

算法引申阵势详备见识（持续题目与示例）

第一步：基础分数启动化（全选手段1）

1. 门径：题目条件至少k个任务用手段1，最基础的决策是总共任务齐用手段1，先盘算这个基础总分。

2. 盘算：

A数组总共元素乞降：5 + 2 + 10 = 17

3. 此时悠闲敛迹：3个任务齐用手段1，庞杂于k=2的条件。

第二步：盘算「替换收益」，筛选正向收益

中枢想路：在保证至少k个任务用手段1的前提下，把部分任务从手段1换成手段2，若是替换后分数变高，就替换。

1. 界说收益：第i个任务，收益 = B[i]（手段2分数） - A[i]（手段1分数）

• 收益>0：换成手段2，总分会加多

• 收益≤0：换成手段2，总分不变/减少，不替换

2. 一一盘算收益：

• 任务0：10-5=5（收益>0，滚球app官网纪录）

• 任务1：3-2=1（收益>0，纪录）

• 任务2：8-10=-2（收益

3. 得到正向收益列表：[5， 1]

第三步：笃信最多能替换的任务数目

敛迹：必须保留至少k个任务用手段1，总任务数n=3。

1. 最多可替换数目 = 总任务数 - 必须保留的手段1任务数 = n - k = 3-2 = 1个

2. 含义：咱们最多只可把1个任务从手段1换成手段2，剩下2个必须用手段1。

第四步：优先接收收益最高的替换（盘臆想谋）

1. 对正向收益列表从大到小排序：[5， 1] 排序后已经 [5， 1]

2. 登第前「最多可替换数目」个收益（即前1个）：收益5

3. 把这个收益加到基础总分上：17 + 5 = 22

第五步：得到最终牺牲

最终最大总分数为22，和题目示例谜底一致。

通用竣工经过（适用于总共输入）

1. 基础总分盘算

遍历数组A，累加总共元素得到基础总分（默许总共任务用手段1，悠闲敛迹）。

2. 生成正向收益列表

遍历每个任务，盘算B[i]-A[i]，只保留大于0的收益（惟一替换能加分的才辩论）。

3. 排序收益

将正向收益列表从大到小降序排序（盘算：优先替换收益最高的任务）。

4. 盘算可替换上限

最多能替换的任务数 = 总任务数n - 最少需要的手段1任务数k。

5. 累加最优收益

取排序后收益列表中，前「可替换上限」个收益，一齐加到基础总分上。

6. 输出牺牲

最终的和即是悠闲敛迹的最大总分数。

复杂度分析

1. 时刻复杂度

• 遍历数组盘算基础总分、生成收益列表：O(n)

• 对收益列表排序：收益列表长度最大为n，排序时刻O(n log n)

• 遍历收益列表累加：O(n)

• 总时刻复杂度：O(n log n)

（这是处分n≤10⁵领域数据的最优解法之一）

2. 零碎空间复杂度

• 仅创建了一个存储正向收益的切片，最大长度为n

• 无其他递归/大型数据结构

• 总和外空间复杂度：O(n)

转头

1. 中枢逻辑：基础分（全手段1）+ 最优替换收益，用盘算保证分数最大化；

2. 严格悠闲「至少k个手段1」的敛迹；

3. 时刻复杂度O(n log n)，空间复杂度O(n)，适配题目10万级数据领域。

Go竣工代码如下：

package main

import (

"fmt"

"slices"

)

func maxPoints(a， b []int， k int) (ans int64) {

n := len(a)

d := a[:0]

for i， x := range a {

ans += int64(x)

v := b[i] - x

if v > 0 {

d = append(d， v)

}

}

slices.SortFunc(d， func(a， b int)int { return b - a })

for _， x := range d[:min(n-k， len(d))] {

ans += int64(x)

}

return

}

func main {

technique1 := []int{5， 2， 10}

technique2 := []int{10， 3， 8}

k := 2

result := maxPoints(technique1， technique2， k)

fmt.Println(result)

}

Python竣工代码如下：

# -*-coding:utf-8-*-

def max_points(a， b， k):

ans = sum(a)

n = len(a)

d = []

for x， y in zip(a， b):

if v > 0:

d.append(v)

d.sort(reverse=True)

limit = min(n - k， len(d))

for i in range(limit):

ans += d[i]

return ans

def main:

technique1 = [5， 2， 10]

technique2 = [10， 3， 8]

k = 2

result = max_points(technique1， technique2， k)

print(result)

if __name__ == "__main__":

main

C++竣工代码如下：

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

long long maxPoints(const vector& a， const vector& b， int k) {

long long ans = accumulate(a.begin， a.end， 0LL);

int n = a.size;

vector d;

for (int i = 0; i

int v = b[i] - a[i];

if (v > 0) {

d.push_back(v);

}

}

sort(d.begin， d.end， greater);

int limit = min(n - k， (int)d.size);

for (int i = 0; i

ans += d[i];

}

return ans;

}

int main {

vector technique1 = {5， 2， 10};

vector technique2 = {10， 3， 8};

int k = 2;

long long result = maxPoints(technique1， technique2， k);

cout

return0;

}

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