拥有最多糖果的孩子

难度: Easy

给你一个数组 candies 和一个整数 extraCandies ，其中 candies[i] 代表第 i 个孩子拥有的糖果数目。

对每一个孩子，检查是否存在一种方案，将额外的 extraCandies 个糖果分配给孩子们之后，此孩子有最多的糖果。注意，允许有多个孩子同时拥有最多的糖果数目。

示例 1：

输入：candies = [2,3,5,1,3], extraCandies = 3
输出：[true,true,true,false,true] 
解释：
孩子 1 有 2 个糖果，如果他得到所有额外的糖果（3个），那么他总共有 5 个糖果，他将成为拥有最多糖果的孩子。
孩子 2 有 3 个糖果，如果他得到至少 2 个额外糖果，那么他将成为拥有最多糖果的孩子。
孩子 3 有 5 个糖果，他已经是拥有最多糖果的孩子。
孩子 4 有 1 个糖果，即使他得到所有额外的糖果，他也只有 4 个糖果，无法成为拥有糖果最多的孩子。
孩子 5 有 3 个糖果，如果他得到至少 2 个额外糖果，那么他将成为拥有最多糖果的孩子。

示例 2：

输入：candies = [4,2,1,1,2], extraCandies = 1
输出：[true,false,false,false,false] 
解释：只有 1 个额外糖果，所以不管额外糖果给谁，只有孩子 1 可以成为拥有糖果最多的孩子。

示例 3：

输入：candies = [12,1,12], extraCandies = 10
输出：[true,false,true]

提示：

2 <= candies.length <= 100
1 <= candies[i] <= 100
1 <= extraCandies <= 50

Submission

运行时间: 20 ms

内存: 16.0 MB

class Solution:
    def kidsWithCandies(self, candies: List[int], extraCandies: int) -> List[bool]:
        max_num = max(candies)
        pro = [candy + extraCandies >= max_num for candy in candies]
        return pro

Explain

该题解首先通过遍历一次数组找到拥有糖果最多的孩子的糖果数max_num。然后再遍历一次数组，对于每个孩子，检查如果给他额外的糖果后，他的糖果数是否不少于max_num，如果是，则将结果列表对应位置设为true，否则设为false。

时间复杂度: O(n)

空间复杂度: O(1)

class Solution:
    def kidsWithCandies(self, candies: List[int], extraCandies: int) -> List[bool]:
        max_num = max(candies)  # 找到最多的糖果数
        pro = [candy + extraCandies >= max_num for candy in candies]  # 判断每个孩子加上额外糖果后是否能成为拥有最多糖果的孩子
        return pro

Explore

在题解中使用的`max(candies)`函数会遍历整个`candies`数组，比较每个元素，确保找到并返回数组中的最大值。这种方法保证了无论数组元素是正数、零还是负数，都能正确找到最大的糖果数。即使所有元素都是零或负数，`max_num`也会是数组中的最大值，这对于算法的逻辑判断并不影响。

题解中的比较`candy + extraCandies >= max_num`确实没有显示地处理`extraCandies`为负数或异常大的情况。这是因为题目的前提可能默认`extraCandies`为非负数。不过，即使`extraCandies`为负数，这种比较仍然逻辑上是正确的，因为它会正确反映出加上负值后的总糖果数是否仍然满足条件。如果`extraCandies`非常大，同样会正确计算出结果，尽管在实际应用中可能需要考虑数据类型的溢出问题。

在当前的算法中，我们需要两次遍历`candies`数组，一次找到最多糖果数，一次判断每个孩子是否可以拥有最多糖果。对于非常大的数组，这种方法已经是相对高效的，因为每次遍历的时间复杂度为O(n)，且无法进一步减少遍历次数来同时完成这两个任务。然而，如果考虑实际执行效率，可以通过并行处理或使用更高效的数据处理框架（如NumPy在Python中）来尝试提高处理速度。

在当前的逻辑中，不需要特别处理多个孩子糖果数一样且为最大值的情况。算法只关心是否有孩子在加上额外糖果后的糖果数至少与最大糖果数`max_num`相等。因此，即使多个孩子拥有相同的最多糖果数，算法仍然会正确判断每个孩子加上额外糖果后是否能成为拥有最多糖果的孩子。