Если попросить ChatGPT проверить на корректность ваше решение проблемы https://leetcode.com/problems/maximum-subsequence-score, то он уверенно сообщит, что нужно делать так
class Solution {
public long maxScore(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
Pair[] pairs = new Pair[nums1.length];
for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
pairs[i] = new Pair(nums1[i], nums2[i]);
}
Arrays.sort(pairs, (a, b) -> b.n2 - a.n2); // Sort pairs by n2 in descending order
long max = 0;
PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(); // Min-heap
long queueSum = 0;
for (int i = 0; i < pairs.length; i++) {
queue.add(pairs[i].n1);
queueSum += pairs[i].n1;
if (queue.size() > k) {
queueSum -= queue.poll();
}
if (queue.size() == k) {
max = Math.max(max, queueSum * pairs[i].n2);
}
}
return max;
}
private static class Pair {
int n1;
int n2;
public Pair(int n1, int n2) {
this.n1 = n1;
this.n2 = n2;
}
}
}Это может вызвать ваше недоумение, ведь блок
queue.add(pairs[i].n1);
queueSum += pairs[i].n1;
if (queue.size() > k) {
queueSum -= queue.poll();
}
if (queue.size() == k) {
max = Math.max(max, queueSum * pairs[i].n2);
}не верный, так как в требованиях указано, что мы должны посчитать сумму левых значений (n1) K пар и умножить на минимальное правое (n2) значение из этих K пар.
It can defined simply as: (nums1[i0] + nums1[i1] +...+ nums1[ik - 1]) * min(nums2[i0] , nums2[i1], ... ,nums2[ik - 1]).
Однако в предложенном решении добавленное значение queue.add(pairs[i].n1) тут же может быть удалено при выполнении queue.poll(), и тогда требование нарушится.
ChatGPT в этом трудно винить, ведь почти все решения, предложенные на LeetCode, некорректны, но все успешно проходят тесты. Вот на них-то он и учился.
А мясным мешкам еще один повод для синдрома самозванца, ведь ai это величие.