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即:
s[1]=a[1]
s[2]=a[1]+a[2]
s[3]=a[1]+a[2]+a[3]
s[4]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4]
s[5]=a[1]+a[2]+a[3]+a[4]+a[5]
通过前缀和,我们很容易获取到数组任意 [l ,r]的连续区间的和。后面的前缀和减前面的就是一段连续子数组[l ,r]区间和。
题目: 给定一个整数数组和一个整数 k ,请找到该数组中和为 k 的连续子数组的个数。
思路: 如果我们通过暴力枚举所有连续子数组情况,时间复杂度是 O(n^2),
前缀和 + HashMap 可以做到O(n)的时间复杂度
Java代码:
class Solution {
public int subarraySum(int[] nums, int k) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int sum = 0;
int count = 0;
map.put(0,1); //手动添加一个为0的前缀和,以保证统计到[0,r]区间
for(int i= 0; i < nums.length; i++) {
sum += nums[i];
//if(sum == k) count++; //如果没有添加为0的前缀和,就得统计它
count += map.getOrDefault(sum - k, 0);
map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
}
return count;
}
}
题目: 给定一个二进制数组 nums , 找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组,并返回该子数组的长度。
思路:和上一题类似前缀和+HashMap 0和1的个数相等,意思就是0的个数减去1的个数等于0。
出现一个0记-1,出现一个1记+1,当前缀和为0时说明[0,r]子数组0和1的个数相等。
当之前的前缀和([0,l])与当前前缀和(0,r)相等时, 说明 [l,r] 子数组中0和1 的个数相同。
用Map记录前缀和及出现的下标,如果前缀和相同则保留最小的下标。
java代码:
class Solution { public int findMaxLength(int[] nums) { Map<Integer, Integer> prefixSums = new HashMap(); int sum = 0; int max = 0; prefixSums.put(0,-1); //手动添加一个为0的前缀和,[0,r]区间也可以统计到 for (int i = 0; i < nums.length; i++) { sum += nums[i] == 0? -1:1; if (prefixSums.containsKey(sum)){ max = Math.max(max, i - prefixSums.get(sum)); }else { prefixSums.put(sum,i); } } return max; } }
题目:一个整数数组 nums ,请计算数组的 中心下标 。中心下标是数组的一个下标,下标左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。
思路:
当前位置前一位的前缀和 --> 即当前位置左边连续子数组和,
数组总和-当前位置左边-当前位置 -->即为当前位置右边的连续子数组和,左边==右边 即 中心下标
Java代码:
class Solution {
public int pivotIndex(int[] nums) {
int total = Arrays.stream(nums).sum();
int lastSum = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
// total - lastSum - nums[i] == lastSum
if(total - 2 * lastSum == nums[i]){
return i;
}
lastSum += nums[i];
}
return -1;
}
}
二维前缀和即二维矩阵,以(0,0)点为左上角, 以当前点为右下角的矩阵和,即 S11= Sum[(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)]
图示:
假设子矩阵左上角位置是 (row1, col1), 右下角位置是(row2, col2),获取子矩阵和:
sum[row2][col2] - sum[row1 - 1][col2] - sum[row2][col1] + sum[row1][col1]
题目:计算其子矩形范围内元素的总和,该子矩阵的左上角为 (row1, col1) ,右下角为 (row2, col2) 。
思路: 二维前缀和,为了方便写程序,给前缀和矩阵加上两个为0的边
java代码:
class NumMatrix { int[][] sums; public NumMatrix(int[][] matrix) { int m = matrix.length; if (m > 0) { int n = matrix[0].length; sums = new int[m + 1][n + 1]; for (int i = 0; i < m; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { sums[i + 1][j + 1] = sums[i][j + 1] + sums[i + 1][j] - sums[i][j] + matrix[i][j]; } } } } public int sumRegion(int row1, int col1, int row2, int col2) { return sums[row2 + 1][col2 + 1] - sums[row1][col2 + 1] - sums[row2 + 1][col1] + sums[row1][col1]; } }
题目 | 思路 |
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238. 除自身以外数组的乘积 | 左边的乘积先放进去,乘以右边乘积。计算左边、右边乘积过程类似前缀和 |
303. 区域和检索 - 数组不可变 | 数组保存前缀和,要那一段的和就返回哪一段的和 |
523. 连续的子数组和 | map存前缀和的余数与索引, (a - b) % k == 0 即 a % k == b % k,找到余数相同且索引差>1的区间 |
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