Leetcode 307:区域和检索-数组不可变（超详细解决方案！！！）
给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。
update(i, val) 函数可以通过将下标为 i 的数值更新为 val，从而对数列进行修改。
示例:
Given nums = [1, 3, 5]
sumRange(0, 2) -> 9
update(1, 2)
sumRange(0, 2) -> 8
说明:
- 数组仅可以在 update 函数下进行修改。
- 你可以假设 update 函数与 sumRange 函数的调用次数是均匀分布的。
解题思路
这是之前问题Leetcode 303:区域和检索-数组不可变（超详细解决方案！！！）的提高，我们还是按照之前的方式来解决，如果index: i更新的话，我们就更新[i:]的累加结果。
from itertools import accumulate
class NumArray:
def __init__(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
"""
self.data = [0] + nums
self.nums = list(accumulate(self.data))
def update(self, i, val):
"""
:type i: int
:type val: int
:rtype: void
"""
self.data[i+1] = val
self.nums = self.nums[:i] + list(accumulate([self.nums[i]] + self.data[i+1:]))
def sumRange(self, i, j):
"""
:type i: int
:type j: int
:rtype: int
"""
return self.nums[j+1] - self.nums[i]
但是这种做法超时了，有什么更好的做法吗？由于这是一个区域更新的问题，所以我想到了通过线段树来解决这个问题。一个简化版的线段树
class SegmentTree:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.tree = [0]*4*len(data)
self.buildSegmentTree(0, 0, len(data) - 1)
def buildSegmentTree(self, treeIndex, l, r):
if l == r:
self.tree[treeIndex] = self.data[l]
return
lc, rc = 2*treeIndex+1, 2*(treeIndex + 1)
mid = (l + r) // 2
self.buildSegmentTree(lc, l, mid)
self.buildSegmentTree(rc, mid + 1, r)
self.tree[treeIndex] = self.tree[lc] + self.tree[rc]
def update(self, index, val):
self.data[index] = val
self._update(0, 0, len(self.data)-1, index, val)
def _update(self, treeIndex, l, r, index, val):
if l == r:
self.tree[treeIndex] = val
return
lc, rc = 2*treeIndex+1, 2*(treeIndex + 1)
mid = (l + r) // 2
if index > mid:
self._update(rc, mid+1, r, index, val)
else:
self._update(lc, l, mid, index, val)
self.tree[treeIndex] = self.tree[lc] + self.tree[rc]
def sumRange(self, i, j):
return self._sumRange(0, 0, len(self.data)-1, i, j)
def _sumRange(self, treeIndex, l, r, ql, qr):
if l == ql and r == qr:
return self.tree[treeIndex]
lc, rc = 2*treeIndex+1, 2*(treeIndex + 1)
mid = (l + r) // 2
if ql > mid:
return self._sumRange(rc, mid + 1, r, ql, qr)
else:
return self._sumRange(lc, l, mid, ql, qr)
left = self._sumRange(lc, l, mid, ql, mid)
right = self._sumRange(rc, mid + 1, r, mid + 1, qr)
return left + right
我们将上述的写法应用到我们的问题中。
class NumArray:
def __init__(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
"""
self.data = nums
self.tree = [0]*4*len(nums)
if self.data:
self.buildSegmentTree(0, 0, len(nums) - 1)
def buildSegmentTree(self, treeIndex, l, r):
if l == r:
self.tree[treeIndex] = self.data[l]
return
lc, rc = 2*treeIndex+1, 2*(treeIndex + 1)
mid = (l + r) // 2
self.buildSegmentTree(lc, l, mid)
self.buildSegmentTree(rc, mid + 1, r)
self.tree[treeIndex] = self.tree[lc] + self.tree[rc]
def update(self, i, val):
"""
:type i: int
:type val: int
:rtype: void
"""
self.data[i] = val
self._update(0, 0, len(self.data)-1, i, val)
def _update(self, treeIndex, l, r, index, val):
if l == r:
self.tree[treeIndex] = val
return
lc, rc = 2*treeIndex+1, 2*(treeIndex + 1)
mid = (l + r) // 2
if index > mid:
self._update(rc, mid+1, r, index, val)
else:
self._update(lc, l, mid, index, val)
self.tree[treeIndex] = self.tree[lc] + self.tree[rc]
def sumRange(self, i, j):
return self._sumRange(0, 0, len(self.data)-1, i, j)
def _sumRange(self, treeIndex, l, r, ql, qr):
if l == ql and r == qr:
return self.tree[treeIndex]
lc, rc = 2*treeIndex+1, 2*(treeIndex + 1)
mid = (l + r) // 2
if ql > mid:
return self._sumRange(rc, mid + 1, r, ql, qr)
elif qr <= mid:
return self._sumRange(lc, l, mid, ql, qr)
left = self._sumRange(lc, l, mid, ql, mid)
right = self._sumRange(rc, mid + 1, r, mid + 1, qr)
return left + right
我们获得了accept，虽然速度不是很快，但是确实是一个非常好的解法。这个问题还有一个比较好的解法就是树状数组。
class NumArray:
def __init__(self, nums: 'List[int]'):
self.nums = nums
self.tree = FenwickTree(nums)
for i in range(len(nums)):
self.tree.update(i+1, nums[i])
def update(self, i: 'int', val: 'int') -> 'None':
self.tree.update(i+1, val - self.nums[i])
self.nums[i] = val
def sumRange(self, i: 'int', j: 'int') -> 'int':
return self.tree.query(j+1) - self.tree.query(i)
class FenwickTree:
def __init__(self, nums):
self.nums = [0]*(len(nums) + 1)
def update(self, i, delta):
while i < len(self.nums):
self.nums[i] += delta
i += self.lowbit(i)
def query(self, i):
res = 0
while i:
res += self.nums[i]
i -= self.lowbit(i)
return res
def lowbit(self, x):
return x & (-x)
我们将上述的写法应用到我们的问题中。
class NumArray:
def __init__(self, nums: 'List[int]'):
self.nums = nums
self.tree = [0]*(len(nums) + 1)
for i in range(len(nums)):
self._update(i+1, nums[i])
def _update(self, i, delta):
while i < len(self.tree):
self.tree[i] += delta
i += self.lowbit(i)
def query(self, i):
res = 0
while i:
res += self.tree[i]
i -= self.lowbit(i)
return res
def lowbit(self, x):
return x & (-x)
def update(self, i: 'int', val: 'int') -> 'None':
self._update(i+1, val - self.nums[i])
self.nums[i] = val
def sumRange(self, i: 'int', j: 'int') -> 'int':
return self.query(j+1) - self.query(i)
我将该问题的其他语言版本添加到了我的GitHub Leetcode
如有问题，希望大家指出！！！