[python刷题模板] 前缀和

[python刷题模板] 前缀和

    • 一、 算法&数据结构
      • 1. 描述
      • 2. 复杂度分析
      • 3. 常见应用
      • 4. 常用优化
    • 二、 模板代码
      • 1. 排序后找满足区间和的最宽区间,结合双指针
      • 2. 同余+哈希表
      • 3.差分数组,区间更新,遍历每个点(IUPQ)
      • 4.结合二分或三指针
      • 5.异或和
    • 三、其他
    • 四、更多例题

一、 算法&数据结构

1. 描述

前缀和通常用来解决区间(求和、乘积、异或和)问题,单次询问从O(n)变成O(1)。

2. 复杂度分析

  1. 预处理, O(n)
  2. 单次查询,O(1)

3. 常见应用

  1. 求面积(连续和、区间和)。
  2. 区间和结合同余、哈希表。
  3. 区间更新,单点求值,通常是所有点都遍历一遍

4. 常用优化

  1. 前缀和后缀和。
  2. 数组长度增加一个,第一位设置0。
  3. 如果原数组没用可以原地修改。
  4. 差分数组的结合。

二、 模板代码

1. 排序后找满足区间和的最宽区间,结合双指针

例题: 1838. 最高频元素的频数
题解: [LeetCode解题报告] 1838. 最高频元素的频数
排序可以让差别最小的元素放在一起。

class Solution:
    def maxFrequency(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        nums.sort()
        n = len(nums)
        presum = list(accumulate(nums,initial=0))
        def sum_interval(i,j):
            return presum[j+1]-presum[i]
        def calc_s(i,j):
            return nums[j]*(j-i+1)-sum_interval(i,j)
        ans = 1
        l=r=0
        while l<n and r<n:
            s = calc_s(l,r)
            if s <= k:
                ans = max(ans,r-l+1)
                r += 1
            else:
                l += 1
                if l==r:
                    r += 1        
        return ans

2. 同余+哈希表

链接: 1590. 使数组和能被 P 整除
题解: [LeetCode解题报告] 1590. 使数组和能被 P 整除

同余需要一点数论的知识,看了题解才会。

class Solution:
    def minSubarray(self, nums: List[int], p: int) -> int:
        n = len(nums)
        total = sum(nums)
        mod = total%p
        if mod == 0:
            return 0
        elif n == 1:
            return -1

        # 如果某个子数组的和%p==mod,就可以移除。        
        # 计算前缀和的过程中,用字典记录前边每个和模p结果的最近下标,
        # 如果当前模-mod存在,那么这个差就是这个区间的和,模==mod
        ans = n  # 不允许移除整个数组
        presum = 0
        pres = {0:-1}
        for i in range(n):
            presum += nums[i]
            cur_mod = presum%p
            need_mod = (cur_mod+p-mod)%p
            # print(presum,cur_mod,need_mod)
            need_idx = pres.get(need_mod,-2)
            if need_idx != -2 :
                ans = min(ans,i-need_idx)
                if ans == 1:
                    return 1

            pres[cur_mod] = i           

        if ans == n:  # 不允许移除整个数组
            return -1

        return ans

3.差分数组,区间更新,遍历每个点(IUPQ)

1589. 所有排列中的最大和
[LeetCode解题报告] 1589. 所有排列中的最大和

实际上是求每个点的访问次数,求完后排序,频次越高的位置放更大的数。
因此数据和频次都排序,求卷积即可。
其实就是IUOP,利用差分数组。类似树状数组。
树状数组能AC此题,多一层lg的时间复杂度。

class Solution:
    def maxSumRangeQuery(self, nums: List[int], requests: List[List[int]]) -> int:
        n = len(nums)
        mod = 10**9+7
        nums.sort(reverse=True)
        diff = [0]*(n+1)
        
        for start,end in requests:
            diff[start] += 1
            diff[end+1] -= 1
        freq = [0] * n
        s = 0
        for i in range(n):
            s += diff[i]
            freq[i] = s
        ans = 0
        freq.sort(reverse=True)
        for i in range(n):
            if freq[i] ==0:
                break
            ans += freq[i]*nums[i]%mod
            ans %= mod
        
        return ans

4.结合二分或三指针

链接: 1712. 将数组分成三个子数组的方案数

枚举中间区间的左右端点即可。
参考链接: [LeetCode解题报告] 1712. 将数组分成三个子数组的方案数

class Solution:
    def waysToSplit(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        mod = 10**9+7
        presum = list(accumulate(nums,initial=0))
        def sum_interval(i,j):
            return presum[j+1]-presum[i]
        ans = 0

        # 随着i右移,j_min是右移的,j_max右移的,所以可以三指针寻找。O(n)
        j_min,j_max = 1,1
        for i in range(1,n-1):
            left = sum_interval(0,i-1)
            j_min = max(j_min,i)
            while j_min<n-1 and sum_interval(i,j_min) < left:
                j_min += 1
            # print(i,j_min,j_max,ans,left,sum_interval(i,j_min),sum_interval(j_min+1,n-1))
            if j_min >= n-1 :
                return ans
            if sum_interval(j_min+1,n-1) < sum_interval(i,j_min):
                continue
            while j_max+1<n-1 and sum_interval(i,j_max+1) <= sum_interval(j_max+2,n-1):
                j_max += 1
            ans += j_max-j_min+1
            ans %= mod
            
        return ans

5.异或和

链接: 1442. 形成两个异或相等数组的三元组数目
证明复杂一些,代码倒是短。
参考链接: [LeetCode解题报告] 1442. 形成两个异或相等数组的三元组数目

class Solution:
    def countTriplets(self, arr: List[int]) -> int:
        n = len(arr)
        presum = list(accumulate(arr,initial=0,func=xor))
        def sum_interval(i,j):
            return presum[j+1]^presum[i]
        
        cnt,total = defaultdict(int),defaultdict(int)
        ans = 0
        for k in range(0,n):
            # presum[k+1] == presum[i] 则[i,k]中间j任意,都是满足需求的三元组
            s = presum[k+1]
            if s in cnt:
                ans += cnt[s]*k - total[s]
            cnt[presum[k]] += 1
            total[presum[k]] += k
        return ans

三、其他

  1. 前缀和变种真的很难,要结合各种知识:差分数组、哈希表、排序、贪心。

四、更多例题

  • [LeetCode解题报告] 1094. 拼车

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