做网站的是什么,大丰城乡建设局网站,如何提高网站百度权重,青岛网站建设开发I238. 除自身以外数组的乘积 - 力扣#xff08;LeetCode#xff09;
给你一个整数数组 nums#xff0c;返回 数组 answer #xff0c;其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。
题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在…I238. 除自身以外数组的乘积 - 力扣LeetCode
给你一个整数数组 nums返回 数组 answer 其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。
题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。
请 不要使用除法且在 O(n) 时间复杂度内完成此题。
示例 1:输入: nums [1,2,3,4]
输出: [24,12,8,6]
示例 2:输入: nums [-1,1,0,-3,3]
输出: [0,0,9,0,0]提示2 nums.length 105
-30 nums[i] 30
保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内进阶你可以在 O(1) 的额外空间复杂度内完成这个题目吗 出于对空间复杂度分析的目的输出数组 不被视为 额外空间。
题目已经给的很明显了就是使用前缀积 和 后缀积 的方式来求解这种方式其实 是一个简化的 动态规划。
用两个数组分别存储 从起始位置到 i 位置的乘积 和 从 末尾位置 到 i 位置的乘积
上述两个结果对应的就是 f[i] 和 g[i] 。
递推公式
f[i] f[i - 1] * nums[i - 1];g[i] g[i 1] * nums[i 1];
f[0] 和 g[nums.size()] 都是需要自己手动算的上述递推公式是算不出来的。
如果我们像计算题目描述的某个位置比如是 i 位置的 前缀积 和 后缀积的话只需要计算 f[i] * g[i] 既可因为 f[i] 表示的就是 i 之前的 所有积g[i] 表示的就是 i 之后的所有的积。 完整代码
class Solution {
public:vectorint productExceptSelf(vectorint nums) {vectorint f(nums.size(), 1);vectorint g(nums.size(), 1);vectorint ret(nums.size());for(int i 1;i nums.size(); i) f[i] f[i - 1] * nums[i - 1];for(int i nums.size() - 2; i 0; i--) g[i] g[i 1] * nums[i 1];for(int i 0;i nums.size();i) ret[i] g[i] * f[i];return ret;
}
}; I560. 和为 K 的子数组 - 力扣LeetCode
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。
子数组是数组中元素的连续非空序列。
示例 1输入nums [1,1,1], k 2
输出2
示例 2输入nums [1,2,3], k 3
输出2 还是使用前缀和我们可以使用 找到一个前缀和 sum[i] 就表示从数组 0 号位置开始到 i 位置的所有元素之和。
那么我们只需要在这个区间当中找到 在 [0,i] 这个区间当中,某一个位置作为起始位置假设为 j 到 i 位置这个子数组的 元素之和等于k那么 [0,j] 这个区间当中各个 元素之和就是 sum[i] - k; 往后只需要 i 往后寻找就不会找漏。
但是上述还是有一个问题如果我们直接遍历 sum 数组的来找到 j 这个位置的话在加上 创建 sum 数组的时间复杂度实际上这个算法的整个 时间复杂度其实还不如 暴力解法。
所以其实我们不用 循环一个一个 去找 j 位置我们可以利用一个 hash 表来 代替 sum 存储的这些 前缀和的值也就是代替 sum 存储 其中的每一个元素。
哈希表 hash前缀和值 前缀和出现次数
这样如果我们 想 在 [0,i] 这个区间当中, 找到 j 这个位置只需要 利用 hash 表的快速查找来查找 在当前hash 表当中有没有 sum[i] - k 这个前缀和同时利用 hash 表当中的 count函数可以快速查找这个 sum[i] - k 出现次数。
关于前缀和加入hash 表的时机 因为我们的前缀和算法是要找的是 在 [0,i] 这个区间当中 有多少个 前缀和 等于sum[i] - k; 。
如果直接 在一开始就把 sum 计算出来然后把 区间当中 前缀和 和 前缀和出现的次数加入到 hash 表当中是会计算到 i 后面的值。所以不行。
所以我们在计算 i 位置之前哈希表里面值存储 [0, i - 1] 位置的前缀和。 还有一种情况当 当前的整个的 前缀和 等于 k 的话那么在上述的算法当中其实我们是找不到这个情况的因为 我们找到的是 等于 k 的子区间这个子区间的起始位置上述说过了是 j 那么 满足 sum[i] - k; 的 区间就是 [0, j - 1] 那么在这个情况当中就是 [0, -1] 这个区间这个区间是不存在的。
所以我们开始就要默认 数组当中有一个 和为 0 的前缀和即 hash[0] 1; 完整代码
class Solution {
public:int subarraySum(vectorint nums, int k) {unordered_mapint, int hash(nums.size());hash[0] 1;int sum 0, ret 0; // sum 代替sum数组利用变量给 hash 当中赋值ret 返回个数for(auto e : nums){sum e; // 计算当前的前缀和// 计算满足 条件的区间是否在 hash 当中出现。count函数判断是否出现// 出现计数器 加上 这个前缀和 在 hash 当中出现的次数if(hash.count(sum - k)) ret hash[sum - k]; hash[sum]; }return ret;}
}; I974. 和可被 K 整除的子数组 - 力扣LeetCode 给定一个整数数组 nums 和一个整数 k 返回其中元素之和可被 k 整除的连续、非空 子数组 的数目。
子数组 是数组的 连续 部分。
示例 1输入nums [4,5,0,-2,-3,1], k 5
输出7
解释
有 7 个子数组满足其元素之和可被 k 5 整除
[4, 5, 0, -2, -3, 1], [5], [5, 0], [5, 0, -2, -3], [0], [0, -2, -3], [-2, -3]
示例 2:输入: nums [5], k 9
输出: 0
要解决这道题目首先要知道 同于定理 也就是 如果 a 和 b 的差值除上 p 如果是整除的话也就是余数是零的话a 除上 p 的余数 b 除上 p 的余数。
而且还需要清楚在C 当中 [负数 % 正数] 的结果是 一个负数。 也就是说其实[负数 % 正数] 其实结果也是一个 余数但是这个余数是负数。
所以针对这种情况我们要对这个负数进行修正把他修正为 正数。
所以当我们在计算 [负数 % 正数] 的 结果之时其实计算出的负数的结果在加上 模数也就是其中的正数其实就是对应的正数的结果。如下图所示 上述的计算方式对于 a 是负数的情况来说计算出的结果就是修正之后的结果也就是修正为 正数之后的结果。
但是上述的 修正方式对于 a 是正数的情况是 计算错误的因为 对于 a 是正数的情况来说 a % b 本来就是 正确的结果但是后面又加上了 一个 b所以是不正确的。
所以为了 正数和负数统一我们共用的方式就是 在上述计算式子当中再 % b 即可。 上述式子就是我们想要的i修正公式了。 所以按照和这个问题其实就和上述 和为K的子数组求解方式一样了。
先求出所有的 从 0 号数组位置开始的 所以前缀模保存到一个数组当中然后 求出 与 K 模的余数即可。
同样优化方式和上述一样不需要多定义一个 数组来保存 前缀模这样也不好 查找对应的前缀模只需要 用一个 hash表来存储即可。
上述问题就被简化为了 在 [0, i - 1] 这个区间当中找到有多少个前缀和 的 余数等于 (sum % k k ) % k。 完整代码
class Solution {
public:int subarraysDivByK(vectorint nums, int k) {unordered_mapint, int hash;hash[0 % k] 1; // 0 这数的余数int sum 0, ret 0;for(auto e : nums){sum e;int r (sum%k k) % k;if(hash.count(r)) ret hash[r];hash[r];}return ret;}
}; I525. 连续数组 - 力扣LeetCode 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。 示例 1:输入: nums [0,1]
输出: 2
说明: [0, 1] 是具有相同数量 0 和 1 的最长连续子数组。
示例 2:输入: nums [0,1,0]
输出: 2
说明: [0, 1] (或 [1, 0]) 是具有相同数量0和1的最长连续子数组。
在数组当中所有的 元素的值要么是 0 要么是1。我们需要找到一个 符合要求的最长的连续的子数组返回这个子数组的长度。
我们在统计个数的时候其实是可以做到转化的如果把 0 全部替换为-1那么我们统计个数的问题其实就 转化成了 找到一个 元素之和等于 0 的子数组。
所以这道题目就可以使用前缀和的方法来解决。
使用hash 表来存储 前缀和为 sum 的区间所以吗应该是 unordered_mapsum, i 其中 sum 是前缀和i 是这个前缀和区间的下标。
当找到某一个下标和为 sum计算出 这个区间的长度就把这个 对应的 绑定的值存入到哈希表当中。
如果有重复的 sum但是区间不一样不需要重新更新原本在 hash 表当中的 sum , i 只需要保留之前存入的 sum, i 即可。因为 我们需要找到 子区间最长的子数组那么 下标应该是越考左 那么 计算出的 子区间 长度才是最大的。
同样为了处理特殊情况当 [0 , i] 这个子区间计算出的前缀和就是0了那么按照上述 和为K的子数组 这个题目当中逻辑去 找到子区间的话就会在 -1 为开始的区间去找。
所以我们需要 在开始 默认 一个子区间的前缀和是0即 hash[0] -1;
上述的过程就可以找出所有的 合法的子数组了现在就是如何计算这个子数组的区间大小 如上我们只需要找出 i 和 j 两个下标使得 [0, i] 的 前缀和 和 [0, j] 的前缀和 相等即可。 所以我们计算出的 区间的 长度就是 i - j 。 完整代码
class Solution {
public:int findMaxLength(vectorint nums) {unordered_mapint ,int hash;hash[0] -1; // 默认 刚开始 哈希表当中有一个 前缀和为0 的区间int sum 0, ret 0;for(int i 0 ;i nums.size(); i){sum nums[i] 0 ? -1 : 1; // 如果是 0 就加-1如是1 就加 1// 如果 sum 在hash 当中存在说明此时就已经找到了 符合条件的子区间// 那么就更新的 ret 返回值。if(hash.count(sum)) ret max(ret, i - hash[sum] 1 - 1);else hash[sum] i; // sum 在 hash 当中不存在那么 就添加一个 hash 元素}return ret;}
};
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