327. 区间和的个数

给定一个整数数组 nums,返回区间和在 [lower, upper] 之间的个数,包含 lower 和 upper。

区间和 S(i, j) 表示在 nums 中,位置从 i 到 j 的元素之和,包含 i 和 j (i ≤ j)。

说明:

最直观的算法复杂度是 O(n2) ,请在此基础上优化你的算法。

示例:

输入: nums = [-2,5,-1], lower = -2, upper = 2,

输出: 3

解释: 3个区间分别是: [0,0], [2,2], [0,2],它们表示的和分别为: -2, -1, 2。

  1. class Solution {
  2. public int countRangeSum(int[] nums, long lower, long upper) {
  3. long sums[] = new long[nums.length];
  4. for (int i=0; i<nums.length; i++) {
  5. sums[i] = ((i-1 >= 0) ? sums[i-1] : 0) + nums[i];
  6. }
  7. //System.out.println(Arrays.toString(sums));
  8. int result = divideAndConquer(sums, 0, sums.length-1, upper, lower);
  9. return result;
  10. }
  11. private int divideAndConquer(long sums[], int start, int end, long upper, long lower) {
  12. if (start > end) return 0;
  13. if (start == end) return (sums[start] <= upper && sums[start] >= lower) ? 1 : 0;
  14. int mid = (start+end)/2;
  15. int counts = 0;
  16. counts += divideAndConquer(sums, start, mid, upper, lower);
  17. counts += divideAndConquer(sums, mid+1, end, upper, lower);
  18. int ls = start, le=mid;
  19. while (le >= start && sums[mid+1] - sums[le] <= upper) le--;
  20. for (int r=mid+1; r<=end; r++) {
  21. while (ls <= mid && sums[r] - sums[ls] >= lower) ls++;
  22. while (le+1 <= mid && sums[r] - sums[le+1] > upper ) le++;
  23. if (ls - le -1 < 0) continue;
  24. counts += (ls-le-1);
  25. }
  26. ls = start;
  27. int i = 0, r= mid+1;
  28. long merged[] = new long[end-start+1];
  29. while (ls <= mid || r <= end) {
  30. if (ls > mid || (r<=end && sums[r] < sums[ls])) {
  31. merged[i++] = sums[r++];
  32. } else {
  33. merged[i++] = sums[ls++];
  34. }
  35. }
  36. for (i=0; i<merged.length; i++) {
  37. sums[start+i] = merged[i];
  38. }
  39. //System.out.println(Arrays.toString(sums) + " " + counts + "," + start + "-" + end);
  40. return counts;
  41. }
  42. }

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