Subarray Sum II
Description
A
and an interval. Return the number of subarrays whose sum is in the range of given interval.Subarray is a part of origin array with continuous index.
Example
Example 1:
Input: A = [1, 2, 3, 4], start = 1, end = 3
Output: 4
Explanation: All possible subarrays: [1](sum = 1), [1, 2](sum = 3), [2](sum = 2), [3](sum = 3).
Example 2:
Input: A = [1, 2, 3, 4], start = 1, end = 100
Output: 10
Explanation: Any subarray is ok.
思路:
O(N) 的两根指针的算法
其实需要三根指针, 因为需要额外记录一下从哪个位置开始的加和已经 >= start 了.
对于每一个左端点 left, 求出对应的两个右端点 right_start, right_end. 前者表示最左边的使得 [left, right_start] 子数组的和不小于 start 的点, 而后者表示最右边的使得 [left, right_end] 子数组的和不大于 end 的点.
right_end - right_start + 1 就是以 left 为左端点的合法子数组的数量.
从左到右枚举 left, 而 right_start, right_end 随着left的增长也是只增不减的, 所以时间复杂度是 O(N)
O(NlogN) 的二分法
求出一个前缀和数组, 然后对于每一个前缀和 presum[right], 我们要求出两个点 left_start, left_end. 前者表示最左边的使得 [left_start, right] 子数组和不大于 end 的点, 后者表示最右边的使得 [left_end, right] 子数组和不小于 start 的点.
枚举 right, 我们可以在 presum[0..right] 上二分查找确定 left_start, left_end.
总结
上面两种方法是相通的, 都是对于子数组的一个端点, 确认另外一个端点的范围. 在枚举其中一个端点的过程, 另外一个端点的范围是单调的, 所以可以使用两根指针 O(N) 地完成.
可以把两根指针和二分法综合一下, 不过这样理论时间复杂度是不变的, 没有很大的必要. 以上两种方法推荐第一种, 复杂度更低.
public class Solution {
/**
* @param A: An integer array
* @param start: An integer
* @param end: An integer
* @return: the number of possible answer
*/
public int subarraySumII(int[] A, int start, int end) {
int n = A.length;
if (n == 0) {
return 0;
} int[] sum = new int[n + 1];
int i, l, r, res = 0;
sum[0] = 0;
for (i = 1; i <= n; ++i) {
sum[i] = sum[i - 1] + A[i - 1];
} l = r = 0;
for (i = 1; i <= n; ++i) {
while (l < i && sum[i] - sum[l] > end) {
++l;
} while (r < i && sum[i] - sum[r] >= start) {
++r;
} res += r - l;
} return res;
}
}
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