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    前綴和技巧:解決子數(shù)組問題

     華府九五二七 2019-11-15

    今天來聊一道簡單卻十分巧妙的算法問題:算出一共有幾個和為 k 的子數(shù)組。

    思路很簡單,我把所有子數(shù)組都窮舉出來,算它們的和,看看誰的和等于 k 不就行了。

    關(guān)鍵是,如何快速得到某個子數(shù)組的和呢,比如說給你一個數(shù)組nums,讓你實現(xiàn)一個接口sum(i, j),這個接口要返回nums[i..j]的和,而且會被多次調(diào)用,你怎么實現(xiàn)這個接口呢?

    因為接口要被多次調(diào)用,顯然不能每次都去遍歷nums[i..j],有沒有一種快速的方法在 O(1) 時間內(nèi)算出nums[i..j]呢?這就需要前綴和技巧了。

    一、什么是前綴和

    前綴和的思路是這樣的,對于一個給定的數(shù)組nums,我們額外開辟一個前綴和數(shù)組進(jìn)行預(yù)處理:

    int n = nums.length;
    // 前綴和數(shù)組
    int[] preSum = new int[n + 1];
    preSum[0] = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++)
        preSum[i + 1] = preSum[i] + nums[i];

    這個前綴和數(shù)組preSum的含義也很好理解,preSum[i]就是nums[0..i-1]的和。那么如果我們想求nums[i..j]的和,只需要一步操作preSum[j+1]-preSum[i]即可,而不需要重新去遍歷數(shù)組了。

    回到這個子數(shù)組問題,我們想求有多少個子數(shù)組的和為 k,借助前綴和技巧很容易寫出一個解法:

    int subarraySum(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        // 構(gòu)造前綴和
        int[] sum = new int[n + 1];
        sum[0] = 0; 
        for (int i = 0; i < n; i++)
            sum[i + 1] = sum[i] + nums[i];

        int ans = 0;
        // 窮舉所有子數(shù)組
        for (int i = 1; i <= n; i++)
            for (int j = 0; j < i; j++)
                // sum of nums[j..i-1]
                if (sum[i] - sum[j] == k)
                    ans++;

        return ans;
    }

    這個解法的時間復(fù)雜度空間復(fù)雜度,并不是最優(yōu)的解法。不過通過這個解法理解了前綴和數(shù)組的工作原理之后,可以使用一些巧妙的辦法把時間復(fù)雜度進(jìn)一步降低。

    二、優(yōu)化解法

    前面的解法有嵌套的 for 循環(huán):

    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 0; j < i; j++)
            if (sum[i] - sum[j] == k)
                ans++;

    第二層 for 循環(huán)在干嘛呢?翻譯一下就是,在計算,有幾個j能夠使得sum[i]sum[j]的差為 k。毎找到一個這樣的j,就把結(jié)果加一。

    我們可以把 if 語句里的條件判斷移項,這樣寫:

    if (sum[j] == sum[i] - k)
        ans++;

    優(yōu)化的思路是:我直接記錄下有幾個sum[j]sum[i]-k相等,直接更新結(jié)果,就避免了內(nèi)層的 for 循環(huán)。我們可以用哈希表,在記錄前綴和的同時記錄該前綴和出現(xiàn)的次數(shù)。

    比如說下面這個情況,需要前綴和 8 就能找到和為 k 的子數(shù)組了,之前的暴力解法需要遍歷數(shù)組去數(shù)有幾個 8,而優(yōu)化解法借助哈希表可以直接得知有幾個前綴和為 8。

    這樣,就把時間復(fù)雜度降到了,是最優(yōu)解法了。

    三、總結(jié)

    前綴和不難,卻很有用,主要用于處理數(shù)組區(qū)間的問題。

    比如說,讓你統(tǒng)計班上同學(xué)考試成績在不同分?jǐn)?shù)段的百分比,也可以利用前綴和技巧:

    int[] scores; // 存儲著所有同學(xué)的分?jǐn)?shù)
    // 試卷滿分 150 分
    int[] count = new int[150 + 1]
    // 記錄每個分?jǐn)?shù)有幾個同學(xué)
    for (int score : scores)
        count[score]++
    // 構(gòu)造前綴和
    for (int i = 1; i < count.length; i++)
        count[i] = count[i] + count[i-1];

    這樣,給你任何一個分?jǐn)?shù)段,你都能通過前綴和相減快速計算出這個分?jǐn)?shù)段的人數(shù),百分比也就很容易計算了。

    但是,稍微復(fù)雜一些的算法問題,不止考察簡單的前綴和技巧。比如本文探討的這道題目,就需要借助前綴和的思路做進(jìn)一步的優(yōu)化,借助哈希表記錄額外的信息。可見對題目的理解和細(xì)節(jié)的分析能力對于算法的優(yōu)化是至關(guān)重要的。

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