前缀和
Posted fanguangdexiaoyuer
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了前缀和相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
问题引入--获取数组中任意区间段的和
描述
比如说给你一个数组 nums
,让你实现一个接口 sum(i, j)
,这个接口要返回 nums[i..j]
的和,而且会被多次调用,你怎么实现这个接口呢?
因为接口要被多次调用,显然不能每次都去遍历 nums[i..j]
,有没有一种快速的方法在 O(1) 时间内算出 nums[i..j]
呢?这就需要前缀和技巧了。
解析
对于一个给定的数组 nums
,我们额外开辟一个前缀和数组进行预处理:
int n = nums.length; // 前缀和数组 int[] preSum = new int[n + 1]; preSum[0] = 0; for (int i = 0; i < n; i++) preSum[i + 1] = preSum[i] + nums[i];
//nums[i...j] = preSum[j+1] - preSum[i]
这个前缀和数组 preSum
的含义也很好理解,preSum[i]
就是 nums[0..i-1]
的和。那么如果我们想求 nums[i..j]
的和,只需要一步操作 preSum[j+1]-preSum[i]
即可,而不需要重新去遍历数组了。
问题--数组中和为k的连续子数组的个数
描述
给定一个整数数组和一个整数k,你需要找到该数组中和为k的连续子数组的个数。
例如:输入:nums=[1,1,1],k=2 输出:2,[1,1][1,1]为2种不同情况。
直接代码
根据上面的例题,可以得出:
int subarraySum(int[] nums, int k) { int n = nums.length; // 构造前缀和 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; // 穷举所有子数组 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; }
这个解法的时间复杂度 O(N^2) 空间复杂度 O(N),并不是最优的解法。不过通过这个解法理解了前缀和数组的工作原理之后,可以使用一些巧妙的办法把时间复杂度进一步降低。
优化代码
优化的思路是:我直接记录下有几个 sum[j]
和 sum[i] - k
相等,直接更新结果,就避免了内层的 for 循环。我们可以用哈希表,在记录前缀和的同时记录该前缀和出现的次数。
将复杂度降低到O(N)
int subarraySum(int[] nums, int k) { int n = nums.length; // map:前缀和 -> 该前缀和出现的次数 HashMap<Integer, Integer> preSum = new HashMap<>(); // base case preSum.put(0, 1); int ans = 0, sum0_i = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { sum0_i += nums[i]; // 这是我们想找的前缀和 nums[0..j] int sum0_j = sum0_i - k; // 如果前面有这个前缀和,则直接更新答案 if (preSum.containsKey(sum0_j)) ans += preSum.get(sum0_j);
// 把前缀和 nums[0..i] 加入并记录出现次数 preSum.put(sum0_i, preSum.getOrDefault(sum0_i, 0) + 1); } return ans; }
以上是关于前缀和的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章