LeetCode-1994 好子集的数目

简介: LeetCode-1994 好子集的数目

来源:力扣(LeetCode)

链接:https://leetcode-cn.com/problems/the-number-of-good-subsets

题目描述

给你一个整数数组 nums 。如果 nums 的一个子集中,所有元素的乘积可以表示为一个或多个 互不相同的质数 的乘积,那么我们称它为 好子集 。

比方说,如果 nums = [1, 2, 3, 4] :

[2, 3] ,[1, 2, 3] 和 [1, 3] 是 好 子集,乘积分别为 6 = 2*3 ,6 = 2*3 和 3 = 3 。

[1, 4] 和 [4] 不是 好 子集,因为乘积分别为 4 = 2*2 和 4 = 2*2 。

请你返回 nums 中不同的 好 子集的数目对 109 + 7 取余 的结果。

nums 中的 子集 是通过删除 nums 中一些(可能一个都不删除,也可能全部都删除)元素后剩余元素组成的数组。如果两个子集删除的下标不同,那么它们被视为不同的子集。

 

示例 1:
输入:nums = [1,2,3,4]
输出:6
解释:好子集为:
- [1,2]:乘积为 2 ,可以表示为质数 2 的乘积。
- [1,2,3]:乘积为 6 ,可以表示为互不相同的质数 2 和 3 的乘积。
- [1,3]:乘积为 3 ,可以表示为质数 3 的乘积。
- [2]:乘积为 2 ,可以表示为质数 2 的乘积。
- [2,3]:乘积为 6 ,可以表示为互不相同的质数 2 和 3 的乘积。
- [3]:乘积为 3 ,可以表示为质数 3 的乘积。
示例 2:
输入:nums = [4,2,3,15]
输出:5
解释:好子集为:
- [2]:乘积为 2 ,可以表示为质数 2 的乘积。
- [2,3]:乘积为 6 ,可以表示为互不相同质数 2 和 3 的乘积。
- [2,15]:乘积为 30 ,可以表示为互不相同质数 2,3 和 5 的乘积。
- [3]:乘积为 3 ,可以表示为质数 3 的乘积。
- [15]:乘积为 15 ,可以表示为互不相同质数 3 和 5 的乘积。
提示:
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 30

解题思路

这道题是十分之难的一道综合题,啃了足足一天才完全搞懂。

首先根据提示,数据样本很多,暴力枚举肯定行不通。但是注意到一个很有意思的地方,数据样本中的数量很多,但是样本数据仅仅是1-30,这就是突破口。

首先可以得知,任何数乘1都为任何数,所以1是在好子集中仅存在有或没有两种状态。而1-30中的除1以外的质数为2,3,5,7,11,13,17,19,23,29.如果想要成为一个好的子集,那么就需要子集中因数只有这些质数并且质数出现的次数仅为一次。那么我们可以使用一个int的低10位来记录这十个质数的是否在子集中出现。

由于样本数量十分大,但是实际上有许多重复的数据,所以可以使用计数的方法,将相同的数字使用一个vector统计出来,我这里使用了viCount,数组下标表示数字的值,数组的值代表出现的次数。

使用动态规划的方法来解决这个问题。建立一个dp[i][j] 表,i代表使用0-i之间的数构成子集,j是记录十个质数使用情况的int,状态转移式子分情况讨论:

如果i本身具有相同的质数,那么dp[i][j] = dp[i - 1][j];

如果i本身不具有相同的质数,那么dp[i][j] = dp[i -1][j] + dp[i -1][j ^ iFlag] * viCount[i] ;

其中iFlag是i所具有的质数状态,由于需要在子集中加入i,所以之前子集的元素不能出现i中的质数,即dp[i -1][j ^ iFlag]。

由于各个i中几乎不存在相关的联系,而j ^ iFlag  并且 j & iFlag肯定比 j 小,所以可以使用一维数组来压缩二维dp。

注意样本很大,所以运算后要及时取模。

代码展示

 

class Solution {
public:
    int iNumMax = 30;
    int iMod = 1000000007;
    vector<int> viPrimes = {2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29};
    int numberOfGoodSubsets(vector<int>& nums) {
        vector<int> viCount(iNumMax + 1, 0);
        vector<int> dp(1 << viPrimes.size());
        for(auto num:nums)
        {
            viCount[num]++;
        }
        dp[0] = 1;
        for(int i = 0; i < viCount[1]; i++)
        {
            dp[0] = dp[0] * 2 % iMod;
        }
        for(int i = 2; i <= iNumMax; i++)
        {
            if(!viCount[i])
                continue;
            int iFlags = 0;
            bool bCheck = false;
            for(int j = 0; j < viPrimes.size(); j++)
            {
                if(i % (viPrimes[j] * viPrimes[j]) == 0)
                {
                    bCheck = true;
                    break;
                }
                if(i % viPrimes[j] == 0)
                {
                    iFlags |= 1 << j;
                }
            }
            if(bCheck)
                continue;
            for(int j = (1 << viPrimes.size()) - 1; j > 0; j--)
            {
                if((iFlags & j) == iFlags)
                {
                    dp[j] = (dp[j] + (long long)dp[j ^ iFlags] * viCount[i]) % iMod;
                }
            }
        }
        int iRet = 0;
        for(int i = 1; i < 1 << viPrimes.size(); i++)
            {
                iRet = (iRet + dp[i]) % iMod;
            }
        return iRet;
    }
};

运行结果

 

相关文章
|
4月前
|
算法
LeetCode第90题子集II
LeetCode第90题"子集II"的解题方法,通过排序和回溯算法生成所有不重复的子集,并使用一个boolean数组来避免同一层中的重复元素,展示了解决这类问题的编码技巧。
LeetCode第90题子集II
|
4月前
|
Python
【Leetcode刷题Python】416. 分割等和子集
LeetCode 416题 "分割等和子集" 的Python解决方案,使用动态规划算法判断是否可以将数组分割成两个元素和相等的子集。
40 1
|
4月前
|
索引 Python
【Leetcode刷题Python】78. 子集
LeetCode题目78的Python编程解决方案,题目要求给定一个互不相同的整数数组,返回该数组所有可能的子集(幂集),且解集中不能包含重复的子集。
29 1
|
4月前
|
算法
LeetCode第78题子集
文章分享了LeetCode第78题"子集"的解法,使用递归和回溯算法遍历所有可能的子集,展示了将子集问题视为树形结构进行遍历的解题技巧。
|
5月前
|
存储 算法
经典的滑动窗口的题目 力扣 2799. 统计完全子数组的数目(面试题)
经典的滑动窗口的题目 力扣 2799. 统计完全子数组的数目(面试题)
|
5月前
2670.找出不同元素数目差数组-力扣(LeetCode)
2670.找出不同元素数目差数组-力扣(LeetCode)
36 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
LeetCode题目 90:五种算法 回溯\迭代\位掩码\字典树\动态规划实现 子集ll
LeetCode题目 90:五种算法 回溯\迭代\位掩码\字典树\动态规划实现 子集ll
|
6月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
力扣78题:生成子集
力扣78题:生成子集
|
7月前
[leetcode~数位动态规划] 2719. 统计整数数目 hard
[leetcode~数位动态规划] 2719. 统计整数数目 hard
|
7月前
|
算法
"刷题记录:哈希表+双指针 | leetcode-2465. 不同的平均值数目 "
该文段是一篇关于编程题目的解答,主要讨论如何找到数组中所有不同平均值的个数。作者首先使用排序和哈希集来解决,将数组转为列表排序后,通过双指针计算平均值并存入哈希集以去重。然后,作者发现可以优化方案,通过双指针在排序后的数组中直接计算两数之和,用哈希集记录不重复的和,从而避免实际计算平均值,提高了算法效率。最终代码展示了这两种方法。
62 0