题目描述
这是 LeetCode 上的 2104. 子数组范围和 ,难度为 中等。
Tag : 「区间 DP」、「单调栈」
给你一个整数数组 nums
。nums
中,子数组的 范围 是子数组中最大元素和最小元素的差值。
返回 nums
中 所有 子数组范围的 和 。
子数组是数组中一个连续 非空 的元素序列。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3] 输出:4 解释:nums 的 6 个子数组如下所示: [1],范围 = 最大 - 最小 = 1 - 1 = 0 [2],范围 = 2 - 2 = 0 [3],范围 = 3 - 3 = 0 [1,2],范围 = 2 - 1 = 1 [2,3],范围 = 3 - 2 = 1 [1,2,3],范围 = 3 - 1 = 2 所有范围的和是 0 + 0 + 0 + 1 + 1 + 2 = 4 复制代码
示例 2:
输入:nums = [1,3,3] 输出:4 解释:nums 的 6 个子数组如下所示: [1],范围 = 最大 - 最小 = 1 - 1 = 0 [3],范围 = 3 - 3 = 0 [3],范围 = 3 - 3 = 0 [1,3],范围 = 3 - 1 = 2 [3,3],范围 = 3 - 3 = 0 [1,3,3],范围 = 3 - 1 = 2 所有范围的和是 0 + 0 + 0 + 2 + 0 + 2 = 4 复制代码
示例 3:
输入:nums = [4,-2,-3,4,1] 输出:59 解释:nums 中所有子数组范围的和是 59 复制代码
提示:
- 1 <= nums.length <= 1000
- -10^9 <= nums[i] <= 10^9−109<=nums[i]<=109
进阶:你可以设计一种时间复杂度为 O(n)O(n) 的解决方案吗?
区间 DP(预处理)
数据范围为 10^3103,最为朴素的三层循环为:枚举区间(左右端点)+ 扫描区间统计最值,并累加到答案中。该做法复杂度为 O(n^3)O(n3),会 TLE
。
考虑在此基础上优化,枚举所有区间的操作不好避免,考虑通过「预处理」手段来优化「扫描区间统计最值」操作,通常会将其优化为 O(1)O(1) 查表。
定义 f[l][r][k]f[l][r][k] 为区间 [l, r][l,r] 范围内的最值情况,其中 kk 非 00 即 11:f[l][r][0]f[l][r][0] 代表区间 [l, r][l,r] 内的最小值,f[l][r][1]f[l][r][1] 代表区间 [l, r][l,r] 内的最大值。
不失一般性考虑 f[l][r][0]f[l][r][0] 和 f[l][r][1]f[l][r][1] 该如何计算:[l, r][l,r] 区间的最值可由 [l, r - 1][l,r−1] 与 nums[r]nums[r] 更新而来:
f[l][r][0] = \min(f[l][r - 1][0], nums[r])f[l][r][0]=min(f[l][r−1][0],nums[r])
f[l][r][1] = \max(f[l][r - 1][1], nums[r])f[l][r][1]=max(f[l][r−1][1],nums[r])
最后再枚举所有区间统计答案即可。
代码:
class Solution { public long subArrayRanges(int[] nums) { int n = nums.length; int[][][] f = new int[n][n][2]; for (int i = 0; i < n; i++) f[i][i][0] = f[i][i][1] = nums[i]; for (int len = 2; len <= n; len++) { for (int l = 0; l + len - 1 < n; l++) { int r = l + len - 1; f[l][r][0] = Math.min(nums[r], f[l][r - 1][0]); f[l][r][1] = Math.max(nums[r], f[l][r - 1][1]); } } long ans = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = i + 1; j < n; j++) { ans += f[i][j][1] - f[i][j][0]; } } return ans; } } 复制代码
- 时间复杂度:区间 DP 复杂度为 O(n^2)O(n2);统计范围和的复杂度为 O(n^2)O(n2)。整体复杂度为 O(n^2)O(n2)
- 空间复杂度:O(n^2)O(n2)
枚举
更进一步,我们发现在转移计算 [l, r][l,r] 的最值情况时,仅依赖于 [l, r - 1][l,r−1](小区间),因此我们可以使用两变量代替动规数组,边遍历边维护并统计答案。
代码:
class Solution { public long subArrayRanges(int[] nums) { int n = nums.length; long ans = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { int min = nums[i], max = nums[i]; for (int j = i + 1; j < n; j++) { min = Math.min(min, nums[j]); max = Math.max(max, nums[j]); ans += max - min; } } return ans; } } 复制代码
- 时间复杂度:O(n^2)O(n2)
- 空间复杂度:O(1)O(1)
单调栈
假设有 mm 个区间,最终的表达式为 mm 个等式 \max - \minmax−min 之和。
若某个 nums[i]nums[i],如果在这 k_1k1 个区间中充当最大值,则在最终等式中以 \maxmax 的形式出现 k_1k1 次,如果在 k_2k2 个区间中充当最小值,则在最终等式中以 \minmin 形式出现 k_2k2 次。
因此我们可以统计每个 nums[i]nums[i] 成为区间最大值的次数 k_1k1 和成为区间最小值的次数 k_2k2,(k_1 - k_2) * nums[i](k1−k2)∗nums[i] 为 nums[i]nums[i] 对于最终答案的贡献。
考虑如何统计每个 nums[i]nums[i] 成为区间最值的次数:
- nums[i]nums[i] 作为区间最大值的次数:找到 nums[i]nums[i] 左右最近一个不满足「小于等于 nums[i]nums[i]」的位置,记其为 pp 和 qq。此时区间左端点共有 i - pi−p 个选择,区间右端点共有 q - iq−i 个选择,根据乘法原理,区间个数为 (i - p) * (q - i)(i−p)∗(q−i) 个;
- nums[i]nums[i] 作为区间最小值的次数:同理,找到 nums[i]nums[i] 左右最近一个不满足「大于等于 nums[i]nums[i]」的位置,记其为 pp 和 qq,区间个数为 (i - p) * (q - i)(i−p)∗(q−i) 个。
值得注意的是,由于 nums[i]nums[i] 存在相同元素,因此上述两边均取等号的做法会导致某些区间被重复计算,因此我们可以令最近右端点的部分不取等号,确保区间统计不重不漏。
代码:
class Solution { int n; public long subArrayRanges(int[] nums) { n = nums.length; long[] min = getCnt(nums, true), max = getCnt(nums, false); long ans = 0; for (int i = 0; i < n; i++) ans += (max[i] - min[i]) * nums[i]; return ans; } long[] getCnt(int[] nums, boolean isMin) { int[] a = new int[n], b = new int[n]; Deque<Integer> d = new ArrayDeque<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { while (!d.isEmpty() && (isMin ? nums[d.peekLast()] >= nums[i] : nums[d.peekLast()] <= nums[i])) d.pollLast(); a[i] = d.isEmpty() ? -1 : d.peekLast(); d.addLast(i); } d.clear(); for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { while (!d.isEmpty() && (isMin ? nums[d.peekLast()] > nums[i] : nums[d.peekLast()] < nums[i])) d.pollLast(); b[i] = d.isEmpty() ? n : d.peekLast(); d.addLast(i); } long[] ans = new long[n]; for (int i = 0; i < n; i++) ans[i] = (i - a[i]) * 1L * (b[i] - i); return ans; } } 复制代码
- 时间复杂度:O(n)O(n)
- 空间复杂度:O(n)O(n)
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.2104
篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
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