【每日一题Day10】LC907子数组的最小值之和

简介: 给定一个整数数组 arr,找到 min(b) 的总和,其中 b 的范围为 arr 的每个(连续)子数组。

子数组的最小值之和【LC907】


给定一个整数数组 arr,找到 min(b) 的总和,其中 b 的范围为 arr 的每个(连续)子数组。


由于答案可能很大,因此 返回答案模 10^9 + 7 。


果然是一天难一天简单呀


暴力【超时】


2022/10/28


class Solution {
    public int sumSubarrayMins(int[] arr) {
        long res = 0;
        int len = arr.length;
        for (int i = 0; i < len; i++){
            int min = Integer.MAX_VALUE;
            for (int j = i; j < len; j++){
                min = Math.min(min,arr[j]);
                res += min;
            }
        }
        return  (int)(res % (int)(1e9+7));
    }
}


  • 复杂度


。时间复杂度:O ( n 2 )

。空间复杂度:O ( 1 )


单调栈


  • 思路:使用单调栈用来寻找每个元素左边第一个小于它的位置L以及右边第一个小于等于它的位置R,找到一个最小值为当前元素的最大区间(L,R],此时该元素对res的贡献为(i-L)*(R-i)*arr[i]


。为什么是(i-L)*(R-i)*arr[i]?


  • 在该元素的左边可以选择全部保留或者依次去掉下标为j∈(L,i)的元素的可能性总共有i-L种


  • 在该元素的右边可以选择全部保留或者依次去掉下标为j∈(i,R]的元素的可能性总共有R-i种


  • 当数组内不存在该元素时,左边界为-1,右边界为数组长度


  • 实现


1.寻找left[i]和right[i]单调栈里元素从栈头到栈底的顺序为递减


。初始化left[i] = -1,right[i]= len


。首先将栈内大等于于它的元素弹出,对于栈顶元素而言,此时找到了右边第一个小于等于它的位置


  • 将栈顶元素T[st.top()]弹出 right[st.pop()] = i


。然后栈内剩下的元素均小于当前元素,对于当前元素,找到了左边第一个小于它的位置


  • left[i] = st.peek()


。最后当前元素压入栈内


2.遍历left[i]和right[i],res+=(i-L)*(R-i)*arr[i]


  • 代码


class Solution {
    public int sumSubarrayMins(int[] arr) {
        long res = 0;
        int MOD = (int)(1e9 + 7);
        int len = arr.length;
        Deque<Integer> st = new LinkedList<>();
        int[] left = new int[len];
        int[] right = new int[len];
        for (int i = 0; i < len; i++){
            left[i] = -1;
            right[i] = len;
            while (!st.isEmpty() && arr[st.peekFirst()] >= arr[i]){
                right[st.pollFirst()] = i;
            }
            if (!st.isEmpty()){
                left[i] = st.peekFirst();
            }
            st.addFirst(i);
        }
        for (int i = 0; i < len; i++){
            res = (res + (long)arr[i]*(i - left[i])*(right[i] - i)) % MOD;
        }
        return  (int)(res);
    }
}


  • 复杂度


。时间复杂度:O ( n )

。空间复杂度:O ( n )


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