C++前缀和算法应用:和至少为 K 的最短子数组的原理、源码及测试用例

简介: C++前缀和算法应用:和至少为 K 的最短子数组的原理、源码及测试用例

本文涉及的基础知识点

C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频

题目

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,找出 nums 中和至少为 k 的 最短非空子数组 ,并返回该子数组的长度。如果不存在这样的 子数组 ,返回 -1 。

子数组 是数组中 连续 的一部分。

示例 1:

输入:nums = [1], k = 1

输出:1

示例 2:

输入:nums = [1,2], k = 4

输出:-1

示例 3:

输入:nums = [2,-1,2], k = 3

输出:3

提示:

1 <= nums.length <= 105

-105 <= nums[i] <= 105

1 <= k <= 10^9

#分析

时间复杂度

枚举子数组的结尾i,时间复杂度O(n),利用二分查找,每次枚举O(logn),故总时间复杂度是O(nlogn)。

细节

llSun是num[0,i]的和,vSumIndex 记录[0,j]之和,j取值[-1,i)。假定j0 < j1,且sum[j0] >= sum[j1],那sum[j0,i]小于sum[j1,i]且j0的长度大于j1,所以j0一定不是备选答案,可淘汰。淘汰后如果j0<j1,则sum[j0]一定小于sum[j1]。也就是前缀和和索引都是按升

序排序。sum-sumold >=k ==> sum-k>=sumold ==>sumold <= sum-k 。淘汰的时候:由于是按升序排序,所以sum[j1]不大于等于sum-k,那么sum[j0]也一定不大于等于sum-k。所以找到一个不符合,就可停止了。

#核心代码

class Solution {
public:
int shortestSubarray(vector& nums, int k) {
m_c = nums.size();
m_vRet.assign(m_c, -1);
vector<pair<long long, int>> vSumIndex = { {0,-1} };
long long llSum = 0;
m_vRet.assign(m_c, INT_MAX);
for (int i = 0; i < m_c; i++)
{
llSum += nums[i];
//sum-sumold >=k ==> sum-k>=sumold ==>sumold <= sum-k
//由于sum和index都是升序,所以可以二分
auto it = std::upper_bound(vSumIndex.begin(), vSumIndex.end(), llSum - k, []( const long long ll,const pair<long, int>& pi)
{
return ll < pi.first;
});
if (vSumIndex.begin() != it)
{
m_vRet[i] = i - std::prev(it)->second;
}
while (vSumIndex.size() && (vSumIndex.back().first >= llSum))
{
vSumIndex.pop_back();
}
vSumIndex.emplace_back(llSum, i);
}
const int iRet = *std::min_element(m_vRet.begin(), m_vRet.end());
return (INT_MAX == iRet) ? -1 : iRet;
}
int m_c;
vector m_vRet;
};

测试用例

m_vRet是多余的,是为了方便排错。

template
void Assert(const vector& v1, const vector& v2)
{
if (v1.size() != v2.size())
{
assert(false);
return;
}
for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
{
assert(v1[i] == v2[i]);
}
}
template
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
assert(t1 == t2);
}
class Solution {
public:
int shortestSubarray(vector& nums, int k) {
m_c = nums.size();
m_vRet.assign(m_c, -1);
vector<pair<long long, int>> vSumIndex = { {0,-1} };
long long llSum = 0;
m_vRet.assign(m_c, INT_MAX);
for (int i = 0; i < m_c; i++)
{
llSum += nums[i];
//sum-sumold >=k ==> sum-k>=sumold ==>sumold <= sum-k
//由于sum和index都是升序,所以可以二分
auto it = std::upper_bound(vSumIndex.begin(), vSumIndex.end(), llSum - k, []( const long long ll,const pair<long, int>& pi)
{
return ll < pi.first;
});
if (vSumIndex.begin() != it)
{
m_vRet[i] = i - std::prev(it)->second;
}
while (vSumIndex.size() && (vSumIndex.back().first >= llSum))
{
vSumIndex.pop_back();
}
vSumIndex.emplace_back(llSum, i);
}
const int iRet = *std::min_element(m_vRet.begin(), m_vRet.end());
return (INT_MAX == iRet) ? -1 : iRet;
}
int m_c;
vector m_vRet;
};

错误做法

auto it = std::upper_bound(vSumIndex.begin(), vSumIndex.end(), std::make_pair(llSum - k,0));

我们期望:

返回第一个 first大于llSum-k的值。

实际上,返回第一个符合以下条件之一的迭代器:

一,first大于llSum-k

二,first等于llSum-k,second>0

解决方法:将0换成m_c,这样条件二,就永远不会成立。也可以换成INT_MAX。修改后的代码如下:

auto it = std::upper_bound(vSumIndex.begin(), vSumIndex.end(), std::make_pair(llSum - k,m_c));

2023年3月分的旧版

仅供参考

template
bool Less(const std::pair<Class1, int>& p, Class1 iData)
{
return p.first < iData;
}
template
bool Greater(const std::pair<Class1, int>& p, Class1 iData)
{
return p.first > iData ;
}
class Solution {
public:
int shortestSubarray(vector& nums, int k) {
int iMinLen = INT_MAX;
std::vector<std::pair<long, int>> vQue;
vQue.emplace_back(0, -1);
long long llSum = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
{
llSum += nums[i];
int iLessEqualNum = std::lower_bound(vQue.begin(), vQue.end(), llSum - k + 1, Less) - vQue.begin();
if (iLessEqualNum > 0 )
{
iMinLen = min(iMinLen, i - vQue[iLessEqualNum - 1].second);
}
while (vQue.size() && (llSum <= vQue.back().first))
{
vQue.pop_back();
}
vQue.emplace_back(llSum, i);
}
return (INT_MAX == iMinLen) ? -1 : iMinLen;
}
};

扩展阅读

视频课程

有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适),可以先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。

https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快

速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程

https://edu.csdn.net/lecturer/6176

相关下载

想高屋建瓴的学习算法,请下载《闻缺陷则喜算法册》doc版

https://download.csdn.net/download/he_zhidan/88348653

鄙人想对大家说的话
闻缺陷则喜是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
墨家名称的来源:有所得以墨记之。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17

或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17


相关文章
|
1月前
|
C++
基本二叉树与排序二叉树(C++源码)
本程序实现二叉树基本操作与二叉排序树应用。支持前序建树、四种遍历、求深度、叶子数、第K层节点数及查找功能;并实现二叉排序树的构建、中序输出与查找比较次数统计,分析不同插入顺序对树形态和查找效率的影响。
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
489 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
本文详细解析了图注意力网络(GAT)的算法原理和实现过程。GAT通过引入注意力机制解决了图卷积网络(GCN)中所有邻居节点贡献相等的局限性,让模型能够自动学习不同邻居的重要性权重。
452 0
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 文件存储
神经架构搜索NAS详解:三种核心算法原理与Python实战代码
神经架构搜索(NAS)正被广泛应用于大模型及语言/视觉模型设计,如LangVision-LoRA-NAS、Jet-Nemotron等。本文回顾NAS核心技术,解析其自动化设计原理,探讨强化学习、进化算法与梯度方法的应用与差异,揭示NAS在大模型时代的潜力与挑战。
850 6
神经架构搜索NAS详解:三种核心算法原理与Python实战代码
|
3月前
|
传感器 算法 定位技术
KF,EKF,IEKF 算法的基本原理并构建推导出四轮前驱自主移动机器人的运动学模型和观测模型(Matlab代码实现)
KF,EKF,IEKF 算法的基本原理并构建推导出四轮前驱自主移动机器人的运动学模型和观测模型(Matlab代码实现)
129 2
|
3月前
|
算法
离散粒子群算法(DPSO)的原理与MATLAB实现
离散粒子群算法(DPSO)的原理与MATLAB实现
187 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
AI视觉新突破:多角度理解3D世界的算法原理全解析
多视角条件扩散算法通过多张图片输入生成高质量3D模型,克服了单图建模背面细节缺失的问题。该技术模拟人类多角度观察方式,结合跨视图注意力机制与一致性损失优化,大幅提升几何精度与纹理保真度,成为AI 3D生成的重要突破。
403 0
|
4月前
|
算法 区块链 数据安全/隐私保护
加密算法:深度解析Ed25519原理
在 Solana 开发过程中,我一直对 Ed25519 加密算法 如何生成公钥、签名以及验证签名的机制感到困惑。为了弄清这一点,我查阅了大量相关资料,终于对其流程有了更清晰的理解。在此记录实现过程,方便日后查阅。
510 0
|
5月前
|
消息中间件 存储 缓存
zk基础—1.一致性原理和算法
本文详细介绍了分布式系统的特点、理论及一致性算法。首先分析了分布式系统的五大特点:分布性、对等性、并发性、缺乏全局时钟和故障随时发生。接着探讨了分布式系统理论,包括CAP理论(一致性、可用性、分区容错性)和BASE理论(基本可用、软状态、最终一致性)。文中还深入讲解了两阶段提交(2PC)与三阶段提交(3PC)协议,以及Paxos算法的推导过程和核心思想,强调了其在ZooKeeper中的应用。最后简述了ZAB算法,指出其通过改编的两阶段提交协议确保节点间数据一致性,并在Leader故障时快速恢复服务。这些内容为理解分布式系统的设计与实现提供了全面的基础。
|
5月前
|
存储 算法 安全
Java中的对称加密算法的原理与实现
本文详细解析了Java中三种常用对称加密算法(AES、DES、3DES)的实现原理及应用。对称加密使用相同密钥进行加解密,适合数据安全传输与存储。AES作为现代标准,支持128/192/256位密钥,安全性高;DES采用56位密钥,现已不够安全;3DES通过三重加密增强安全性,但性能较低。文章提供了各算法的具体Java代码示例,便于快速上手实现加密解密操作,帮助用户根据需求选择合适的加密方案保护数据安全。
415 58

热门文章

最新文章