差分数组 力扣[1526. 形成目标数组的子数组最少增加次数]

博客介绍了差分数组的概念及其特性,并展示了如何利用差分数组解决力扣1526题。通过分析差分数组在原数组区间修改时的变化,得出只需调整差分数组端点值的结论。最后,提供了问题的解决方案和代码实现,总结了求解最少增加次数的方法,即计算目标数组差分数组中正数的总和。

差分数组 力扣[1526. 形成目标数组的子数组最少增加次数]

差分数组:

定义:

差分数组的第一个值等于原数组第一个值,其他每项为原数组两两相邻值的差值

int arr[10]={1,2,6,8,9,7,3,1,4,3};//原数组
int diff[10];//差分数组
int len=10;

diff[0]=arr[0];//第一项等于原数组的第一项
for(int i=1;i<len;i++){
    diff[i]=arr[i]-arr[i-1];//其他每项为原数组两两相邻值的差值
}

差分数组的特性:

对差分数组求前缀和等于原数组

问1: 对原数组区间任意一段[l,r](l<=r)[l,r](l<=r)[l,r](l<=r)区间每个值加上 k ,求原数组

利用差分数组的特性不难发现,原数组[l,r][l,r][l,r]区间的值改动差分数组只会改动端点的值

差分数组的定义为
b[i]=a[i]−a[i−1] b[i]=a[i]-a[i-1] b[i]=a[i]a[i1]
原数组区间内都加上k,区间内差分数组的值不变
b[i]=(a[i]+k)−(a[i−1]+k)=a[i]−a[i−1] b[i]=(a[i]+k)-(a[i-1]+k)=a[i]-a[i-1] b[i]=(a[i]+k)(a[i1]+k)=a[i]a[i1]
同时加上kkk对于差分数组[l,r][l,r][l,r]区间中间的值并不会改变,只会改左右端点的值

左端点:
b[l]=(a[l]+k)−a[l−1] b[l]=(a[l]+k)-a[l-1] b[l]=(a[l]+k)a[l1]
右端点:
b[r+1]=a[r+1]−(a[r]+k)=a[r+1]−a[r]−k b[r+1]=a[r+1]-(a[r]+k)=a[r+1]-a[r]-k b[r+1]=a[r+1](a[r]+k)=a[r+1]a[r]k
结论:

​ 对于原数组任意区间任意次加上任意数,我们只需要使差分数组区间的左端点加上kkk,右端点减去kkk,再求差分数组的前缀和即可求出原数组任意次改动后的值

力扣[1526. 形成目标数组的子数组最少增加次数]:
在这里插入图片描述

思路:

​ 通过差分的结论不难发现,initialinitialinitial数组一开始所有值都为0,那么它的差分数组的所有值都为000,每一次对initialinitialinitial数组的任意区间加上111,其实上就是对initialinitialinitial数组的差分数组的左端点加一,右端点减一,直到initialinitialinitial数组的差分数组与目标数组的差分数组一样

​ 问题求最少次数就可以简化为目标数组的差分数组有多少个一,把目标数组的差分数组的每一个大于0 的项相加就是我们的答案

代码:

class Solution {
public:
    int minNumberOperations(vector<int>& target) {
        int cont=target[0];//差分数组的第一项一定是大于零的
        for(int i=1;i<target.size();i++){//遍历原数组的差分数组的每一项,如果大于零就累加起来
            if(target[i]-target[i-1]>0){
                cont+=target[i]-target[i-1];
            }
        }
        return cont;//返回结果即可
    }
};

在这里插入图片描述

### 解题思路 LeetCode 2090 题目要求计算一个数组中每个元素的半径为 `k` 的子数组的平均值。如果某个元素的位置 `i` 满足其左右各有 `k` 个元素,即从 `i-k` 到 `i+k` 的子数组存在,则计算该子数组的平均值;否则结果为 `-1`。 为了高效地解决这个问题,可以使用 **滑动窗口** 技术。通过维护一个滑动窗口的和,可以在 `O(n)` 时间复杂度内完成计算。 #### 关键点 - 初始化窗口的大小为 `2*k + 1`,如果数组长度小于这个值,则某些位置无法形成完整的子数组。 - 首先计算初始窗口的总和,然后逐个移动窗口,并更新总和(减去退出窗口的元素,加上进入窗口的元素)。 - 对于无法形成完整窗口的位置,直接标记为 `-1`。 --- ### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: vector<int> getAverages(vector<int>& nums, int k) { long long n = nums.size(); long long windowSize = 2 * k + 1; vector<int> avg(n, -1); if (windowSize > n) return avg; // 如果窗口比数组还大,全部返回-1 long long sum = 0; for (int i = 0; i < windowSize; ++i) { sum += nums[i]; } avg[k] = sum / windowSize; // 第一个窗口的平均值 for (int i = windowSize; i < n; ++i) { sum += nums[i] - nums[i - windowSize]; // 滑动窗口更新 avg[i - k] = sum / windowSize; // 计算当前窗口的平均值 } return avg; } }; ``` --- ### 示例说明 假设输入如下: ```cpp vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; int k = 3; ``` 输出将是: ```cpp {-1, -1, -1, 4, 5, 6, -1, -1, -1} ``` 其中只有中间部分能够形成完整的窗口,其他位置由于缺少足够的元素而返回 `-1`。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:`O(n)`,其中 `n` 是数组的长度。整个算法只遍历数组一次。 - **空间复杂度**:`O(n)`,用于存储最终的结果数组。 --- ### 性能优化建议 - 使用 `long long` 类型确保累加过程中不会溢出。 - 提前处理窗口大小大于数组长度的情况,避免无效计算。 ---
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