【二分搜索-中等】1498. 满足条件的子序列数目

最新推荐文章于 2025-07-11 17:21:40 发布

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本文探讨了如何计算无序数列中满足特定条件的子序列数量，重点介绍了四种方法：双指针、二分法、加速版本二分法和二分查找。最高效的'方法3'利用二分搜索实现，能在极短时间内完成任务。

题目
注意：

题目是计算子序列的数目
这里要明确一个概念，子序列是原序列中的可非连续的元素列，假设有个数列[1,2,3,4,5,6]则[1,2,3],[1,5,6]都是原数列的子数列
程序输入的数列nums是无序的，可以先对nums进行排序再操作，对结果没有什么影响，但是可以简化程序代码

【代码】双指针
执行用时：7380 ms, 在所有 Python3 提交中击败了27.50% 的用户
内存消耗：24.6 MB, 在所有 Python3 提交中击败了50.00% 的用户
通过测试用例：62 / 62

class Solution:
    def numSubseq(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        nums.sort()
        left,right=0,len(nums)-1
        ans=0
        while left<=right:
            if nums[left]+nums[right]<=target:
                ans+=2**(right-left)
                left+=1
            else:
                right-=1
        return ans%(1000000007)

【方法2】二分法
执行用时：7992 ms, 在所有 Python3 提交中击败了14.17% 的用户
内存消耗：24.9 MB, 在所有 Python3 提交中击败了5.83% 的用户
通过测试用例：62 / 62

class Solution:
    def numSubseq(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        n = len(nums)
        P = 10**9 + 7
        nums.sort()
        ans = 0
        for i, num in enumerate(nums):
            if nums[i] * 2 > target:
                break
            maxValue = target - nums[i]
            pos=-1
            left,right=i,n-1
            while left<=right:
                mid=left+(right-left)//2
                if nums[mid]<=(target-num):
                    pos=mid
                    left=mid+1
                else:
                    right=mid-1
            contribute = 2**(pos - i) if pos >= i else 0
            ans += contribute
        
        return ans % P

【方法2的加速版本】
执行用时：580 ms, 在所有 Python3 提交中击败了58.33% 的用户
内存消耗：24.5 MB, 在所有 Python3 提交中击败了69.17% 的用户
通过测试用例：62 / 62

class Solution:
    def numSubseq(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        n = len(nums)
        P = 10**9 + 7
        nums.sort()
        ans = 0
        f = [1] + [0] * (n - 1)
        for i in range(1, n):
            f[i] = f[i - 1] * 2 % P
        for i, num in enumerate(nums):
            if nums[i] * 2 > target:
                break
            maxValue = target - nums[i]
            pos=-1
            left,right=i,n-1
            while left<=right:
                mid=left+(right-left)//2
                if nums[mid]<=(target-num):
                    pos=mid
                    left=mid+1
                else:
                    right=mid-1
            contribute = f[pos - i] if pos >= i else 0
            ans += contribute
        
        return ans % P

【方法3】二分
执行用时：220 ms, 在所有 Python3 提交中击败了95.83% 的用户
内存消耗：24.5 MB, 在所有 Python3 提交中击败了70.83% 的用户
通过测试用例：62 / 62

class Solution:
    def numSubseq(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        n = len(nums)
        P = 10**9 + 7
        f = [1] + [0] * (n - 1)
        # print(f)
        for i in range(1, n):
            f[i] = f[i - 1] * 2 % P
        # print(f)

        nums.sort()
        ans = 0
        for i, num in enumerate(nums):
            if nums[i] * 2 > target:
                break
            maxValue = target - nums[i]
            pos = bisect.bisect_right(nums, maxValue) - 1
            # print("maxValue:",maxValue," pos:",pos,' i:',i)
            contribute = f[pos - i] if pos >= i else 0
            # print(contribute)
            ans += contribute
        
        return ans % P