【算法】JS滑动窗口 力扣6293统计好子数组的数目

JavaScript滑动窗口算法 JavaScript滑动窗口算法1 思想2 代码 1 思想 在力扣上刷题时经常可以看到这样的题,求XXX的子串、子数组、子序列等等,这类题一般使用滑动窗口来解决。本篇文章的思路学习了bilibili的up主红桃A士。 情况一:寻找最长的 ①初始化左右指针left和right,左右指针之间的内容就是窗口,定义一个变量result记录当前的滑动窗口的结果,定义一个变量bestResult记录当前滑动窗口下的最优结果 ②right要向右逐位滑动循环 ③每次滑动后,记录当前滑动的结果。如果当前的结果符合条件,则更 阅读详情

题目链接

6293. 统计好子数组的数目

题目描述

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回 nums 中 好 子数组的数目。

一个子数组 arr 如果有 至少 k 对下标 (i, j) 满足 i < j 且 arr[i] == arr[j] ,那么称它是一个 好 子数组。

子数组 是原数组中一段连续 非空 的元素序列。

题目示例

输入:nums = [3,1,4,3,2,2,4], k = 2

输出:4

解释:总共有 4 个不同的好子数组:

- [3,1,4,3,2,2] 有 2 对。

- [3,1,4,3,2,2,4] 有 3 对。

- [1,4,3,2,2,4] 有 2 对。

- [4,3,2,2,4] 有 2 对。

题解思路

如何快速判断一个数组中有多少对相等

观察可以发现如果数组内有2个重复的数字则有一对,3个则有3对,4个则有6对

个数 推算结果

1 0

2 0 + 1

3 0 + 1 + 2

4 0 + 1 + 2 + 3

5 0 + 1 + 2 + 3 + 4

即公式为 (cnt * (cnt - 1)) / 2

滑动窗口

右指针不断右移,当符合好数组条件时,右指针及其后面的位置都是满足好数组条件的,此时左指针右移,继续判断当前滑动窗口是否符合条件

因为左右指针最多都移动n次,所以虽然有2个while但是时间复杂度为O(n)

题目解答

我最开始的解法如下,但是超时了

/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} k
 * @return {number}
 */
var countGood = function(nums, k) {
  let left = 0, right = 0, res = 0, len = nums.length
  const cache = new Map() // 统计下标[left, right]窗口内数字的个数

  while (right < len) {
    const numCnt = cache.get(nums[right]) || 0
    cache.set(nums[right], numCnt + 1)
    while (isGood(cache, k) && left < right) {
      // 右指针及其后面的位置都是满足条件的 
      // 即[left, right] [left, right + 1] ... [left, len - 1] 这么多子数组都是满足条件的
      res +=  len - right  
      
      cache.set(nums[left], cache.get(nums[left]) - 1)
      left++
    }
    right++
  }

  return res
};
// 根据cache判断这个数组是否为好数组 时间复杂度取决于cache.size
function isGood(cache, k) {
  const cnt = Array.from(cache).reduce((p, [_, value]) => {
    return p + ((value - 1) + 1) * (value - 1) / 2
  }, 0)
  return cnt >= k
}

下面是优化后的思路

/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} k
 * @return {number}
 */
var countGood = function(nums, k) {
  let left = 0, right = 0, res = 0, len = nums.length, cnt = 0
  const cache = new Map() // 统计下标[left, right]窗口内数字的个数
  /**
   * 出现个数  推算结果
   * 1         0
   * 2         0 + 1
   * 3         0 + 1 + 2
   * 4         0 + 1 + 2 + 3
   * 5         0 + 1 + 2 + 3 + 4
   */

  while (right < len) {
    const numCnt = cache.get(nums[right]) || 0
    cache.set(nums[right], numCnt + 1)
    // 按照上面的规律 如果之前出现4次 出现5次的时候 +4 既可
    cnt += numCnt
    
    while (cnt >= k) {
      // !!! 右指针及其后面的位置都是满足条件的 
      // 即[left, right] [left, right + 1] ... [left, len - 1] 这么多子数组都是满足条件的
      res +=  len - right  

      const numCnt = cache.get(nums[left])
      cache.set(nums[left], numCnt - 1)

      // 按照上面的规律 如果之前出现4次 出现3次的时候 -3 既可
      cnt -= numCnt - 1
      
      left++
    }
    right++
  }

  return res
};

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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