LintCode-最接近零的子数组和

本文介绍了一种算法,用于在整数数组中找到和最接近于零的子数组,并返回该子数组的起始和结束位置。通过排序前缀和数组并比较相邻元素,实现 O(nlogn) 的时间复杂度。

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给定一个整数数组,找到一个和最接近于零的子数组。返回第一个和最有一个指数。你的代码应该返回满足要求的子数组的起始位置和结束位置

样例

给出[-3, 1, 1, -3, 5],返回[0, 2][1, 3] [1, 1], [2, 2] 或者[0, 4]

挑战

O(nlogn)的时间复杂度

分析:首先O(n^2)的算法很好想,直接枚举起点就行,看到挑战的复杂度,想肯定要排序或者二分什么的,这里没找出能二分的性质来,所以想只能想排序了,我们知道连续数组的和其实就是前缀和之间的差,而要求和最接近于零,也就是说,两个前缀和要最接近,那么直接前缀和排序,相邻两项比较即可

代码:

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: A list of integers
     * @return: A list of integers includes the index of the first number 
     *          and the index of the last number
     */
    vector<int> subarraySumClosest(vector<int> nums){
        // write your code here
        vector<pair<int,int> > sum;
        int temp = 0;
        sum.push_back(make_pair(temp,-1));
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            temp+=nums[i];
            sum.push_back(make_pair(temp,i));
        }
        sort(sum.begin(),sum.end());
        int start,end;
        int diff = INT_MAX;
        for(int i=1;i<sum.size();i++)
        {
            if(abs(sum[i].first-sum[i-1].first)<=diff)
            {
                diff = abs(sum[i].first-sum[i-1].first);
                start = min(sum[i].second,sum[i-1].second)+1;
                end = max(sum[i].second,sum[i-1].second);
            }
        }
        vector<int> ret;
        ret.push_back(start);
        ret.push_back(end);
        return ret;
    }
};


LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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