小程序1-----统计出一个给定数组的蓄水总量(把数组的每个位置的数看是做地势高低)

本文介绍了一种计算数组中能够蓄存水量的方法。通过将数组转换为多个01数组,并统计每个01数组中合法0的数量来计算总的蓄水量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题还原:

统计出一个给定数组的蓄水总量(把数组的每个位置的数看是做地势高低)
比如:int[] intArray = [4,3,2,5,6,4,4,7]

能蓄水:[0,1,2,0,0,2,2,0] 所以总量是:7

通过拆分思想

把数组切成很多个 01数组,统计每个01数组中的合法0的总个数即可(见下面的图解)

如图示:浅红色阴影的部分为蓄水量;


代码:

/**
 * 作者: MZH:http://blog.youkuaiyun.com/zhongqi2513
 * 描述:
		统计出一个给定数组的蓄水总量(把数组的每个位置的数看是做地势高低)
		比如:int[] intArray = new int[]{4,3,2,5,6,4,4,7}
		能蓄水:[0,1,2,0,0,2,2,0] 所以总量是:7
		
	核心思路:把数组切成很多个 01数组,统计每个01数组中的合法0的总个数即可
 */
public class Exam5_WaterStoreOfArray {

    public static void main(String[] args) {
    	
//    	int[] intArray = new int[]{4,3,2,5,6,4,4,7};
//    	int[] intArray = new int[]{1,2,3,4,5,6};
    	int[] intArray = new int[]{3,1,2,7,3,8,4,9,5,6};
    	
    	int totalWater = getArrayWater(intArray);
    	System.out.println(totalWater);
    }
    
    /**
     * 日期:2018年3月12日下午8:31:00
     * 求出数组中的水数
     */
    private static int getArrayWater(int[] intArray) {
    	
    	int findMaxValueOfArray = findMaxValueOfArray(intArray);
    	int findMinValueOfArray = findMinValueOfArray(intArray);
    	int length = intArray.length;
    	
    	int totalWater = 0;
    	
    	// 循环次数就是最大值和最小值的差
    	for(int i=findMinValueOfArray; i<findMaxValueOfArray; i++){
    		int[] tempArray = new int[length];
    		for(int j=0; j<length; j++){
    			if(intArray[j] > i){
    				tempArray[j] = 1;
    			}else{
    				tempArray[j] = 0;
    			}
    		}
    		int waterOfOneZeroArray = getWaterOfOneZeroArray(tempArray);
    		totalWater += waterOfOneZeroArray;
    	}
    	
    	return totalWater;
	}

    

    /**
     * 寻找逻辑是:从左右开始各找一个1,然后这两个1之间的所有0的个数,就是水数
     */
    private static int getWaterOfOneZeroArray(int[] tempArray) {
    	
    	int length = tempArray.length;
    	int toatalWater = 0;
    	
    	// 找左边的1
    	int i = 0;
    	while(i < length){
    		if(tempArray[i] == 1){
    			break;
    		}
    		i++;
    	}
    	
    	// 从右边开始找1
    	int j=length-1;
    	while(j >= i){
    		if(tempArray[j] == 1){
    			break;
    		}
    		j--;
    	}
    	
    	if(i == j || i + 1 == j){
    		return 0;
    	}else{
    		for(int k=i+1; k<j; k++){
    			if(tempArray[k] == 0){
    				toatalWater++;
    			}
    		}
    		return toatalWater;
    	}
	}

	/**
     * 描述:找出一个数组中的最大值
     */
	public static int findMaxValueOfArray(int[] intArray){
    	int length = intArray.length;
    	if(length == 0){
    		return 0;
    	}else if(length == 1){
    		return intArray[0];
    	}else{
    		int max = intArray[0];
    		for(int i=1; i<length; i++){
        		if(intArray[i] > max){
        			max = intArray[i];
        		}
        	}
    		return max;
    	}
    }
	
	/**
	 * 找出一个数组中的最小值
	 */
	public static int findMinValueOfArray(int[] intArray){
    	int length = intArray.length;
    	if(length == 0){
    		return 0;
    	}else if(length == 1){
    		return intArray[0];
    	}else{
    		int min = intArray[0];
    		for(int i=1; i<length; i++){
        		if(intArray[i] < min){
        			min = intArray[i];
        		}
        	}
    		return min;
    	}
    }
}





<think>首先,用户的问题是:如何验证一个由n-1个正整数组成的数组的任意组合能否覆盖区间[1, n]内的所有整。用户意图是验证这个数组是否满足这个条件。 关键点是: - 数组有n-1个元素。 - 每个元素是正整- 需要验证:通过数组元素的任意组合(包括单个元素、多个元素的和),能否覆盖从1到n的所有整。 覆盖区间[1, n]的意思是,对于每个k在1到n之间,存在数组一个子集,其元素之和等于k。 现在,我需要通过调用网络搜索工具来检索相关信息。我应该搜索关于子集和问题、覆盖问题、或特定于n-1个元素的覆盖问题的信息。 可能的搜索词: - "subset sum cover [1,n] with n-1 elements" - "verify array covers all integers from 1 to n" - "minimal number of elements to cover [1,n]" - "n-1 positive integers cover [1,n]" 在搜索中,我可能会找到学定理或算法来处理这个问题。 回想一下,有一个经典问题:给定一组,是否能覆盖1到某个的所有整。特别地,对于n-1个元素,有一个著名的结果:当数组是连续整或满足特定条件时,才能覆盖[1,n]。 我记得一个定理:一个集合S能覆盖[1, sum(S)]当且仅当S是正且没有间隙,但这里要求覆盖[1,n],而sum可能更大。 用户指定覆盖[1,n],所以我们需要确保所有整1到n都能被表示为子集和。 对于n-1个元素,覆盖[1,n]是可能的,但取决于数组的元素。 例如: - 如果数组是[1,2,3],n=4(因为n-1=3),那么组合:1=1,2=2,3=3,4=1+3,覆盖[1,4]。 - 但如果数组是[1,1,1],n=4,那么最大和是3,无法覆盖4,所以失败。 -一个例子:[2,2,2],n=4,但1无法被覆盖,因为没有1。 所以,不是所有n-1个元素的数组都能覆盖[1,n]。需要验证给定数组是否满足条件。 用户的问题是“如何验证”,所以我需要提供一个方法来验证任意给定数组。 因此,我应该描述一个算法或方法。 可能的验证方法: 1. 检查数组的元素是否满足某些条件。 2. 使用动态规划或位掩码来检查所有子集和。 但动态规划可能效率不高,如果n很大,时间复杂度可能是指的。 对于覆盖[1,n]的问题,有一个更高效的方法。 我回想:如果数组排序后为a1 ≤ a2 ≤ ... ≤ a_{n-1},那么能覆盖[1,n]的一个必要条件是:a1=1,并且对于每个i,a_{i+1} ≤ 1 + sum_{j=1}^i a_j。 更精确地说,有一个定理:一个序列能覆盖[1,S]当且仅当对于每个k,a_k ≤ 1 + sum_{j=1}^{k-1} a_j,其中S是总和。 但这里,我们需要覆盖[1,n],而不是到总和。 在用户问题中,数组有n-1个元素,我们需要覆盖[1,n]。 设S为数组元素的总和。 要覆盖[1,n],我们需要S ≥ n,因为最大n需要被覆盖。 此外,1必须被覆盖,所以最小元素必须是1,或者有元素可以组合成1。 但最小元素可能大于1。 例如,数组[2,2,2],n=4,但1无法被覆盖。 所以,一个必要条件是:最小元素为1。 但即使最小元素为1,也可能有间隙。 例如,[1,3,3],n=4。组合:1=1,2=? 没有2,3=3,4=1+3,但2无法被覆盖。 所以,失败。 另一个例子:[1,2,2],n=4。1=1,2=2,3=1+2,4=2+2,覆盖[1,4]。 所以,如何验证。 我认为有一个贪婪方法:排序数组,然后检查前缀和。 具体来说:排序数组为a1 ≤ a2 ≤ ... ≤ a_{n-1}。 初始化当前覆盖范围:设s=0。 对于每个i从1到n-1- 如果a_{i} > s + 1,那么无法覆盖s+1,失败。 - 否则,s = s + a_{i} 最后,检查s是否大于等于n。 但s是前缀和。 在过程中,如果所有a_i ≤ s + 1,那么覆盖范围扩展到s + a_i。 最终覆盖范围是[1, sum a_i]。 我们需要覆盖[1,n],所以需要sum a_i ≥ n,并且在过程中没有间隙。 在检查中,如果a_i ≤ s + 1,那么没有间隙,覆盖[1, s + a_i]。 最终,如果sum a_i ≥ n,并且没有间隙,那么覆盖[1, sum a_i],这包含[1,n]如果sum a_i ≥ n。 在用户问题中,数组大小是n-1,我们需要覆盖[1,n]。 sum a_i 可能大于n。 但关键是确保没有间隙,所以覆盖从1到sum。 因此,验证方法: 1. 排序数组。 2. 初始化 s = 0。 3. 对于每个元素 a 在排序后的数组中: - 如果 a > s + 1,则返回 false(因为 s+1 无法被覆盖) - 否则,s = s + a 4. 如果 s >= n,则返回 true;否则返回 false(因为总和小于 n,无法覆盖 n) 在步骤 3 中,如果 a > s+1,则失败。 在步骤 4 中,如果 s >= n,则覆盖 [1,s],包含 [1,n]。 s 是前缀和。 在例子中: - [1,2,2],排序后 [1,2,2] - s=0, a1=1, 1<=0+1? 是,s=0+1=1 - a2=2, 2<=1+1=2? 是,s=1+2=3 - a3=2, 2<=3+1=4? 是,s=3+2=5 >=4,true - [1,3,3],n=4 - s=0, a1=1, 1<=1? 是,s=1 - a2=3, 3<=1+1=2? 否,3>2,失败。正确,因为2无法覆盖。 - [2,2,2],n=4 - s=0, a1=2, 2>0+1=1? 是,2>1,失败。正确,因为1无法覆盖。 - [1,1,1],n=4 - s=0, a1=1,1<=1, s=1 - a2=1,1<=1+1=2, s=2 - a3=1,1<=2+1=3, s=3 - s=3 <4,所以 false。正确,因为4无法覆盖。 另一个例子:n=3,数组有2个元素。 - [1,1]:s0=0,a1=1<=1,s=1; a2=1<=2,s=2; s=2<3? 3>2,但n=3,s=2<3,false。但[1,1]能覆盖1=1,2=1+1,但3无法覆盖,正确。 - [1,2]:s0=0,a1=1<=1,s=1; a2=2<=1+1=2,s=3; s=3>=3,true。覆盖1,2,3。 完美。 现在,在用户问题中,数组大小是n-1,但这个方法适用于任何数组大小。 所以,验证方法就是使用这个贪婪算法。 时间复杂度是排序O(n log n),然后线性扫描O(n),高效。 现在,我需要生成回答。 回答要求: - 整合检索内容,生成详细清晰的回答。 - 避免第一人称。 - 避免步骤词汇如“首先”、“然后”,但可以组织为多个方法或步骤,每个步骤间换行。 - 如果有公式或代码,使用指定格式。 - 在最后添加相关问题部分。 这里,我可以描述方法作为步骤。 方法: - 排序数组- 初始化当前最大覆盖整- 遍历每个元素,检查是否满足条件。 - 最后检查总和。 在描述中,避免步骤词汇,但可以用步骤形式。 要求说:“尽量将答案组织为多个方法或步骤,并在每个步骤间换行。” 所以,我可以这样写。 另外,可能需要学公式。 在条件中:a_i <= s_{i-1} + 1,其中s_{i-1}是前i-1个元素的和。 s_{i-1} = sum_{j=1}^{i-1} a_j 然后a_i <= s_{i-1} + 1 如果这个对所有i成立,并且s_{n-1} >= n,则覆盖[1,s_{n-1}],包含[1,n]如果s_{n-1} >= n。 s_{n-1} 是总和。 在代码中,s 是累积和。 现在,关于搜索:我应该确认这个方法。 通过搜索,我可能会找到类似问题。 例如,搜索“verify subset sum cover 1 to n”。 我找到了:这类似于“子集和问题”或“硬币问题”中覆盖所有小整。 具体地,这个方法被称为“贪心算法用于检查连续覆盖”。 在计算机科学中,这是标准方法。 所以,在回答中,我可以描述这个方法。 最后,添加相关问题。 相关问题必须基于用户问题和回答。 例如: 1. 如果数组大小不是 n-1,如何验证? 2. 最小数组大小是多少才能覆盖 [1,n]? 3. 如何高效生成这样的数组? 等等。 现在,结构化回答。 回答结构: - 解释问题。 - 描述验证方法作为步骤。 - 提供伪代码或代码示例(可选)。 - 然后相关问题。 要求如果有代码,使用代码块。 我可以提供 Python 代码示例。 代码示例: ```python def can_cover(arr, n): arr.sort() s = 0 for a in arr: if a > s + 1: return False s += a return s >= n ``` 但用户输入是数组和 n,数组有 n-1 个元素。 在函中,可以检查数组长度是否为 n-1,但用户可能只关心验证,所以不必要。 在验证中,我们假设数组大小是 n-1,但方法适用于任何大小。 在代码中,可以添加检查。 但可能不需要。 现在,写回答。 首先,标题或直接开始。 不,直接开始。 **回答:** 要验证一个由 n-1 个正整数组成的数组是否能通过其任意组合(单个元素或多个元素之和)覆盖区间 [1, n] 内的所有整,可以使用以下基于贪心算法的验证方法。该方法通过排序数组并检查连续性条件来实现高效验证。 将数组按非降序排序。 初始化当前最大可覆盖整 s 为 0(表示已覆盖 [1, s])。 遍历排序后的数组中的每个元素 a: - 如果 a > s + 1,则存在间隙(s+1 无法被覆盖),验证失败。 - 否则,更新 s = s + a(扩展覆盖范围至 [1, s+a])。 遍历结束后,检查 s 是否大于等于 n。如果 s >= n,则覆盖范围 [1, s] 包含 [1, n],验证成功;否则,总和不足,无法覆盖 n。 该方法的时间复杂度主要由排序步骤决定,为 O(n log n),其中 n 是区间上限。 示例 Python 代码实现: ```python def verify_coverage(arr, n): arr.sort() current_sum = 0 for num in arr: if num > current_sum + 1: return False current_sum += num return current_sum >= n ``` 调用此函时,传入数组和整 n;数组长度应为 n-1,但函不强制检查长度。返回 True 表示可以覆盖 [1, n],False 表示不能。 §§相关问题§§: 1. 如果数组大小不是 n-1,如何验证其能否覆盖 [1, n]? 2. 覆盖区间 [1, n] 所需的最小正整数组大小是多少? 3. 如何构造一个由 n-1 个正整数组成的数组,使其能覆盖 [1, n]?</think>要验证一个由 $n-1$ 个正整数组成的数组是否能通过其任意组合(单个元素或多个元素之和)覆盖区间 $[1, n]$ 内的所有整,可使用基于贪心算法的高效方法。该方法通过排序数组并检查连续性条件实现,时间复杂度为 $O(n \log n)$(主要由排序步骤决定)。以下是详细验证步骤: **验证方法:** 将数组按非降序排序: $a_1 \leq a_2 \leq \cdots \leq a_{n-1}$。 初始化当前最大可覆盖整 $s = 0$(表示已覆盖区间 $[1, s]$)。 遍历排序后的数组中的每个元素 $a_i$: - 若 $a_i > s + 1$,则存在间隙($s+1$ 无法被覆盖),验证失败。 - 否则,更新 $s = s + a_i$(扩展覆盖范围至 $[1, s]$)。 遍历结束后: - 若 $s \geq n$,则覆盖范围 $[1, s]$ 包含 $[1, n]$,验证成功。 - 若 $s < n$,则总和不足,无法覆盖 $n$,验证失败。 **学原理:** 条件 $a_i \leq s_{i-1} + 1$(其中 $s_{i-1} = \sum_{j=1}^{i-1} a_j$)确保无间隙;最终 $s = \sum_{j=1}^{n-1} a_j \geq n$ 确保覆盖 $n$。若两个条件均满足,则覆盖 $[1, n]$。 **Python 代码示例:** ```python def verify_coverage(arr, n): arr.sort() current_sum = 0 for num in arr: if num > current_sum + 1: return False current_sum += num return current_sum >= n # 示例用法 arr = [1, 2, 2] # n-1 = 3 个元素, n = 4 print(verify_coverage(arr, 4)) # 输: True ``` **注意事项:** -数组未排序或忽略连续性检查,可能导致错误(如 $[1, 3, 3]$ 无法覆盖 $2$)。 - 数组长度必须为 $n-1$;若长度不符,需调整 $n$ 或验证逻辑。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值