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前言
上篇文章讲了前缀和前缀和数组,这篇文章开始讲查分数组。另外,数组有下图这些知识点与技巧。
思路
场景:频繁对原始数组的某个区间的元素进⾏增减。原数组 nums 与差分数组 diff 如下图所示。
区间加法
leetcode 第 370 题
解题思路
间接在差分数组上做操作:diff[startIndex] = diff[startIndex] + inc,diff[endIndex + 1] = diff[endIndex + 1] – inc。
这就代表了原数组 nums 的 startIndex 到 endIndex 地位的元素都加上 inc。
但当 endIndex 就是指向 nums 的最初一个元素时,就无需做 diff[endIndex + 1] = diff[endIndex + 1] – inc 操作了。
复杂度剖析
工夫复杂度:O(n + m),n 是差分数组的长度,m 是操作的次数。对于每一次操作都要解决一次差分数组,并最初对差分数组求前缀和。
空间复杂度:O(1),留神返回值不计入空间复杂度。
代码
class Solution {int[] getModifiedArray(int length, int[][] updates) {int[] diff = new int[length];
for (int[] u : updates) {diff[u[0]] += u[2];
if (u[1] < length - 1) {diff[u[1] + 1] -= u[2];
}
}
for (int i = 1; i < length; i++) {diff[i] = diff[i - 1] + diff[i];
}
return diff;
}
}
航班预订统计
leetcode 第 1109 题
解题思路
思路与《区间加法》基本一致。但要留神操作数组中的下标是从 1 开始而不是 0。
复杂度剖析
工夫复杂度:O(n + m),n 是差分数组的长度,m 是操作的次数。对于每一条预约记录都要解决一次差分数组,并最初对差分数组求前缀和。
空间复杂度:O(1),留神返回值不计入空间复杂度。
代码
class Solution {public int[] corpFlightBookings(int[][] bookings, int n) {int[] diff = new int[n];
for (int[] b : bookings) {diff[b[0] - 1] += b[2];
if (b[1] - 1 < n - 1) {diff[b[1]] -= b[2];
}
}
for (int i = 1; i < n; i++) {diff[i] = diff[i - 1] + diff[i];
}
return diff;
}
}
拼车
leetcode 第 1094 题
解题思路
留神 toi 下标对应的含意为乘客在此处下车,那么差分数组须要在此处减去对应的乘客数。
在最初将差分数组转化为原数组进行判断是否超载时,必须要额定判断原数组第 0 项是否超载(这里很容易脱漏)。
复杂度剖析
工夫复杂度:O(n + m),n 是差分数组的长度,m 是操作的次数。对于每一次旅行都要解决一次差分数组,并最初对差分数组求前缀和。
空间复杂度:O(n),须要额定空间存储查分数组。
代码
class Solution {public boolean carPooling(int[][] trips, int capacity) {
// 先找出所有乘客下车的站中的最大的那个站
int max = Stream.of(trips).max(Comparator.comparingInt(o -> o[2])).map(o -> o[2]).get();
int len = max + 1;
int[] diff = new int[len];
for (int[] u : trips) {diff[u[1]] += u[0];
// 留神,在哪个站站下车,差分数组就须要在对应的下表处做减法
if (u[2] < len) {diff[u[2]] -= u[0];
}
}
// 差分数组 / 元素组的第 0 项也要做判断
if (diff[0] > capacity) {return false;}
for (int i = 1; i < len; i++) {diff[i] = diff[i - 1] + diff[i];
if (diff[i] > capacity) {return false;}
}
return true;
}
}
结尾
通过三道差分数组算法题的练习,置信你学会了其中的精华了。下一篇算法文章讲双指针之快慢指针。
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