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数据结构与算法(中)
小册名称:数据结构与算法(中)
难度: Hard 题意: 1. 给定一个数组A 2. 求A的所有连续子数组中,和大于K,最短的一个,长度是多少 思路: - 如果A里面都是正整数,那就是一个妥妥的移动区间,可惜有负数 - 换种思路,A[i...j] = sum[1..j] - sum[1..i-1],我们可以从前往后累加,当累加到j时,我们只需要把前面sum[1..1]到sum[1..j-1]的累加值中寻找一个最大的i,使得sum[1..j] - sum[1..i-1] >= K,复杂度是o(n^2),是不可接受的 - 注意到,当我们累加到j,如果存在一个i,使得sum[1..i] <= sum[1..i + 1],那么,假设sum[1..j] - sum[1..i] >= K,那么sum[1..j] - sum[1..i + 1] 肯定也是 >= K,所以当sum[1..i + 1]存在时,sum[1..i] 没有存在的意义。因此,我们只需要维护一个单调递增队列sum[1..a1],sum[1..a2],...sum[1..am],其中sum[1..a1] < sum[1..a2] < .... ,a1 < a2 < ... - 有了单调递增队列,当遍历到j,我们只需要二分这个队列,就可以找到一个最大的i,使的sum[1..j]-sum[1..i] >= K,插入一个数到单调队列,只需要从队列尾开始比较,把比要插入的数大的都出列,维持单调递增特性 - 复杂度是o(nlogn) 代码: ```java class Solution { private class Node { int sum; int pos; public Node(int sum, int pos) { this.sum = sum; this.pos = pos; } } private int find(Node[] incrQueue, int n, int value) { int left = -1; int right = n; while (right - left > 1) { int mid = (left + right) / 2; if (incrQueue[mid].sum <= value) { left = mid; } else { right = mid; } } return left; } public int shortestSubarray(int[] A, int K) { Node[] incrQueue = new Node[A.length + 1]; int n = 0; int ret = 0x3fffffff; incrQueue[n++] = new Node(0, -1); int sum = 0; for (int i = 0;i < A.length;i++) { sum += A[i]; int pos = find(incrQueue, n, sum - K); if (pos != -1) { ret = ret < (i - incrQueue[pos].pos) ? ret : (i - incrQueue[pos].pos); } while (n != 0 && incrQueue[n - 1].sum > sum) { n--; } incrQueue[n++] = new Node(sum, i); } if (ret == 0x3fffffff) { return -1; } else { return ret; } } } ```
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