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      【C++二分查找 】1477. 找两个和为目标值且不重叠的子数组|1850

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      【C++二分查找 】1477. 找两个和为目标值且不重叠的子数组|1850

      2025-02-18 07:28:27 阅读次数:25

      arr,target,前缀,数组,示例,算法,长度

      本文涉及的基础知识点

      C++二分查找
      C++算法:滑动窗口总结
      C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频
      C++前后缀分解

      LeetCode1477. 找两个和为目标值且不重叠的子数组

      给你一个整数数组 arr 和一个整数值 target 。
      请你在 arr 中找 两个互不重叠的子数组 且它们的和都等于 target 。可能会有多种方案,请你返回满足要求的两个子数组长度和的 最小值 。
      请返回满足要求的最小长度和,如果无法找到这样的两个子数组,请返回 -1 。
      示例 1:
      输入:arr = [3,2,2,4,3], target = 3
      输出:2
      解释:只有两个子数组和为 3 ([3] 和 [3])。它们的长度和为 2 。
      示例 2:
      输入:arr = [7,3,4,7], target = 7
      输出:2
      解释:尽管我们有 3 个互不重叠的子数组和为 7 ([7], [3,4] 和 [7]),但我们会选择第一个和第三个子数组,因为它们的长度和 2 是最小值。
      示例 3:
      输入:arr = [4,3,2,6,2,3,4], target = 6
      输出:-1
      解释:我们只有一个和为 6 的子数组。
      示例 4:
      输入:arr = [5,5,4,4,5], target = 3
      输出:-1
      解释:我们无法找到和为 3 的子数组。
      示例 5:
      输入:arr = [3,1,1,1,5,1,2,1], target = 3
      输出:3
      解释:注意子数组 [1,2] 和 [2,1] 不能成为一个方案因为它们重叠了。
      提示:
      1 <= arr.length <= 105
      1 <= arr[i] <= 1000
      1 <= target <= 108

      二分查找

      一,计算前缀和。
      二,枚举所有和为target的子数组v,每个元素记录[开始,长度]。方法a:滑动窗口,时间复杂度O(n)。方法b:二分查找,前缀和,枚举right。时间复杂度:O(nlogn)。由于arr[i]>0,所以如果[l1,r1][l2,r2]符合,且r1 == r2,则l1 == l2。
      三,枚举v中各元素,iMin记录当前元素之前的元素的最小元素长度。ret = min(ret,iMin+当前元素长度)。滑动窗口v[0…j-1]是所有和v[i]不重叠且在其左边的子数组。

      代码

      核心代码

      class Solution {
      		public:
      			int minSumOfLengths(vector<int>& arr, int target) {
      				vector<int> preSum(1);
      				for (const auto& n : arr) {
      					preSum.emplace_back(n + preSum.back());
      				}
      				vector<pair<int, int>> v;
      				for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {
      					auto it = std::equal_range(preSum.begin(), preSum.end(), preSum[i+1] - target);
      					const int len = it.second - it.first;
      					if (1 == len ) {
      						const int left = it.first- preSum.begin();
      						v.emplace_back(left, i+1-left);
      					}
      				}
      				int iMin = 1000'000;
      				int iRet = iMin;
      				for (int i = 0, j = 0; i < v.size(); i++) {
      					while ((j < v.size()) && (v[j].first + v[j].second <= v[i].first)) {
      						iMin = min(iMin, v[j].second);
      						j++;
      					}
      					iRet = min(iRet, iMin+v[i].second);
      				}
      				return (iRet > arr.size()) ? -1 : iRet;
      			}
      		};
      

      单元测试

      class Solution {
      		public:
      			int minSumOfLengths(vector<int>& arr, int target) {
      				vector<int> preSum(1);
      				for (const auto& n : arr) {
      					preSum.emplace_back(n + preSum.back());
      				}
      				vector<pair<int, int>> v;
      				for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {
      					auto it = std::equal_range(preSum.begin(), preSum.end(), preSum[i+1] - target);
      					const int len = it.second - it.first;
      					if (1 == len ) {
      						const int left = it.first- preSum.begin();
      						v.emplace_back(left, i+1-left);
      					}
      				}
      				int iMin = 1000'000;
      				int iRet = iMin;
      				for (int i = 0, j = 0; i < v.size(); i++) {
      					while ((j < v.size()) && (v[j].first + v[j].second <= v[i].first)) {
      						iMin = min(iMin, v[j].second);
      						j++;
      					}
      					iRet = min(iRet, iMin+v[i].second);
      				}
      				return (iRet > arr.size()) ? -1 : iRet;
      			}
      		};
      
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/he_zhidan/article/details/141267584,作者:闻缺陷则喜何志丹,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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