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leetcode 701 ~ 750
区间子数组个数

区间子数组个数

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题目描述

代码结果

运行时间: 48 ms, 内存: 22.0 MB


// 使用Java Stream的题解代码和注释
// 思路:我们可以利用Stream的特性来解决这个问题。通过filter、map和reduce等方法来实现。
// 具体步骤如下:
// 1. 利用IntStream.range来遍历数组的所有可能的子数组。
// 2. 过滤掉不满足条件的子数组。
// 3. 对每个满足条件的子数组进行计数。

import java.util.stream.IntStream;

public class SolutionStream {
    public int numSubarrayBoundedMax(int[] nums, int left, int right) {
        return (int) IntStream.range(0, nums.length)
            .flatMap(i -> IntStream.range(i, nums.length)
                .map(j -> nums[j]))
            .filter(max -> max >= left && max <= right)
            .count();
    }
}

解释

方法:

该题解通过遍历数组来计算满足条件的子数组的个数。对于每个元素,检查其是否在给定的[left, right]范围内。如果元素在此范围内,则更新last1为当前索引;如果元素大于right,则更新last2为当前索引,并重置last1为-1,因为当前元素不能成为任何有效子数组的一部分。对于last1不为-1的情况,计算last1与last2之间的差,即满足条件的子数组的数量,累加到答案中。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
在算法中,last1和last2指针分别代表什么?为什么需要两个指针来跟踪索引?
在算法中,last1指针用于跟踪最后一个位置,其对应的数组元素处于给定的[left, right]范围内。last2指针则用于跟踪最后一个元素值超过right的位置。这两个指针的使用是为了确定满足条件的子数组的起始和结束位置。当一个元素的值超出right时,意味着从该元素开始的任何子数组都不能满足条件,因此需要last2来记录这个界限,并通过重置last1来避免错误地计算这些子数组。
🦆
如果nums数组的所有元素都小于left或都大于right,这个算法的输出是什么?这种情况是否得到了正确处理?
如果数组的所有元素都小于left,则last1将始终为-1,因此不会累加任何子数组计数,输出为0。如果所有元素都大于right,则last2会被频繁更新,且每次last1都会被重置为-1,同样导致输出为0。这种情况在算法中得到了正确处理,因为在这两种情况下,确实不存在任何符合条件的子数组。
🦆
算法对于元素正好等于left或right的边界处理是如何实现的?请解释这种处理方式的必要性。
算法中的条件`left <= x <= right`确保了元素值等于left或right时,这些元素都被视为有效的子数组的一部分。这种处理方式是必要的,因为题目要求统计的是最大值在这个区间内的子数组数量,包括区间的边界值。这确保了所有符合条件的子数组都被正确计数,包括那些包含边界值的子数组。
🦆
在更新last1和last2的过程中,为什么当发现元素大于right时,需要重置last1为-1?
当元素大于right时,重置last1为-1是因为这样的元素不能作为任何符合条件的子数组的一部分。重置last1确保了从该点开始,不会错误地包括包含该元素的数组作为符合条件的子数组。由于该元素本身及其后的任何组合都将超出所需的最大值条件,因此必须从计数中排除这部分,直到再次遇到符合条件的元素。

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