分割数组的最多方案数
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题目描述
代码结果
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/*
* 思路:
* 1. 计算数组的总和totalSum。
* 2. 使用Java Stream遍历数组,计算每个可能的pivot左侧和右侧的和。
* 3. 如果找到符合条件的pivot,增加计数。
* 4. 尝试将数组中的每个元素修改为k,再次检查是否符合条件。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
public int waysToPartition(int[] nums, int k) {
int n = nums.length;
long totalSum = IntStream.of(nums).asLongStream().sum();
long[] leftSums = new long[n];
long[] rightSums = new long[n];
leftSums[0] = nums[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
leftSums[i] = leftSums[i - 1] + nums[i];
}
rightSums[n - 1] = nums[n - 1];
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
rightSums[i] = rightSums[i + 1] + nums[i];
}
long ways = IntStream.range(1, n)
.filter(pivot -> leftSums[pivot - 1] == rightSums[pivot])
.count();
for (int i = 0; i < n; i++) {
long newTotalSum = totalSum - nums[i] + k;
ways += IntStream.range(1, n)
.filter(pivot -> (pivot - 1 == i ? k : leftSums[pivot - 1]) == (pivot == i ? k : rightSums[pivot]))
.count();
}
return (int) ways;
}
}
解释
方法:
本题解的思路基于前缀和的概念。首先,计算数组nums的前缀和数组s。接着,使用两个哈希表left和right来记录在当前位置左侧和右侧各个前缀和出现的次数。对于数组中的每个位置,检查通过替换当前位置的元素为k后,是否存在一种分割方式,使得左右两部分的和相等。如果存在,则更新最大分割方案数。最后,返回最大的分割方案数。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
🦆
在题解中提到使用两个哈希表来记录前缀和的出现次数,这种方法是否考虑了数组中存在负数或零的情况,这会对计算结果有什么影响?
▷🦆
题解中提到如果s[-1] % 2 == 0,则检查初始分割方案数。为什么只有当数组总和是偶数时,我们才考虑初始分割方案数?
▷🦆
为何在遍历数组时,需要同时更新左侧和右侧的哈希表?这样做的具体目的是什么?
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