和有限的最长子序列
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题目描述
代码结果
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/*
* Solution approach using Java Streams:
* 1. Sort the nums array using Arrays.sort.
* 2. Iterate over each query in queries using streams.
* 3. For each query, use a forEach loop within a stream to accumulate the sum of elements until the sum exceeds the query value.
* 4. Track the number of elements added to the sum and collect the results in the answer array.
*/
import java.util.Arrays;
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
public int[] answerQueries(int[] nums, int[] queries) {
Arrays.sort(nums); // Sort the nums array
return IntStream.of(queries).map(query -> {
int sum = 0;
int count = 0;
for (int num : nums) {
if (sum + num <= query) {
sum += num;
count++;
} else {
break;
}
}
return count;
}).toArray();
}
}
解释
方法:
该题解通过将数组 nums 排序和计算前缀和数组来解决问题。首先对 nums 进行排序,这样较小的数字会在前面,有助于形成和较小的子序列。然后,计算 nums 的前缀和数组,前缀和数组用于快速求得任意子序列的和。对于每个查询,使用二分查找(通过 bisect_right 函数)在前缀和数组中找到第一个大于查询值的元素索引,然后将这个索引减一得到满足条件的最大子序列长度。
时间复杂度:
O(n log n + m log n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
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为什么在处理此问题时首选排序和前缀和数组的方法,而不是直接遍历数组来求解?
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排序后的 nums 数组与其前缀和数组是如何结合使用的,来快速回答每个查询的?
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二分查找在前缀和数组中查找的具体条件是什么,为何选择`bisect_right`而不是`bisect_left`?
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前缀和数组中添加的额外的0(哨兵值)在算法中起到了什么作用?
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