本文主要是介绍笔试题3 -- dd爱框框(滑动窗口内值加和大于x的最小区间),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
爱框框(滑动窗口内值加和大于x的最小区间)
文章目录
- 爱框框(滑动窗口内值加和大于x的最小区间)
- 读懂题目
- 方案一(暴力--超时)
- 1. 利用 multimap 实现
- 2. 利用 priority_queue 实现
- 方案二(优化--滑动窗口)
- 总结
题目链接: dd爱框框_牛客网
题目描述
读入n,x,给出n个数a[1],a[2],……,a[n],求最小的区间[l, r],使 a[l]+a[l+1]+……+a[r] ≥ x,若存在相同长度区间,输出最小的那个
输入描述
- 第一行两个数,n(1≤n≤10000000), x(1≤x≤10000)
- 第二行n个数a[i] (1≤a[i]≤1000)
输出描述
输出符合条件l,r (保证有解)
读懂题目
注意点:
- 题中描述为 “n个数a[1],a[2],……,a[n]“、“求最小的区间[l, r]” ,而我们多数情况下无论数据存储还是区间下标表示都是从0开始,这里需要从1开始记录下标。
- 输入描述中n个数中所有值都大于0,否则优化算法(滑动窗口)不可用。
方案一(暴力–超时)
1. 利用 multimap 实现
// 利用 multiset:全部案例超时
class Less_set
{
public:bool operator()(const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) const{return (a.second - a.first) <= (b.second - b.first);}
};int main()
{int n = 0, x = 0;cin >> n >> x;vector<int> v(n, 0);for(int i = 0; i < n; i++){cin >> v[i];}// pair存储区间multiset<pair<int, int>, Less_set> mt_set;for(int i = 0; i < n; i++){int sum = 0;for(int j = i; j < n; j++){sum += v[j];if(sum >= x){mt_set.insert( pair<int, int>(i, j) );break;}}}cout << mt_set.begin()->first << " " << mt_set.begin()->second << endl;
提交截图:
可以看到代码逻辑没有问题,但是时间复杂度过高,无法通过全部案例。
时间复杂度分析:
使用了两层循环,外层循环遍历每个元素作为区间的起点,内层循环寻找满足条件的区间终点。
对于每个起点,最坏情况下可能需要遍历到数组的末尾,因此内层循环的时间复杂度是 O(n)。由于需要对每个起点执行内层循环,外层循环的时间复杂度也是 O(n)。
因此,总的时间复杂度是
O(n^2)
2. 利用 priority_queue 实现
// 利用 priority_queue:超时(通过率20%)
class Greater_pq
{
public:bool operator()(const pair<int, int>& a,const pair<int, int>& b) const{return (a.second - a.first) > (b.second - b.first) ||(((a.second - a.first) == (b.second - b.first)) &&a.second > b.second);}
};int main()
{int n = 0, x = 0;cin >> n >> x;vector<size_t> v(n, 0);for(int i = 0; i < n; i++){cin >> v[i];}// first:区间内值加和,pair存储区间 second:凑数priority_queue<pair<int, int>,vector<pair<int, int>>, Greater_pq> pq;for(int i = 0; i < n; i++){int sum = 0;for(int j = i; j < n; j++){sum += v[j];if(sum >= x){pq.push( pair<int, int>(i, j));break;}}}cout << pq.top().first +1 << " "<< pq.top().second +1 << endl;
}
提交截图:
通过了 20% 的测试案例,其他案例由于时间复杂度过高依然没有通过。
时间复杂度分析:
这个方案与
multiset
类似,也是使用了两层循环。但是,由于priority_queue
的插入操作是 O(log n),每次插入新的区间时都需要 O(log n) 的时间。因此,总的时间复杂度是
O(n^2 * log n)
,这比multiset
实现更慢,因为每次插入都增加了额外的 log n 时间。
方案二(优化–滑动窗口)
对于题目中给出的测试案例,我们有如下双指针法(滑动窗口)实现对数组的O(n)时间复杂度
遍历即可得到最小区间的下标:
代码示例:
// 利用 同向双指针/滑动窗口 实现(通过率100%)
int main()
{int N = 10000000;int n, x;int retLen = N;cin >> n >> x;vector<int> v(n + 1, 0);for (int i = 1; i < n; i++) // 注意题目的输出示例下标从1开始{cin >> v[i];}int retLeft = 0, retRight = 0; // 用来记录最终的最小区间左右两端点int l = 1, r = 1; // 同向双指针int sum = 0;while (r < n) {// 进窗口sum += v[r];while (sum >= x) // 判断出窗口条件{if (r - l + 1 < retLen) // 出现满足出窗口条件的更小区间,更新窗口长度{retLeft = l;retRight = r;retLen = r - l + 1;}// 出窗口sum -= v[l++];}r++;}cout << retLeft << " " << retRight << endl;return 0;
}
提交截图:
时间复杂度分析:
使用了双指针技术,其中一个指针表示区间的起点,另一个指针表示区间的终点。
这两个指针从数组的起始位置开始,向右移动直到找到满足条件的区间。当区间的和大于等于 x 时,左指针向右移动以缩小区间。
这种方法确保了每个元素最多被访问两次(一次被右指针访问,一次被左指针访问),因此时间复杂度是 O(2n),简化后是
O(n)
。
总结
对于这道题我们一共尝试了三种不同的方法来解决数据量过大、对时间复杂度要求高的问题,虽然方案1中两种方法分别使用 multimap
和 priority_queue
来辅助存储遍历数组过程中的值,但是时间复杂度是 O(n^2) 和 O(n^2 * log n),这在数据量大时会导致超时。而这里使用的滑动窗口可以很好的解决重复遍历的浪费
,分别使用两个指针控制访问数组的节奏,不走回头路,最大程度的实现了提升算法效率。
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