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[数据结构与算法]labuladong算法学习笔记---基础数据结构

前缀和

适?于快速、频繁地计算?个索引区间内的元素之和, 原始数组的元素不发生变化

在初始化的时候定义一个数组用来存储每个节点对应的元素之和,在需要求解特定索引区间时只需要用简单的加减法就可以得到结果。可以大大降低时间复杂度。

差分数组

适?于频繁对原始数组的某个区间的元素进?增减,原始数组的元素发生变化

Difference():初始化差分数组diff,diff中存储的是相邻元素之间的差值(后一个减去前一个);

increment():根据题目要求对diff进行调整;

如:对区间[i, j](要注意题目中改变的元素是否包括右边界的元素)的元素增加1,则只需要

diff[i] += 1;

????????根据j的索引位置不同,有不同的情况,如果j + 1 >= diff.length,表示对i之后的所有元素都增加1,只需要执行上面那一条语句就可以;如果j + 1 <? diff.length,表示还需要对j后面的元素进行处理,否则j后面的元素也会增加1。

if (j + 1 < diff.length) {
    diff[j + 1] -= 1;
}

result():根据差分数组diff复原数组nums。

// 差分数组?具类
class Difference {
    // 差分数组
    private int[] diff;
 
    /* 输??个初始数组,区间操作将在这个数组上进? */
    public Difference(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) return ;
        diff = new int[nums.length];
        // 根据初始数组构造差分数组
        diff[0] = nums[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            diff[i] = nums[i] - nums[i - 1];
        }
    }
    /* 给闭区间 [i,j] 增加 val(可以是负数)*/
    public void increment(int i, int j, int val) {
        diff[i] += val;
        if (j + 1 < diff.length) {
            diff[j + 1] -= val;
        }
    }
    /* 返回结果数组 */
    public int[] result() {
        int[] res = new int[diff.length];
        // 根据差分数组构造结果数组
        res[0] = diff[0];
        for (int i = 1; i < diff.length; i++) {
            res[i] = res[i - 1] + diff[i];
        }
        return res;
    }
}

滑动窗口

大佬给出的框架:

/* 滑动窗?算法框架 */
void slidingWindow(string s, string t) {
    unordered_map<char, int> need, window;
    for (char c : t) need[c]++;
 
    int left = 0, right = 0;
    int valid = 0; 
    while (right < s.size()) {
        // c 是将移?窗?的字符
        char c = s[right];
        // 右移窗?
        right++;
        // 进?窗?内数据的?系列更新
        ...
        /*** debug 输出的位置 ***/
        printf("window: [%d, %d)\n", left, right);
        /********************/
 
        // 判断左侧窗?是否要收缩
        while (window needs shrink) {
            // d 是将移出窗?的字符
            char d = s[left];
            // 左移窗?
            left++;
            // 进?窗?内数据的?系列更新
            ...
        }
    }
}

自己改了一个Java版本的:

/* 滑动窗?算法框架 */
void slidingWindow(string s, string t) {
    Map<Character, Integer> need = new HashMap<>();
    Map<Character, Integer> window = new HashMap<>();
    char[] ct = t.toCharArray();
    //先把t中的字符及个数存入need中
    for (char c : ct) need.put(c, need.getOrDefault(c, 0) + 1);
 
    int left = 0, right = 0;
    int valid = 0; 
    while (right < s.size()) {
        // c 是将移?窗?的字符
        char c = s.charAt(right);
        // 右移窗?
        right++;
        // 进?窗?内数据的?系列更新
        ...
        /*** debug 输出的位置 ***/
        System.out.println("window: [" + left + "," + right + "]");
        /********************/
 
        // 判断左侧窗?是否要收缩
        while (window needs shrink) {
            // d 是将移出窗?的字符
            char d = s.charAt(left);
            // 左移窗?
            left++;
            // 进?窗?内数据的?系列更新
            ...
        }
    }
}

如果不用Map存储,选择用数据存储,总结了一个大致的框架

/* 滑动窗?算法框架 */
void slidingWindow(string s, string t) {
    // 长度定位128是因为使用ASCII码存储字符
    int[] need = new int[128];
    char[] ct = t.toCharArray();
    //先把t中的字符及个数存入need中
    for (char c : ct) need[c]++;
 
    int left = 0, right = 0;
    int cnt = t.length(); 
    while (right < s.length()) {
        // c 是将移?窗?的字符
        char c = s.charAt(right);
        // 如果c是需要的字符
        if (need[c] > 0) {
            cnt--;
        }
        need[c]--;
        
        // 进?窗?内数据的?系列更新
        ...
        if (cnt == 0) {
            // 此时说明字符达到了要求
            while (left < right && need[s.charAt(left)] < 0) {
                // 此时是在收缩窗口,先去除不是t中的字符
                need[s.charAt(left)]++;
                left++;
            }
            if (// 通常这里是判断当前窗口是否符合题意) {
                ...
            }
            // 不是t中的都处理完后,当前left指向的就是t中需要的,所以cnt也要变化
            need[s.charAt(left)]++;
            left++;
            cnt++;
        }
        right++;
    }
}

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加:2021-12-18 16:14:34  更:2021-12-18 16:15:48 
 
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