博客
关于我
【Lintcode】1791. Simple Queries
阅读量:212 次
发布时间:2019-02-28

本文共 726 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

问题描述

给定一个数组 A 和一组查询,每次查询要求统计数组 A 中小于等于给定值 k 的元素数量。题目保证数组 A 只包含非负整数。

解决方案思路

为了高效处理这些查询,我们可以采取以下步骤:

  • 排序数组:首先对数组 A 进行排序。排序后的数组有助于后续快速定位查询范围。
  • 频率统计:创建一个频率数组 count,用于记录每个数值在数组 A 中的出现次数。例如,count[i] 表示数组中等于 i 的元素数量。
  • 前缀和数组:构建一个前缀和数组 preSum,其中 preSum[i] 表示频率数组中从 0 到 i-1 的前缀和。前缀和数组允许我们在常数时间内计算小于等于 k 的元素数量。
  • 具体实现步骤

  • 确定最大值:遍历数组 A,找到最大值 max,以便后续处理。
  • 频率统计数组:初始化一个大小为 max + 1 的频率数组 count,然后遍历数组 A,统计每个数值的出现次数。
  • 构建前缀和数组:创建一个前缀和数组 preSum,长度为 count.length + 1。前缀和数组的第 i 个元素表示从 0 到 i-1 的频率之和。
  • 处理查询:对于每个查询值 sub[i]:
    • 如果 sub[i] 大于 max,则返回数组 A 的长度,因为所有元素都小于等于 max。
    • 否则,使用前缀和数组快速计算小于等于 sub[i] 的元素数量。
  • 时间复杂度分析

    • 排序时间复杂度:O(n log n),其中 n 是数组 A 的长度。
    • 频率统计时间复杂度:O(n)。
    • 前缀和构建时间复杂度:O(n)。
    • 查询时间复杂度:O(1),每个查询只需常数时间。

    总体时间复杂度为 O(n log n + q),其中 q 是查询的数量。这种方法在处理大量查询时表现尤为出色。

    转载地址:http://mgcs.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python:字典思维
    查看>>
    Python:将 HEX 字符串转换为字节
    查看>>
    Python:将列表与范围列表合并
    查看>>
    Python:将列表列表初始化为一定大小,
    查看>>
    Python:带有生成器的给定集合的幂集
    查看>>
    Python:按字符的位置拆分字符串
    查看>>
    Python:替换嵌套字典中的值
    查看>>
    Python:爬取数据出现response.status_code为403解决方法
    查看>>
    Python:爬取数据出现response.status_code为418解决方法
    查看>>
    Python:生成“元组集“;来自“元组列表“;不考虑顺序
    查看>>
    Python:生成具有趋势的随机时间序列数据(例如周期性、指数衰减等)
    查看>>
    Python:用渐进式数字重命名列表中的重复项而不对列表进行排序
    查看>>
    Python:矩形参数无效
    查看>>
    Python:语法进阶
    查看>>
    Python:调用复制函数时调用 Python 对象时超出了最大递归深度
    查看>>
    Python:这两个 import 语句有什么区别?
    查看>>
    Python:通过串口从 Velleman k8090 读取数据
    查看>>
    python:遍历具有列表值的字典
    查看>>
    Python:降低精度 pandas 时间戳数据帧
    查看>>
    python:非阻塞子进程,检查标准输出
    查看>>