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solution / 1900-1999 / 1918.Kth Smallest Subarray Sum / README

发布于 2024-06-17 01:03:12 字数 4748 浏览 0 评论 0 收藏 0

1918. 第 K 小的子数组和·

English Version

题目描述

给你一个 长度为 n 的整型数组 nums 和一个数值 k ,返回 第_ _k 小的子数组和

子数组 是指数组中一个 非空 且不间断的子序列。  子数组和 则指子数组中所有元素的和。

 

示例 1:

输入: nums = [2,1,3], k = 4
输出: 3
解释: [2,1,3] 的子数组为:
- [2] 和为 2
- [1] 和为 1
- [3] 和为 3
- [2,1] 和为 3
- [1,3] 和为 4
- [2,1,3] 和为 6 
最小子数组和的升序排序为 1, 2, 3, _3_, 4, 6。 第 4 小的子数组和为 3 。

示例 2:

输入:nums = [3,3,5,5], k = 7
输出:10
解释:[3,3,5,5] 的子数组为:
- [3] 和为 3
- [3] 和为 3
- [5] 和为 5
- [5] 和为 5
- [3,3] 和为 6
- [3,5] 和为 8
- [5,5] 和为 10
- [3,3,5], 和为 11
- [3,5,5] 和为 13
- [3,3,5,5] 和为 16
最小子数组和的升序排序为 3, 3, 5, 5, 6, 8, _10_, 11, 13, 16。第 7 小的子数组和为 10 。

 

提示:

  • n == nums.length
  • 1 <= n <= 2 * 104
  • 1 <= nums[i] <= 5 * 104
  • 1 <= k <= n * (n + 1) / 2

解法

方法一:二分查找 + 双指针

我们注意到,题目中数组元素均为正整数,子数组的和 $s$ 越大,那么数组中子数组和小于等于 $s$ 的个数就越多。这存在一个单调性,因此我们可以考虑使用使用二分查找的方法来求解。

我们二分枚举子数组的和,初始化左右边界分别为数组 $nums$ 中的最小值以及所有元素之和。每次我们计算数组中子数组和小于等于当前枚举值的个数,如果个数大于等于 $k$,则说明当前枚举值 $s$ 可能是第 $k$ 小的子数组和,我们缩小右边界,否则我们增大左边界。枚举结束后,左边界即为第 $k$ 小的子数组和。

问题转换为计算一个数组中,有多少个子数组的和小于等于 $s$,我们可以通过函数 $f(s)$ 来计算。

函数 $f(s)$ 的计算方法如下:

  • 初始化双指针 $j$ 和 $i$,分别指向当前窗口的左右边界,初始时 $j = i = 0$。初始化窗口内元素的和 $t = 0$。
  • 用变量 $cnt$ 记录子数组和小于等于 $s$ 的个数,初始时 $cnt = 0$。
  • 遍历数组 $nums$,每次遍历到一个元素 $nums[i]$,我们将其加入窗口,即 $t = t + nums[i]$。如果此时 $t \gt s$,我们需要不断地将窗口的左边界右移,直到 $t \le s$ 为止,即不断地执行 $t -= nums[j]$,并且 $j = j + 1$。接下来我们更新 $cnt$,即 $cnt = cnt + i - j + 1$。继续遍历下一个元素,直到遍历完整个数组。

最后将 $cnt$ 作为函数 $f(s)$ 的返回值。

时间复杂度 $O(n \times \log S)$,空间复杂度 $O(1)$。其中 $n$ 为数组 $nums$ 的长度,而 $S$ 为数组 $nums$ 中所有元素之和。

class Solution:
  def kthSmallestSubarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int:
    def f(s):
      t = j = 0
      cnt = 0
      for i, x in enumerate(nums):
        t += x
        while t > s:
          t -= nums[j]
          j += 1
        cnt += i - j + 1
      return cnt >= k

    l, r = min(nums), sum(nums)
    return l + bisect_left(range(l, r + 1), True, key=f)
class Solution {
  public int kthSmallestSubarraySum(int[] nums, int k) {
    int l = 1 << 30, r = 0;
    for (int x : nums) {
      l = Math.min(l, x);
      r += x;
    }
    while (l < r) {
      int mid = (l + r) >> 1;
      if (f(nums, mid) >= k) {
        r = mid;
      } else {
        l = mid + 1;
      }
    }
    return l;
  }

  private int f(int[] nums, int s) {
    int t = 0, j = 0;
    int cnt = 0;
    for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
      t += nums[i];
      while (t > s) {
        t -= nums[j++];
      }
      cnt += i - j + 1;
    }
    return cnt;
  }
}
class Solution {
public:
  int kthSmallestSubarraySum(vector<int>& nums, int k) {
    int l = 1 << 30, r = 0;
    for (int& x : nums) {
      l = min(l, x);
      r += x;
    }
    auto f = [&](int s) {
      int cnt = 0, t = 0;
      for (int i = 0, j = 0; i < nums.size(); ++i) {
        t += nums[i];
        while (t > s) {
          t -= nums[j++];
        }
        cnt += i - j + 1;
      }
      return cnt;
    };
    while (l < r) {
      int mid = (l + r) >> 1;
      if (f(mid) >= k) {
        r = mid;
      } else {
        l = mid + 1;
      }
    }
    return l;
  }
};
func kthSmallestSubarraySum(nums []int, k int) int {
  l, r := 1<<30, 0
  for _, x := range nums {
    l = min(l, x)
    r += x
  }
  f := func(s int) (cnt int) {
    t := 0
    for i, j := 0, 0; i < len(nums); i++ {
      t += nums[i]
      for t > s {
        t -= nums[j]
        j++
      }
      cnt += i - j + 1
    }
    return
  }
  for l < r {
    mid := (l + r) >> 1
    if f(mid) >= k {
      r = mid
    } else {
      l = mid + 1
    }
  }
  return l
}

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