排序+二分法 解决前缀和问题

排序+二分法 解决前缀和问题

2389. 和有限的最长子序列(23.3.17)

题目链接:2389. 和有限的最长子序列
题目大意:
给你一个长度为 n 的整数数组 nums ,和一个长度为 m 的整数数组 queries 。
返回一个长度为 m 的数组 answer ,其中 answer[i] 是 nums中 元素之和小于等于 queries[i] 的 子序列 的 最大 长度 。
子序列 是由一个数组删除某些元素(也可以不删除)但不改变剩余元素顺序得到的一个数组。

注意:(1)n == nums.length;(2)m == queries.length;(3)1 <= n, m <= 1000;(4)1 <= nums[i], queries[i] <= 1 0 6 10^6 106

示例:

输入:nums = [4,5,2,1], queries = [3,10,21]
输出:[2,3,4]
解释:queries 对应的 answer 如下:
- 子序列 [2,1] 的和小于或等于 3 。可以证明满足题目要求的子序列的最大长度是 2 ,所以 answer[0] = 2 。
- 子序列 [4,5,1] 的和小于或等于 10 。可以证明满足题目要求的子序列的最大长度是 3 ,所以 answer[1] = 3 。
- 子序列 [4,5,2,1] 的和小于或等于 21 。可以证明满足题目要求的子序列的最大长度是 4 ,所以 answer[2] = 4 。

输入:nums = [2,3,4,5], queries = [1]
输出:[0]
解释:空子序列是唯一一个满足元素和小于或等于 1 的子序列,所以 answer[0] = 0 。

参考代码:

class Solution:
    def answerQueries(self, nums: List[int], queries: List[int]) -> List[int]:
        nums.sort()
        s = list(accumulate(nums))
        return [bisect_right(s,q) for q in queries]
  • 时间复杂度: O ( ( n + m ) × log ⁡ n ) O((n+m) \times \log{n}) O((n+m)×logn),其中 m,n 分别为数组 nums,queries 的长度。
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

小结

这道题虽然是一个简单题,但并不是无脑去做就可以,本来想着排序以后进行循环求解,不过超时应该是不会错了,所以我就直接打开了题解,这里注意bisect_right的使用非常有趣,不使用bisect_left的主要原因是,需要在相同的答案处返回+1的索引值,具体的内容可以看一下我的这篇blog:LeetCode Cookbook 二分法(1)

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转载自blog.csdn.net/weixin_42269028/article/details/129612846