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1 parent 1325b9c commit 80aedb6

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package leetcode
2+
3+
import (
4+
"sort"
5+
)
6+
7+
func sumSubseqWidths(A []int) int {
8+
sort.Ints(A)
9+
res, mod, n, p := 0, 1000000007, len(A), 1
10+
for i := 0; i < n; i++ {
11+
res = (res + (A[i]-A[n-1-i])*p) % mod
12+
p = (p << 1) % mod
13+
}
14+
return res
15+
}
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1+
package leetcode
2+
3+
import (
4+
"fmt"
5+
"testing"
6+
)
7+
8+
type question891 struct {
9+
para891
10+
ans891
11+
}
12+
13+
// para 是参数
14+
// one 代表第一个参数
15+
type para891 struct {
16+
one []int
17+
}
18+
19+
// ans 是答案
20+
// one 代表第一个答案
21+
type ans891 struct {
22+
one int
23+
}
24+
25+
func Test_Problem891(t *testing.T) {
26+
27+
qs := []question891{
28+
29+
question891{
30+
para891{[]int{2, 1, 3}},
31+
ans891{6},
32+
},
33+
34+
question891{
35+
para891{[]int{3, 7, 2, 3}},
36+
ans891{35},
37+
},
38+
}
39+
40+
fmt.Printf("------------------------Leetcode Problem 891------------------------\n")
41+
42+
for _, q := range qs {
43+
_, p := q.ans891, q.para891
44+
fmt.Printf("【input】:%v 【output】:%v\n", p, sumSubseqWidths(p.one))
45+
}
46+
fmt.Printf("\n\n\n")
47+
}
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1+
# [891. Sum of Subsequence Widths](https://leetcode.com/problems/sum-of-subsequence-widths/)
2+
3+
## 题目
4+
5+
Given an array of integers A, consider all non-empty subsequences of A.
6+
7+
For any sequence S, let the width of S be the difference between the maximum and minimum element of S.
8+
9+
Return the sum of the widths of all subsequences of A.
10+
11+
As the answer may be very large, return the answer modulo 10^9 + 7.
12+
13+
14+
15+
Example 1:
16+
17+
```c
18+
Input: [2,1,3]
19+
Output: 6
20+
Explanation:
21+
Subsequences are [1], [2], [3], [2,1], [2,3], [1,3], [2,1,3].
22+
The corresponding widths are 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2.
23+
The sum of these widths is 6.
24+
```
25+
26+
Note:
27+
28+
- 1 <= A.length <= 20000
29+
- 1 <= A[i] <= 20000
30+
31+
32+
## 题目大意
33+
34+
给定一个整数数组 A ,考虑 A 的所有非空子序列。对于任意序列 S ,设 S 的宽度是 S 的最大元素和最小元素的差。返回 A 的所有子序列的宽度之和。由于答案可能非常大,请返回答案模 10^9+7。
35+
36+
37+
## 解题思路
38+
39+
- 理解题意以后,可以发现,数组内元素的顺序并不影响最终求得的所有子序列的宽度之和。
40+
41+
[2,1,3]:[1],[2],[3],[2,1],[2,3],[1,3],[2,1,3]
42+
[1,2,3]:[1],[2],[3],[1,2],[2,3],[1,3],[1,2,3]
43+
针对每个 A[i] 而言,A[i] 对最终结果的贡献是在子序列的左右两边的时候才有贡献,当 A[i] 位于区间中间的时候,不影响最终结果。先对 A[i] 进行排序,排序以后,有 i 个数 <= A[i],有 n - i - 1 个数 >= A[i]。所以 A[i] 会在 2^i 个子序列的右边界出现,2^(n-i-1) 个左边界出现。那么 A[i] 对最终结果的贡献是 A[i] * 2^i - A[i] * 2^(n-i-1) 。举个例子,[1,4,5,7],A[2] = 5,那么 5 作为右边界的子序列有 2^2 = 4 个,即 [5],[1,5],[4,5],[1,4,5],5 作为左边界的子序列有 2^(4-2-1) = 2 个,即 [5],[5,7]。A[2] = 5 对最终结果的影响是 5 * 2^2 - 5 * 2^(4-2-1) = 10 。
44+
- 题目要求所有子序列的宽度之和,也就是求每个区间最大值减去最小值的总和。那么 `Ans = SUM{ A[i]*2^i - A[n-i-1] * 2^(n-i-1) }`,其中 `0 <= i < n`。需要注意的是 2^i 可能非常大,所以在计算中就需要去 mod 了,而不是最后计算完了再 mod。注意取模的结合律:`(a * b) % c = (a % c) * (b % c) % c`
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1+
package leetcode
2+
3+
// 解法一 最快的解是 DP + 单调栈
4+
func sumSubarrayMins(A []int) int {
5+
stack, dp, res, mod := []int{}, make([]int, len(A)+1), 0, 1000000007
6+
stack = append(stack, -1)
7+
8+
for i := 0; i < len(A); i++ {
9+
for stack[len(stack)-1] != -1 && A[i] <= A[stack[len(stack)-1]] {
10+
stack = stack[:len(stack)-1]
11+
}
12+
dp[i+1] = (dp[stack[len(stack)-1]+1] + (i-stack[len(stack)-1])*A[i]) % mod
13+
stack = append(stack, i)
14+
res += dp[i+1]
15+
res %= mod
16+
}
17+
return res
18+
}
19+
20+
type pair struct {
21+
val int
22+
count int
23+
}
24+
25+
// 解法二 用两个单调栈
26+
func sumSubarrayMins_(A []int) int {
27+
res, n, mod := 0, len(A), 1000000007
28+
lefts, rights, leftStack, rightStack := make([]int, n), make([]int, n), []*pair{}, []*pair{}
29+
for i := 0; i < n; i++ {
30+
count := 1
31+
for len(leftStack) != 0 && leftStack[len(leftStack)-1].val > A[i] {
32+
count += leftStack[len(leftStack)-1].count
33+
leftStack = leftStack[:len(leftStack)-1]
34+
}
35+
leftStack = append(leftStack, &pair{val: A[i], count: count})
36+
lefts[i] = count
37+
}
38+
39+
for i := n - 1; i >= 0; i-- {
40+
count := 1
41+
for len(rightStack) != 0 && rightStack[len(rightStack)-1].val >= A[i] {
42+
count += rightStack[len(rightStack)-1].count
43+
rightStack = rightStack[:len(rightStack)-1]
44+
}
45+
rightStack = append(rightStack, &pair{val: A[i], count: count})
46+
rights[i] = count
47+
}
48+
49+
for i := 0; i < n; i++ {
50+
res = (res + A[i]*lefts[i]*rights[i]) % mod
51+
}
52+
return res
53+
}
54+
55+
// 解法三 暴力解法,中间很多重复判断子数组的情况
56+
func sumSubarrayMins__(A []int) int {
57+
res, mod := 0, 1000000007
58+
for i := 0; i < len(A); i++ {
59+
stack := []int{}
60+
stack = append(stack, A[i])
61+
for j := i; j < len(A); j++ {
62+
if stack[len(stack)-1] >= A[j] {
63+
stack = stack[:len(stack)-1]
64+
stack = append(stack, A[j])
65+
}
66+
res += stack[len(stack)-1]
67+
}
68+
}
69+
return res % mod
70+
}
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@@ -0,0 +1,42 @@
1+
package leetcode
2+
3+
import (
4+
"fmt"
5+
"testing"
6+
)
7+
8+
type question907 struct {
9+
para907
10+
ans907
11+
}
12+
13+
// para 是参数
14+
// one 代表第一个参数
15+
type para907 struct {
16+
one []int
17+
}
18+
19+
// ans 是答案
20+
// one 代表第一个答案
21+
type ans907 struct {
22+
one int
23+
}
24+
25+
func Test_Problem907(t *testing.T) {
26+
27+
qs := []question907{
28+
29+
question907{
30+
para907{[]int{3, 1, 2, 4}},
31+
ans907{17},
32+
},
33+
}
34+
35+
fmt.Printf("------------------------Leetcode Problem 907------------------------\n")
36+
37+
for _, q := range qs {
38+
_, p := q.ans907, q.para907
39+
fmt.Printf("【input】:%v 【output】:%v\n", p, sumSubarrayMins(p.one))
40+
}
41+
fmt.Printf("\n\n\n")
42+
}
Lines changed: 45 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,45 @@
1+
# [907. Sum of Subarray Minimums](https://leetcode.com/problems/sum-of-subarray-minimums/)
2+
3+
## 题目
4+
5+
Given an array of integers A, find the sum of min(B), where B ranges over every (contiguous) subarray of A.
6+
7+
Since the answer may be large, return the answer modulo 10^9 + 7.
8+
9+
10+
11+
Example 1:
12+
13+
```c
14+
Input: [3,1,2,4]
15+
Output: 17
16+
Explanation: Subarrays are [3], [1], [2], [4], [3,1], [1,2], [2,4], [3,1,2], [1,2,4], [3,1,2,4].
17+
Minimums are 3, 1, 2, 4, 1, 1, 2, 1, 1, 1. Sum is 17.
18+
```
19+
20+
Note:
21+
22+
1. 1 <= A.length <= 30000
23+
2. 1 <= A[i] <= 30000
24+
25+
26+
## 题目大意
27+
28+
给定一个整数数组 A,找到 min(B) 的总和,其中 B 的范围为 A 的每个(连续)子数组。
29+
30+
由于答案可能很大,因此返回答案模 10^9 + 7。
31+
32+
33+
## 解题思路
34+
35+
- 首先想到的是暴力解法,用两层循环,分别枚举每个连续的子区间,区间内用一个元素记录区间内最小值。每当区间起点发生变化的时候,最终结果都加上上次遍历区间找出的最小值。当整个数组都扫完一遍以后,最终结果模上 10^9+7。
36+
- 上面暴力解法时间复杂度特别大,因为某个区间的最小值可能是很多区间的最小值,但是我们暴力枚举所有区间,导致要遍历的区间特别多。优化点就在如何减少遍历的区间。第二种思路是用 2 个单调栈。想得到思路是 `res = sum(A[i] * f(i))`,其中 f(i) 是子区间的数,A[i] 是这个子区间内的最小值。为了得到 f(i) 我们需要找到 left[i] 和 right[i],left[i] 是 A[i] 左边严格大于 A[i](>关系)的区间长度。right[i] 是 A[i] 右边非严格大于(>=关系)的区间长度。left[i] + 1 等于以 A[i] 结尾的子数组数目,A[i] 是唯一的最小值;right[i] + 1 等于以 A[i] 开始的子数组数目,A[i] 是第一个最小值。于是有 `f(i) = (left[i] + 1) * (right[i] + 1)`。例如对于 [3,1,4,2,5,3,3,1] 中的“2”,我们找到的串就为[4,2,5,3,3],2 左边有 1 个数比 2 大且相邻,2 右边有 3 个数比 2 大且相邻,所以 2 作为最小值的串有 2 * 4 = 8 种。用排列组合的思维也能分析出来,2 的左边可以拿 0,1,…… m 个,总共 (m + 1) 种,同理右边可以拿 0,1,…… n 个,总共 (n + 1) 种,所以总共 (m + 1)(n + 1)种。只要计算出了 f(i),这个题目就好办了。以 [3,1,2,4] 为例,left[i] + 1 = [1,2,1,1],right[i] + 1 = [1,3,2,1],对应 i 位的乘积是 f[i] = [1 * 1,2 * 3,1 * 2,1 * 1] = [1,6,2,1],最终要求的最小值的总和 res = 3 * 1 + 1 * 6 + 2 * 2 + 4 * 1 = 17。
37+
- **看到这种 mod1e9+7 的题目,首先要想到的就是dp**。最终的优化解即是利用 DP + 单调栈。单调栈维护数组中的值逐渐递增的对应下标序列。定义 `dp[i + 1]` 代表以 A[i] 结尾的子区间内最小值的总和。状态转移方程是 `dp[i + 1] = dp[prev + 1] + (i - prev) * A[i]`,其中 prev 是比 A[i] 小的前一个数,由于我们维护了一个单调栈,所以 prev 就是栈顶元素。(i - prev) * A[i] 代表在还没有出现 prev 之前,这些区间内都是 A[i] 最小,那么这些区间有 i - prev 个,所以最小值总和应该是 (i - prev) * A[i]。再加上 dp[prev + 1] 就是 dp[i + 1] 的最小值总和了。以 [3, 1, 2, 4, 3] 为例,当 i = 4, 所有以 A[4] 为结尾的子区间有:
38+
39+
[3]
40+
[4, 3]
41+
[2, 4, 3]
42+
[1, 2, 4, 3]
43+
[3, 1, 2, 4, 3]
44+
在这种情况下, stack.peek() = 2, A[2] = 2。前两个子区间 [3] and [4, 3], 最小值的总和 = (i - stack.peek()) * A[i] = 6。后 3 个子区间是 [2, 4, 3], [1, 2, 4, 3] 和 [3, 1, 2, 4, 3], 它们都包含 2,2 是比 3 小的前一个数,所以 dp[i + 1] = dp[stack.peek() + 1] = dp[2 + 1] = dp[3] = dp[2 + 1]。即需要求 i = 2 的时候 dp[i + 1] 的值。继续递推,比 2 小的前一个值是 1,A[1] = 1。dp[3] = dp[1 + 1] + (2 - 1) * A[2]= dp[2] + 2。dp[2] = dp[1 + 1],当 i = 1 的时候,prev = -1,即没有人比 A[1] 更小了,所以 dp[2] = dp[1 + 1] = dp[-1 + 1] + (1 - (-1)) * A[1] = 0 + 2 * 1 = 2。迭代回去,dp[3] = dp[2] + 2 = 2 + 2 = 4。dp[stack.peek() + 1] = dp[2 + 1] = dp[3] = 4。所以 dp[i + 1] = 4 + 6 = 10。
45+
- 与这一题相似的解题思路的题目有第 828 题,第 891 题。

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