作者: 负雪明烛
id: fuxuemingzhu
个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/


题目地址:https://leetcode.com/problems/subarray-sums-divisible-by-k/

题目描述

Given an array A of integers, return the number of (contiguous, non-empty) subarrays that have a sum divisible by K.

Example 1:

Input: A = [4,5,0,-2,-3,1], K = 5
Output: 7
Explanation: There are 7 subarrays with a sum divisible by K = 5:
[4, 5, 0, -2, -3, 1], [5], [5, 0], [5, 0, -2, -3], [0], [0, -2, -3], [-2, -3]

Note:

  1. 1 <= A.length <= 30000
  2. -10000 <= A[i] <= 10000
  3. 2 <= K <= 10000

题目大意

在一个数组中有多少个连续子数组的和,恰好能被K整除。

解题方法

动态规划

定义DP数组,其中dp[i]代表以i结尾的能被K整除的子数组的最多个数。既然要求子数组的和,那么我们知道,肯定需要求数组累积和sums的。那么,对于sums每个位置i向前找,找到第一个差能被K整除的位置j,就停止即可。此时的dp[i] = dp[j] + 1. 题目要求的结果是sum(dp).

下面分析这个递推公式怎么来的。dp[j]表示以j位置结尾的子数组,该子数组的和能被K整除。那么当我们寻找到(sums[i] - sums[j]) % K == 0的时候,说明子数组sums[i, j]也能被K整除,那么,以i结尾的所有子数组个数等于以j结尾的子数组后面拼接上[i,j]子数组,加上[i,j]子数组.即dp[i] = dp[j] + 1。那么,为什么会break掉呢?这是因为,我们dp的状态是以i结尾的子数组的最大个数,再往前搜索则不是最大的。

这个代码的时间复杂度是O(N^2)的,也AC了,我认为主要是break的功劳。

c++代码如下:

class Solution {
public:
int subarraysDivByK(vector<int>& A, int K) {
const int N = A.size();
vector<int> sums = {0};
for (int a : A)
sums.push_back(a + sums.back());
vector<int> dp(N + 1, 0);
int res = 0;
for (int i = 1; i <= N; ++i) {
for (int j = i - 1; j >= 0; --j) {
if ((sums[i] - sums[j]) % K == 0) {
dp[i] = dp[j] + 1;
res += dp[i];
break;
}
}
}
return res;
}
};

前缀和求余

其实,在上面这个做法当中,我们对于每个i位置都向前去查询(sums[i] - sums[j]) % K == 0的j,找到之后立马break,这一步可以更加简化,只要我们使用前缀和,并且相同余数的和。

如果(sums[i] - sums[j]) % K == 0,说明sums[i]和sums[j]都是K的倍数,所以得出sums[i] % K == sums[j] % K。也就是说,我们找到sums[i] % K这个数字的之前的状态即可。根据上面的DP,我们知道只需要找到最后的这个结果,然后break掉的意思就是,我们只需要保存最后的状态。总之,我们需要维护一个hash_map,保存每个余数在每个位置前面,出现的次数。

刚开始时,m[0] = 1,即假设0的出现了1次。然后遍历每个数字,对前缀和+当前数字再求余,在C++里面由于负数求余得到的是负数,所以要把负余数+K才行。把字典中保存的之前的结果累计,就是结果。

想了很久为什么是加的当前数字之前的结果,而不是现在的结果?这是因为,我们当前再次遇到了这个数字,才能说明形成了一个同余的区间。所以加的永远是前面的余数存在了多少次。这样,当某个余数只出现了1次时,并不会计入到结果里。

class Solution {
public:
int subarraysDivByK(vector<int>& A, int K) {
unordered_map<int, int> m;
int preSum = 0;
int res = 0;
m[0] = 1;
for (int a : A) {
preSum = (preSum + a) % K;
if (preSum < 0) preSum += K;
res += m[preSum]++;
}
return res;
}
};

日期

2019 年 1 月 13 日 —— 时间太快了

【LeetCode】974. Subarray Sums Divisible by K 解题报告(C++)的更多相关文章

  1. Leetcode 974. Subarray Sums Divisible by K

    前缀和(prefix sum/cumulative sum)的应用. 还用了一个知识点: a≡b(mod d) 则 a-b被d整除. 即:a与b对d同余,则a-b被d整除. class Solutio ...

  2. 【leetcode】974. Subarray Sums Divisible by K

    题目如下: Given an array A of integers, return the number of (contiguous, non-empty) subarrays that have ...

  3. 974. Subarray Sums Divisible by K

    Given an array A of integers, return the number of (contiguous, non-empty) subarrays that have a sum ...

  4. LC 974. Subarray Sums Divisible by K

    Given an array A of integers, return the number of (contiguous, non-empty) subarrays that have a sum ...

  5. 「Leetcode」974. Subarray Sums Divisible by K(Java)

    分析 这题场上前缀和都想出来了,然后就没有然后了...哭惹.jpg 前缀和相减能够得到任意一段连续区间的和,然后他们取余\(K\)看余数是否为0就能得到.这是朴素的遍历算法.那么反过来说,如果两个前缀 ...

  6. 119th LeetCode Weekly Contest Subarray Sums Divisible by K

    Given an array A of integers, return the number of (contiguous, non-empty) subarrays that have a sum ...

  7. [Swift]LeetCode974. 和可被 K 整除的子数组 | Subarray Sums Divisible by K

    Given an array A of integers, return the number of (contiguous, non-empty) subarrays that have a sum ...

  8. 【LeetCode】1022. Smallest Integer Divisible by K 解题报告(Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 日期 题目地址:https://leetcode.c ...

  9. 【LeetCode】713. Subarray Product Less Than K 解题报告(Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 题目地址: https://leetcode.com/problems/subarray ...

随机推荐

  1. mysql proxy 数据库读写分离字符集乱码

    mysql proxy 数据库读写分离字符集乱码 解决办法 在对应配置后端数据库服务器的配置.cnf中加入如下代码 init-connect='SET NAME UTF8' skip-characte ...

  2. EXCEL excel中运用ctrl+D、ctrl+enter、ctrl+E批量填充数据

    在excel中,利用鼠标拖动可以快速向下或者向右填充序列或者复制单元格.但是利用快捷键也可以实现多种填充方式,本文就为大家介绍一些ctrl系列快捷键的填充,一起来看看吧. 封面tu 一,ctrl+D/ ...

  3. 深入理解动态规划DP

    通过最近对于一些算法题的思考,越来越发现动态规划方法的在时间上高效性,往往该问题可以轻松的找到暴力破解的方法,其时间复杂度却不尽人意.下面来看看几个常见的动态规划思路的经典问题 例一.有一段楼梯有10 ...

  4. 学习java的第七天

    一.今日收获 1.看完全学习手册上java关键字与标识符两节 2.了解了java的关键字与标识符 二.今日难题 1.基本都理解 三.明日目标 1.继续看完全学习手册上的内容 2.加油!

  5. JAXB—Java类与XML文件之间转换

    JAXB-Java类与XML文件之间转换 简介         JAXB(Java Architecture for XML Binding) 是一个业界的标准,是一项可以根据XML Schema产生 ...

  6. Linux网络管理(一)之配置主机名与域名

    Linux网络管理(一)之配置主机名与域名参考自:[1]修改主机名(/etc/hostname和/etc/hosts区别) https://blog.csdn.net/shmily_lsl/artic ...

  7. 11-如何通过newman生成不同类型的测试报告

    postman生成测试报告需要一个插件:newman ,并且这个插件需要先安装 . 安装步骤: 安装nodejs: newman是由nodejs开发,所以要先安装它的运行环境,下载地址:http:// ...

  8. centos7 自动同步时间

    rm -rf /etc/localtime ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime vim /etc/sysconfig/cloc ...

  9. java加密方式

    加密,是以某种特殊的算法改变原有的信息数据,使得未授权的用户即使获得了已加密的信息,但因不知解密的方法,仍然无法了解信息的内容.大体上分为双向加密和单向加密,而双向加密又分为对称加密和非对称加密(有些 ...

  10. jenkins之授权和权限管理

    #:创建角色,给角色授权,然后创建用户,将用户加入到角色(前提先安装插件) #:先将之前的卸载掉 #:然后重启服务,在可选插件搜索Role #:装完重启服务 root@ubuntu:~# system ...