lintcode:子数组之和为0
题目:
给定一个整数数组,找到和为零的子数组。你的代码应该返回满足要求的子数组的起始位置和结束位置
给出[-3, 1, 2, -3, 4],返回[0, 2] 或者 [1, 3].
解题:
更新
子树的和是0,根据给的例子:[-3, 1, 2, -3, 4],其累加和【-3,-2,0,-3,1】中心出现了一个数0 ,同时发现两个-3,第一个-3开始到第二个-3之前的部分就是这个子数组
数组【1,2,3,-5,3】,其累加和【1,3,6,1,5】,两个1之间的部分就是答案,根据元素数组:不包括第一个1的位置,包括第二个1的位置
所以:计算累加和,当和的值之前已经出现了,这个区间内的数就是子数组的起始id
注意:当包括0位置的时候,包括0位置,不包括最后一个位置
当不包括0位置的时候,包括上一个数位置,不包括当前位置
这个时候需要加入一个值防止是第一个数,put(0,-1),表示还没有数的时候数是0,起始位置是-1,这样当包括0位置的情况,转化为不包括0的情况
public class Solution {
/**
* @param nums: A list of integers
* @return: A list of integers includes the index of the first number
* and the index of the last number
*/
public ArrayList<Integer> subarraySum(int[] nums) {
// write your code here
ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
if(nums == null || nums.length == 0){
return result;
}
HashMap<Integer,int[]> map = new HashMap<Integer,int[]>();
map.put(0,new int[]{-1});// 第一个元素为 0 id 应该为-1
int sum = 0;
for(int i=0;i<nums.length;i++){
sum += nums[i];
int[] value = map.get(sum);
if( value == null){
value = new int[]{i};
map.put(sum,value);
}else{
result.add(value[0] + 1);
result.add(i);
return result;
}
}
return result;
}
}
纯暴力,时间超时
Java程序:
public class Solution {
/**
* @param nums: A list of integers
* @return: A list of integers includes the index of the first number
* and the index of the last number
*/
public ArrayList<Integer> subarraySum(int[] nums) {
// write your code here
ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
for(int i=0;i<nums.length;i++){
if(nums[i]==0){
result.add(i);
result.add(i);
return result;
}
for(int j=i+1;j<nums.length;j++){
int sum = 0;
for(int k = i;k<=j;k++){
sum+=nums[k];
}
if(sum==0){
result.add(i);
result.add(j);
return result;
}
}
}
return result;
}
}
时间复杂度:O(n3)
参考编程之美,时间复杂度降为:O(n2),这个转换其实很简单,但是有可能你就不知道
Java程序:
public class Solution {
/**
* @param nums: A list of integers
* @return: A list of integers includes the index of the first number
* and the index of the last number
*/
public ArrayList<Integer> subarraySum(int[] nums) {
// write your code here
ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
for(int i=0;i<nums.length;i++){
if(nums[i]==0){
result.add(i);
result.add(i);
return result;
}
int sum = 0;
for(int j=i;j<nums.length;j++){
sum+=nums[j];
if(sum==0){
result.add(i);
result.add(j);
return result;
}
}
}
return result;
}
}
总耗时: 4127 ms
转化成Python程序:
class Solution:
"""
@param nums: A list of integers
@return: A list of integers includes the index of the first number
and the index of the last number
"""
def subarraySum(self, nums):
# write your code here
numslen = len(nums)
for i in range(numslen):
sum = 0
for j in range(i,numslen):
sum+=nums[j]
if sum==0:
return [i,j]
总耗时: 974 ms
时间复杂度,也可以降到O(n)
这里利用到HashMap,从nums[0] 到nums[nums.length-1]的和,都添加到HashMap中,在这个求和的过程中回出现下面情况:
sum0->i = sum0->j
这里就说明sum(i+1)->j的和是0
这样时间复杂度就是O(n)
Java程序:
public class Solution {
/**
* @param nums: A list of integers
* @return: A list of integers includes the index of the first number
* and the index of the last number
*/
public ArrayList<Integer> subarraySum(int[] nums) {
// write your code here
int numslen = nums.length;
ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer,Integer>();
map.put(0,-1);
int sum = 0;
for(int i=0;i<numslen;i++){
sum+=nums[i];
if(map.containsKey(sum)){
result.add(map.get(sum) + 1);
result.add(i);
return result;
}
map.put(sum,i);
}
return result;
}
}
总耗时: 4520 ms
Python程序:
class Solution:
"""
@param nums: A list of integers
@return: A list of integers includes the index of the first number
and the index of the last number
"""
def subarraySum(self, nums):
# write your code here
numslen = len(nums)
d = {0:-1}
sum = 0
for i in range(numslen):
sum = sum + nums[i]
if sum in d:
return [d.get(sum) + 1,i]
d[sum] = i
总耗时: 1361 ms
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