本文涉及知识点

二分查找算法合集
C++算法：滑动窗口总结

LeetCode 100257找出唯一性数组的中位数

给你一个整数数组 nums 。数组 nums 的 唯一性数组 是一个按元素从小到大排序的数组，包含了 nums 的所有非空子数组中不同元素的个数。
换句话说，这是由所有 0 <= i <= j < nums.length 的 distinct(nums[i…j]) 组成的递增数组。
其中，distinct(nums[i…j]) 表示从下标 i 到下标 j 的子数组中不同元素的数量。
返回 nums 唯一性数组 的 中位数 。
注意，数组的 中位数 定义为有序数组的中间元素。如果有两个中间元素，则取值较小的那个。

示例 1：
输入：nums = [1,2,3]
输出：1
解释：
nums 的唯一性数组为 [distinct(nums[0…0]), distinct(nums[1…1]), distinct(nums[2…2]), distinct(nums[0…1]), distinct(nums[1…2]), distinct(nums[0…2])]，即 [1, 1, 1, 2, 2, 3] 。唯一性数组的中位数为 1 ，因此答案是 1 。
示例 2：
输入：nums = [3,4,3,4,5]
输出：2
解释：
nums 的唯一性数组为 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3] 。唯一性数组的中位数为 2 ，因此答案是 2 。
示例 3：
输入：nums = [4,3,5,4]
输出：2
解释：
nums 的唯一性数组为 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3] 。唯一性数组的中位数为 2 ，因此答案是 2 。
提示：
1 <= nums.length <= 10⁵
1 <= nums[i] <= 10⁵

二分查找、滑动窗口

二分窗口

唯一性数组的长度为long long llTotal = (long long)m_c * (1 + m_c) / 2。
令f(x) 等于唯一性数组小于等于x的元素数量。如果f(x) < (llTotal +1)/2 ，则x一定不是解；否则，可能是解。可能是解的最小值便是解minLen。
令检查函数是Check(x)是f(x) >= (llTotal +1)/2 ，则当x < minLen时，Check(x)
$$\{\begin{array}{llc}Check(x)=false& & x<minLen\\ Check(x)=true& & other\end{array}$$
寻找第一个符合的元素，故用左开右闭空间。

滑动窗口

用封装类CKeyCount cnt记录[left,right)中不同数的数量。$\forall$left，对应right为以下情况之一：
一，right 为m_c。
二，cnt中的数量超过minLen，如果多个符合，right取最小值。
如果符合情况二（无论是否符合情况一），以left开始，长度小于等于minLen的数量为：right-left-1。
否则，长度小于等于minLen的数量为：right-left。

$\forall$left，left+1对应的right（令为right1) 只会不变或变大。可以用反证法证明：
因为：righ1 < right。故right1不为m_c，故只能是情况二。即：有minLen+1个元素，那left,righ1至少有minLen+1个元素，故right1或更小的数才是right。和假设矛盾。

代码

核心代码

template<class KEY>
class CKeyCount
{
public:
	void Add(const KEY& key, int iCount)
	{
		Cnt[key] += iCount;
		if (0 == Cnt[key])
		{
			Cnt.erase(key);
		}
	}
	std::unordered_map<KEY, int> Cnt;
};

namespace NBinarySearch
{
	template<class INDEX_TYPE, class _Pr>
	INDEX_TYPE FindFrist(INDEX_TYPE left, INDEX_TYPE rightInclue, _Pr pr)
	{
		while (rightInclue - left > 1)
		{
			const auto mid = left + (rightInclue - left) / 2;
			if (pr(mid))
			{
				rightInclue = mid;
			}
			else
			{
				left = mid;
			}
		}
		return rightInclue;
	}

	template<class INDEX_TYPE, class _Pr>
	INDEX_TYPE FindEnd(INDEX_TYPE leftInclude, INDEX_TYPE right, _Pr pr)
	{
		while (right - leftInclude > 1)
		{
			const auto mid = leftInclude + (right - leftInclude) / 2;
			if (pr(mid))
			{
				leftInclude = mid;
			}
			else
			{
				right = mid;
			}
		}
		return leftInclude;
	}
}

class Solution {
public:
	int medianOfUniquenessArray(vector<int>& nums) {
		m_c = nums.size();
		long long llTotal = (long long)m_c * (1 + m_c) / 2;
		auto Can = [&](int iMinLen) {
			CKeyCount<int> cnt;
			long long llCnt = 0;
			for (int left = 0, right = 0; left < m_c; left++) {
				for (; (right < m_c)&& (cnt.Cnt.size() <= iMinLen); right++) {	
					cnt.Add(nums[right],1);
				}
				llCnt += right - left - (cnt.Cnt.size() > iMinLen) ;
				cnt.Add(nums[left], -1);
			}
			return llCnt >= (llTotal+1) / 2;
		};
		const int iRet = NBinarySearch::FindFrist(-1, m_c, Can);
		return iRet;
	}
	int m_c;
};

测试用例

template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
	if (v1.size() != v2.size())
	{
		assert(false);
		return;
	}
	for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
	{
		assert(v1[i] == v2[i]);
	}
}

template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
	assert(t1 == t2);
}

int main()
{
	vector<int> nums;
	{
		Solution slu;
		nums = { 1 };
		auto res = slu.medianOfUniquenessArray(nums);
		Assert(1, res);
	}
	{
		Solution slu;
		nums = { 4,3,5,4 };
		auto res = slu.medianOfUniquenessArray(nums);
		Assert(2, res);
	}
	{
		Solution slu;
		nums = { 1,2,3 };
		auto res = slu.medianOfUniquenessArray(nums);
		Assert(1, res);
	}
	{
		Solution slu;
		nums = { 3,4,3,4,5 };
		auto res = slu.medianOfUniquenessArray(nums);
		Assert(2, res);
	}
	
}

扩展阅读

视频课程

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子墨子言之：事无终始，无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙，那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用**C++**实现。