303. 区域和检索 - 数组不可变
给定一个整数数组 nums,处理以下类型的多个查询:
计算索引 left 和 right (包含 left 和 right)之间的 nums 元素的 和 ,其中 left <= right
实现 NumArray 类:
- NumArray(int[] nums) 使用数组 nums 初始化对象
- int sumRange(int i, int j) 返回数组 nums 中索引 left 和 right 之间的元素的 总和 ,包含 left 和 right 两点(也就是 nums[left] + nums[left + 1] + … + nums[right] )
示例 1:
输入:
["NumArray", "sumRange", "sumRange", "sumRange"]
[[[-2, 0, 3, -5, 2, -1]], [0, 2], [2, 5], [0, 5]]
输出:
[null, 1, -1, -3]
解释:
NumArray numArray = new NumArray([-2, 0, 3, -5, 2, -1]);
numArray.sumRange(0, 2); // return 1 ((-2) + 0 + 3)
numArray.sumRange(2, 5); // return -1 (3 + (-5) + 2 + (-1))
numArray.sumRange(0, 5); // return -3 ((-2) + 0 + 3 + (-5) + 2 + (-1))
提示:
- 1 < = n u m s . l e n g t h < = 1 0 4 1 <= nums.length <= 10^4 1<=nums.length<=104
- − 1 0 5 < = n u m s [ i ] < = 1 0 5 -10^5 <= nums[i] <= 10^5 −105<=nums[i]<=105
- 0 < = i < = j < n u m s . l e n g t h 0 <= i <= j < nums.length 0<=i<=j<nums.length
- 最多调用 1 0 4 10^4 104 次 sumRange 方法
思路:(前缀和)
根据数学层面可以这样理解:
代码理解: 前缀和数组 sums[i]里面存的就是原数组num的前 i 项和,例如sums[2] 这里面存的就是原数组num的前2项和
而数组最大的优点就是便于可以直接根据索引查找,前缀和就是充分运用了数组这个优点,只要理解了前缀和这个概念,代码的思路其实很简单 思路:
1、首先创建一个前缀和数组int []sums
2、由于前缀和数组sums[]里面存的是原数组num的前i项和,故使用其构造方法创建前缀数组sums[]时,要引入原数组num[]
3、注意创建sums[]数组时要注意,数组长度比数组要大一个数组空间,方便数组查询
4、创建完毕后,就直接根据传过来的right和left来对前缀和数组进行查找,注意查找right时注意加一,防止数组下标越界 , 5、查找到之后,再让两个查找到的数进行相减
6、相减之后的数就返回其值
代码:(Java)
public class NumArray {
public int[] sums;
public NumArray(int[] nums) {
sums = new int[nums.length + 1];
sums[0] = 0;
for(int i = 1; i <= nums.length ; i++) {
sums[i] = sums[i - 1] + nums[i - 1];
}
}
public int sumRange(int left, int right) {
return sums[right+1] - sums[left];
}
}
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int numbers [][] = {{-2, 0, 3, -5, 2, -1}, {0, 2}, {2, 5}, {0, 5}};
int sums[] = new int[numbers.length - 1];
NumArray numary = new NumArray(numbers[0]);
for(int i = 1; i < numbers.length; i++) {
sums[i-1] = numary.sumRange(numbers[i][0], numbers[i][1]);
System.out.print(sums[i - 1] + " ");
}
}
}
复杂度分析:
-
时间复杂度:初始化 O(n),每次检索 O(1),其中 n 是数组 nums的长度。 初始化需要遍历数组 nums 计算前缀和,时间复杂度是 O(n)。 每次检索只需要得到两个下标处的前缀和,然后计算差值,时间复杂度是 O(1)。
-
空间复杂度:O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。需要创建一个长度为 n+1的前缀和数组。
注:仅供学习参考!
题目来源:力扣。