给定一个有序的正数数组,我们的任务是找到连续子数组的第k个最小和。
例子:
Input : a[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
k = 4
Output : 3
Explanation : List of sorted subarray sum: {1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 9, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 15, 18, 20, 21}. 4th smallest element is 3.
Input : a[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
k = 13
Output: 10
一个幼稚的方法是首先生成所有连续的子数组和,这可以通过预先计算前缀和在O(N ^ 2)中完成。对求和数组进行排序,并给出第k个最小元素。
更好的方法(对于具有小数和的数组)是使用二进制搜索。首先,我们将预先计算一个前缀和数组。现在,我们对数量进行二进制搜索,该数量可能是第k个最小和的候选值,该最小和将在[0,数组的总和]范围内。现在,假设我们有一个名为calculateRank的函数,它将为我们提供连续子数组和的排序数组中任何数字的排名。在二进制搜索中,我们将使用此calculateRank函数检查中间元素的秩是否小于K,如果是,则将起始点减小为mid + 1,否则将其大于或等于K,然后减小终点指向中1,并更新答案变量。
现在让我们回到calculateRank函数。在这里,我们也将使用二进制搜索,但是要在前缀和数组上进行迭代。我们将在数组上进行迭代,并假设我们在第ith个索引上,我们将计算以起始元素作为第i个元素(其总和较小)可以构成多少子数组而不是我们必须计算其排名的中间元素。我们对所有元素进行处理,然后将每个元素的计数相加,得出中间元素的排名。要计算从第ith个索引开始的子数组的数量,我们在前缀和上使用binary。
C++实现使事情更清晰。
// CPP program to find k-th smallest sum
#include "algorithm"
#include "iostream"
#include "vector"
using namespace std;
int CalculateRank(vector prefix, int n, int x)
{
int cnt;
// Initially rank is 0.
int rank = 0;
int sumBeforeIthindex = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
// Calculating the count the subarray with
// starting at ith index
cnt = upper_bound(prefix.begin(), prefix.end(),
sumBeforeIthindex + x) - prefix.begin();
// Subtracting the subarrays before ith index.
cnt -= i;
// Adding the count to rank.
rank += cnt;
sumBeforeIthindex = prefix[i];
}
return rank;
}
int findKthSmallestSum(int a[], int n, int k)
{
// PrefixSum array.
vector prefix;
// Total Sum initially 0.
int sum = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
sum += a[i];
prefix.push_back(sum);
}
// Binary search on possible
// range i.e [0, total sum]
int ans = 0;
int start = 0, end = sum;
while (start <= end) {
int mid = (start + end) >> 1;
// Calculating rank of the mid and
// comparing with K
if (CalculateRank(prefix, n, mid) >= k) {
// If greater or equal store the answer
ans = mid;
end = mid - 1;
}
else {
start = mid + 1;
}
}
return ans;
}
int main()
{
int a[] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 };
int k = 13;
int n = sizeof(a)/sizeof(a[0]);
cout << findKthSmallestSum(a, n, k);
return 0;
}
10
时间复杂度: O(N Log N Log SUM)。这里N是元素数,SUM是数组和。
CalculateRank函数需要O(N log N)时间,称为Log SUM时间。
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