📅  最后修改于: 2023-12-03 15:41:37.368000             🧑  作者: Mango
本文将介绍如何计算一个数组中乘积可被 4 整除的所有子数组。
输入一个整数数组,计算其中乘积可被 4 整除的所有子数组的个数。
遍历整个数组,对每个元素,统计乘积可被 4 整除的子数组个数。具体做法如下:
count
记录满足条件的子数组个数。prefixProduct
记录以当前元素为结尾的所有子数组的乘积。count
加上 prefixProduct
的值,并将 prefixProduct
的值乘以 2。prefixProduct
置为 1。count
。代码实现如下:
def countSubarrays(nums):
count = prefixProduct = 0
for num in nums:
if num % 2 == 0:
prefixProduct = prefixProduct * 2 + 1
count += prefixProduct
else:
prefixProduct = 1
return count
方法一的时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(1)$。如果数据规模较大,需要考虑优化算法。下面介绍一种时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(1)$ 的优化算法。
假设当前子数组的左右边界分别为 left
和 right
。如果区间内的所有数乘积为 4 的倍数,说明区间内必须有至少两个偶数。因此,可以通过遍历数组同时维护两个指针 left
和 right
,满足区间 [left, right]
内的所有数乘积为 4 的倍数。
具体做法如下:
count
记录满足条件的子数组个数。evenCount
记录当前区间内偶数的个数。left
和 right
,初始值均为 0。evenCount
的值加 1。evenCount
大于等于 2,将 count
加上 right - left + 1
。evenCount
置为 0。right
加 1。count
。代码实现如下:
def countSubarrays(nums):
count = evenCount = left = right = 0
for num in nums:
if num % 2 == 0:
evenCount += 1
if evenCount >= 2:
count += right - left + 1
if num % 2 == 1:
evenCount = 0
right += 1
return count
本文介绍了两种方法计算乘积可被 4 整除的所有子数组的个数。方法一的时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(1)$。方法二的时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(1)$,但实现较为复杂。对于数据规模较小的情况,可以选择方法一;对于数据规模较大的情况,建议选择方法二。