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[1、2、有序三元组的最大值 - 预处理前后最大值 + 遍历](#1、2、有序三元组的最大值 - 预处理前后最大值 + 遍历)
[2、无限数组的最短子数组 - 前缀和 + 滑动窗口](#2、无限数组的最短子数组 - 前缀和 + 滑动窗口)
1、2、有序三元组的最大值 - 预处理前后最大值 + 遍历
(1)预处理前后值+遍历(枚举j)
思路:
这题思路跟第368场的100114. 元素和最小的山形三元组 II很像
我自己写的!
我们可以预处理nums[j]的前后最大值pre[j]和beh[j](在【1,n-2】范围内)
然后枚举【1,n-2】区间的(pre[i] - nums[i])* beh[i],更新最大值即可
这样可以保证ijk的下标顺序,也能顺利找到最大值
java
class Solution {
public long maximumTripletValue(int[] nums) {
long maxx=0;
int n=nums.length;
int[] pre=new int[n],beh=new int[n];
pre[0]=nums[0];
beh[n-1]=nums[n-1];
for(int j=1;j<n-1;j++)
if(nums[j-1]>pre[j-1]) pre[j]=nums[j-1];
else pre[j]=pre[j-1];
for(int j=n-2;j>0;j--)
if(nums[j+1]>beh[j+1]) beh[j]=nums[j+1];
else beh[j]=beh[j+1];
for(int j=1;j<n-1;j++)
maxx=Math.max(maxx,(long)(pre[j]-nums[j])*beh[j]);
return maxx==0? 0:maxx;
}
}
(2)枚举k
思路:
我们枚举k,然后维护k左边(nums[i]-nums[j])的最大值
我们可以在遍历的过程中,维护 nums[i]的最大值 preMax,同时维护preMax 减当前元素的最大值 maxDiff,这就是 k 左边 nums[i]−nums[j] 的最大值。
javaclass Solution { public long maximumTripletValue(int[] nums) { long maxx=0; int premaxdiff=0,premax=0; for(int x:nums) { maxx=Math.max(maxx,(long)premaxdiff*x); premaxdiff=Math.max(premaxdiff,premax-x); premax=Math.max(premax,x); } return maxx==0? 0:maxx; } }
2、无限数组的最短子数组 - 前缀和 + 滑动窗口
思路:
第一次思路跟灵神一样!激动!
设sum为数组值之和
因为求的是子数组的和,因此可以用前缀和优化
无穷个拼接数组,实际上就是【某后段+中间完整段+某前段】,中间完整段之和是固定的
因此我们可以只考虑两端拼接后的数组newnums,找newnums中子数组之和 = target%sum 的最短元素个数minx,最后答案返回minx+中间段数*数组元素个数即可
当我们去掉中间完整段后,找满足条件的最小子数组长度可以用滑动窗口
java
class Solution {
public int minSizeSubarray(int[] nums, int target) {
int n=nums.length,res=Integer.MAX_VALUE;
long tol=0;
int[] s=new int[2*n+1];
for(int i=1;i<=2*n;i++) s[i]=s[i-1]+nums[(i-1)%n]; //求两段连起来的数组的前缀和
int st=0;
for(int ed=0;ed<2*n;ed++) //滑动窗口求最短元素个数
{
tol=s[ed+1]-s[st];
while(tol>target%s[n])
{
tol-=nums[st++%n];
}
if(tol==target%s[n]) res=Math.min(res,ed-st+1);
}
return res==Integer.MAX_VALUE? -1:res+(int)(target/s[n])*n; //最后再加上中间省略的完整段
}
}