- [Leetcode 3388. Count Beautiful Splits in an Array](#Leetcode 3388. Count Beautiful Splits in an Array)
- [1. 解题思路](#1. 解题思路)
- [2. 代码实现](#2. 代码实现)
1. 解题思路
这一题我的思路还是比较暴力的,首先,我们通过z算法,可以很快找到所有满足subarray 1为subarray 2的prefix的全部可能的分割方法。
然后我们考察所有subarray 1无法成为subarray 2的prefix的情况下,剩下的数组是否可以切分为两个数组使得前者为后者的prefix。而这件事,恰好又可以通过z算法进行实现。
考虑到z算法本身的算法复杂度是 O ( N + M ) O(N+M) O(N+M),因此,整体这道题的算法复杂度量级差不多就为 O ( N 2 ) O(N^2) O(N2),还是比较高的。
最后,关于z算法本身的相关内容,网上已经有非常多了,笔者本人也写过一篇小博客来作为备忘(经典算法:Z算法(z algorithm)),有兴趣的读者可以移步过去了解一下,这里我们就不做过多的展开了。
2. 代码实现
给出python代码实现如下:
python
def z_algorithm(s):
n = len(s)
z = [0 for _ in range(n)]
l, r = -1, -1
for i in range(1, n):
if i > r:
l, r = i, i
while r < n and s[r-l] == s[r]:
r += 1
z[i] = r-l
r -= 1
else:
k = i - l
if z[k] < r - i + 1:
z[i] = z[k]
else:
l = i
while r < n and s[r-l] == s[r]:
r += 1
z[i] = r-l
r -= 1
z[0] = n
return z
class Solution:
def beautifulSplits(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
ans = 0
z = z_algorithm(nums)
for i in range(1, n-1):
zi = z_algorithm(nums[i:])
if z[i] >= i:
ans += (n-i-i)
for j in range(1, i):
if zi[j] >= j:
ans += 1
else:
for j in range(1, n-i):
if zi[j] >= j:
ans += 1
return ans
提交代码评测得到:耗时5594ms,占用内存18.1MB。