day114—同向双指针(数组)—统计得分小于K的子数组数目(LeetCode-2302)

题目描述

一个数组的 分数 定义为数组之和 乘以 数组的长度。

  • 比方说,[1, 2, 3, 4, 5] 的分数为 (1 + 2 + 3 + 4 + 5) * 5 = 75

给你一个正整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回 nums 中分数 严格小于 k非空整数子数组数目

子数组 是数组中的一个连续元素序列。

示例 1:

复制代码
输入:nums = [2,1,4,3,5], k = 10
输出:6
解释:
有 6 个子数组的分数小于 10 :
- [2] 分数为 2 * 1 = 2 。
- [1] 分数为 1 * 1 = 1 。
- [4] 分数为 4 * 1 = 4 。
- [3] 分数为 3 * 1 = 3 。 
- [5] 分数为 5 * 1 = 5 。
- [2,1] 分数为 (2 + 1) * 2 = 6 。
注意,子数组 [1,4] 和 [4,3,5] 不符合要求,因为它们的分数分别为 10 和 36,但我们要求子数组的分数严格小于 10 。

示例 2:

复制代码
输入:nums = [1,1,1], k = 5
输出:5
解释:
除了 [1,1,1] 以外每个子数组分数都小于 5 。
[1,1,1] 分数为 (1 + 1 + 1) * 3 = 9 ,大于 5 。
所以总共有 5 个子数组得分小于 5 。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 105
  • 1 <= nums[i] <= 105
  • 1 <= k <= 1015

解决方案:

问题定义

  • 统计所有乘积严格小于k的连续子数组的个数

  • 乘积定义为:子数组的和 × 子数组的长度

  • 实际上就是:(nums[l] + ... + nums[r]) * (r - l + 1) < k

核心思路

  1. 维护一个滑动窗口 [left, i],保证窗口内的乘积 < k

  2. 当新元素加入导致乘积 ≥ k 时,从左边收缩窗口直到乘积重新 < k

  3. 对于每个右端点 i,以 i结尾的满足条件的子数组数量 = 窗口长度

关键点

  • 乘积计算:sum * 窗口长度,其中 sum是窗口内元素的和

  • sum * (i-left+1) ≥ k时收缩窗口

  • 收缩后,窗口 [left, i]的乘积一定 < k

  • 此时,以 i结尾的有效子数组有:

    • [left, i]

    • [left+1, i]

    • ...

    • [i, i]

    • i-left+1

为什么这样计算

  • 如果整个窗口的乘积 < k,那么窗口内所有以i结尾的子数组乘积都 < k

  • 因为更短的子数组(去掉左边元素)和更小,乘积也更小

  • 所以可以直接加上窗口长度

时间复杂度:O(n),每个元素最多进出窗口各一次

结果:返回所有乘积小于k的连续子数组的总数。

函数源码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    long long countSubarrays(vector<int>& nums, long long k) {
        int len=nums.size();
        long long ans=0;
        int left=0;
        long long sumNum=0;
        long long n=0;

        for(int i=0;i<len;i++){
            sumNum+=nums[i];
            while(sumNum*(i-left+1)>=k){
                sumNum-=nums[left];
                left+=1;
            }
            ans+=i-left+1;
        }
        return ans;
    }
};
相关推荐
复杂网络3 小时前
多个 Claude Code 与多个 Codex 协同工作:设计与实现方案
算法
HjhIron19 小时前
面试常客:字符串算法从入门到进阶
算法·面试
吴佳浩20 小时前
DeepSeek DSpark:Confidence-Scheduled Speculative Decoding 技术解析
人工智能·算法·deepseek
触底反弹1 天前
🧠 搞懂 Token,才算真正入门大模型——从分词原理到 Embedding 语义实战
javascript·人工智能·算法
vivo互联网技术1 天前
ICLR 2026 | 基于后验采样的图像恢复方法LearnIR:人脸去阴影、去雾
人工智能·算法·aigc
浮生望1 天前
JS字符串与回文算法:从包装类到双指针的面试进阶之路
javascript·算法
黄敬峰1 天前
面试必刷:从JS底层包装类到双指针,彻底搞懂字符串与回文算法
算法
地平线开发者2 天前
J6B vio scenario sample
算法
BothSavage2 天前
Trae远程开发中DeepSeek自定义模型4054错误的排查与修复
算法