[Algorithm][前缀和][和为K的子数组][和可被K整除的子数组][连续数组][矩阵区域和]详细讲解

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1.和为 K 的子数组

1.题目链接

  • 和为 K 的子数组

2.算法原理详解

  • 分析:因为有负数的存在
    • 无法使用"双指针"优化,因为区间求和不具备单调性
    • 可能已经找到前缀和为k的子数组了,但是后面仍然可能会有更长的和为k的子数组存在
  • 思路:前缀和 + 哈希表
    • 前缀和i位置为结尾的所有的子数组
      • 将问题转化为:在[0, i - 1]区间内,有多少个前缀和等于sum[i] - k
      • 此时,该连续区间问题就可以转化为一个前缀和问题了
    • 哈希表<int, int> -> <前缀和, 次数>
  • 细节处理
    • 前缀和加入哈希表的时机?
      • 由于是在[0, i - 1]区间内,找有多少个前缀和等于sum[i] - k
      • 所以在计算i位置之前,哈希表里面只保存[0, i - 1]位置的前缀和
    • 不用真的创建一个前缀和数组
      • 因为只关⼼在i位置之前,有多少个前缀和等于sum[i] - k
      • 用一个变量sum来标记前一个位置的前缀和即可
    • 如果整个前缀和等于k呢?
      • hash[0] = 1
      • 即:默认哈希表中存在一个前缀和为0的值
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3.代码实现

int SubarraySum(vector<int>& nums, int k) 
{
    unordered_map<int, int> hash; // <前缀和, 次数>
    hash[0] = 1;

    int ret = 0, sum = 0; // 标识前一个位置的前缀和
    for(auto& e : nums)
    {
        sum += e; // 计算当前位置的前缀和

        if(hash.count(sum - k))
        {
            ret += hash[sum - k];
        }

        hash[sum]++; // 将i位置的前缀和入hash
    }

    return ret;
}

2.和可被 K 整除的子数组

1.题目链接

  • 和可被 K 整除的子数组

2.算法原理详解

  • 前置知识
    • 同余定理(a - b) / p = k -> a % p == b % p
    • C++ [ 负数 % 正数 ] [负数 \% 正数] [负数%正数]结果修正
      • 结果 [ 负数 % 正数 ] [负数 \% 正数] [负数%正数] -> 负数
        • 尽可能让商,进行向0取整
      • 修正a % p + p
      • 正负统一(a % p + p) % p
  • 分析:因为有负数的存在
    • 无法使用"双指针"优化,因为区间求和不具备单调性
    • 可能已经找到前缀和可以被k整除的子数组了,但是后面仍然可能会有更长的前缀和可以被k整除的子数组存在
  • 思路:前缀和 + 哈希表
    • 前缀和i位置为结尾的所有的子数组
      • 将问题转化为:在[0, i - 1]区间内,有多少个前缀和的余数等于(sum % k + k) % k
      • 此时,该连续区间问题就可以转化为一个前缀和问题了
    • 哈希表<int, int> -> <前缀和, 次数>
  • 细节处理
    • 前缀和加入哈希表的时机?
      • 由于是在[0, i - 1]区间内,找有多少个前缀和的余数等于(sum % k + k) % k
      • 所以在计算i位置之前,哈希表里面只保存[0, i - 1]位置的前缀和的余数
    • 不用真的创建一个前缀和数组
      • 因为只关⼼在i位置之前,有多少个前缀和的余数等于(sum % k + k) % k
      • 用一个变量sum来标记前一个位置的前缀和即可
    • 如果整个前缀和等于k呢?
      • hash[0] = 1
      • 即:默认哈希表中存在一个前缀和余数为0的值
        [Algorithm][前缀和][和为K的子数组][和可被K整除的子数组][连续数组][矩阵区域和]详细讲解,OJ,算法,前缀和,和为K的子数组,和可被K整除的子数组,连续数组,矩阵区域和,leetcode

3.代码实现

int subarraysDivByK(vector<int>& nums, int k) 
{
    unordered_map<int, int> hash;// <前缀和余数, 次数>
    hash[0] = 1;

    int sum = 0, ret = 0; // 用于标记前一个位置的前缀和
    for(auto& e : nums)
    {
        sum += e; // 计算当前位置的前缀和

        int tmp = (sum % k + k) % k; // 修正后的余数
        if(hash.count(tmp))
        {
            ret += hash[tmp];
        }

        hash[tmp]++; // 将i位置的前缀和的余数入hash
    }

    return ret;
}

3.连续数组

1.题目链接

  • 连续数组

2.算法原理详解

  • 问题转化

    • 将所有的 0 0 0修改成 − 1 -1 1
    • 在数组中,找出最长的子数组,使子数组中所有元素的和为0
  • [和为k的子数组] -> [和为0的子数组]

  • 思路:前缀和 + 哈希表

    • 前缀和i位置为结尾的所有的子数组
      • 将问题转化为:在[0, i - 1]区间内,有多少个前缀和等于sum
      • 此时,该连续区间问题就可以转化为一个前缀和问题了
    • 哈希表<int, int> -> <前缀和,下标>
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  • 细节处理

    • 前缀和加入哈希表的时机?`
      • 在计算i位置之前,哈希表里面只保存[0, i - 1]位置的前缀和
      • 所以,使用完之后,丢进哈希表
    • 如果哈希表中有重复的(sum, i),如何存?
      • 因为要找最长的子数组
      • 所以只需要保留前面的那一对(sum, i)即可
    • 不用真的创建一个前缀和数组
      • 因为只关⼼在i位置之前,有多少个前缀和等于sum
      • 用一个变量sum来标记前一个位置的前缀和即可
    • 默认的前缀和为0的情况,如何存?
      • hash[0] = -1
    • 长度怎么算?
      • i - j
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3.代码实现

int FindMaxLength(vector<int>& nums) 
{
    unordered_map<int, int> hash; // <前缀和, 下标>
    hash[0] = -1; // 默认有一个前缀和为0的情况

    int sum = 0, len = 0; // 标记前一次的前缀和
    for(int i = 0; i < nums.size(); i++)
    {
        sum += nums[i] == 0 ? -1 : 1;

        if(hash.count(sum))
        {
            len = max(len, i - hash[sum]); // 更新最大长度
        }
        else
        {
            hash[sum] = i; // 将(sum, i)入hash
        }
    }

    return len;
}

4.矩阵区域和

1.题目链接

  • 矩阵区域和

2.算法原理详解

  • 该题就是对**[二维前缀和]**的一个实际应用

  • 左上角/右上角坐标可能会越界

    • 左上角:
      • x 1 = m a x ( 0 , i − k ) + 1 x_1 = max(0, i - k) + 1 x1=max(0,ik)+1
      • y 1 = m a x ( 0 , j − k ) + 1 y_1 = max(0, j - k) + 1 y1=max(0,jk)+1
    • 右下角
      • x 2 = m i n ( m − 1 , i + k ) + 1 x_2 = min(m - 1, i + k) + 1 x2=min(m1,i+k)+1
      • y 2 = m i n ( n − 1 , j + k ) + 1 y_2 = min(n - 1, j + k) + 1 y2=min(n1,j+k)+1
        [Algorithm][前缀和][和为K的子数组][和可被K整除的子数组][连续数组][矩阵区域和]详细讲解,OJ,算法,前缀和,和为K的子数组,和可被K整除的子数组,连续数组,矩阵区域和,leetcode
  • 下标的映射关系
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3.代码实现

vector<vector<int>> MatrixBlockSum(vector<vector<int>>& mat, int k) 
{
    int row = mat.size(), col = mat[0].size();

    // 预处理前缀和数组
    vector<vector<int>> dp(row + 1, vector<int>(col + 1));
    for(int i = 1; i <= row; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= col; j++)
        {
            // 下标映射关系 dp[x, y] -> mat[x - 1][y - 1]
            dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] \
					- dp[i - 1][j - 1] + mat[i - 1][j - 1];
        }
    }

    // 使用前缀和数组
    vector<vector<int>> ret(row, vector<int>(col));
    for(int i = 0; i < row; i++)
    {
        for(int j = 0; j < col; j++)
        {
            // 下标映射关系 ret[x][y] -> dp[x + 1][y + 1]
            int x1 = max(0, i - k) + 1;
            int y1 = max(0, j - k) + 1;
            int x2 = min(row - 1, i + k) + 1;
            int y2 = min(col - 1, j + k) + 1;

            ret[i][j] = dp[x2][y2] - dp[x1 - 1][y2] \
					- dp[x2][y1 - 1] + dp[x1 - 1][y1 - 1];
        }
    }

    return ret;
}

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