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LintCode-最接近0的子数组和

优良自学吧提供LintCode-最接近0的子数组和,LintCode-最接近零的子数组和 给定一个整数数组,找到一个和最接近于零的子数组。返回第一个和最有一个指数。你的代码应该返回满足要求的子数组的起始位置和结束位置 样例 给出[-3, 1, 1, -3, 5],返回[0, 2],[1,

LintCode-最接近零的子数组和

给定一个整数数组,找到一个和最接近于零的子数组。返回第一个和最有一个指数。你的代码应该返回满足要求的子数组的起始位置和结束位置

样例

给出[-3, 1, 1, -3, 5],返回[0, 2][1, 3] [1, 1], [2, 2] 或者[0, 4]

挑战

O(nlogn)的时间复杂度

分析:首先O(n^2)的算法很好想,直接枚举起点就行,看到挑战的复杂度,想肯定要排序或者二分什么的,这里没找出能二分的性质来,所以想只能想排序了,我们知道连续数组的和其实就是前缀和之间的差,而要求和最接近于零,也就是说,两个前缀和要最接近,那么直接前缀和排序,相邻两项比较即可

代码:

class Solution {
public:
    /**
     * @param nums: A list of integers
     * @return: A list of integers includes the index of the first number 
     *          and the index of the last number
     */
    vector<int> subarraySumClosest(vector<int> nums){
        // write your code here
        vector<pair<int,int> > sum;
        int temp = 0;
        sum.push_back(make_pair(temp,-1));
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            temp+=nums[i];
            sum.push_back(make_pair(temp,i));
        }
        sort(sum.begin(),sum.end());
        int start,end;
        int diff = INT_MAX;
        for(int i=1;i<sum.size();i++)
        {
            if(abs(sum[i].first-sum[i-1].first)<=diff)
            {
                diff = abs(sum[i].first-sum[i-1].first);
                start = min(sum[i].second,sum[i-1].second)+1;
                end = max(sum[i].second,sum[i-1].second);
            }
        }
        vector<int> ret;
        ret.push_back(start);
        ret.push_back(end);
        return ret;
    }
};



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