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力扣题解| 剑指 Offer 57 - II. 和为s的连续正数序列
阅读量:2441 次
发布时间:2019-05-10

本文共 2163 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

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输入一个正整数 target ,输出所有和为 target 的连续正整数序列(至少含有两个数)。

序列内的数字由小到大排列,不同序列按照首个数字从小到大排列。

示例 1:

输入:target = 9输出:[[2,3,4],[4,5]]

示例 2:

输入:target = 15输出:[[1,2,3,4,5],[4,5,6],[7,8]]

结题思路:

什么是滑动窗口

滑动窗口可以看成数组中框起来的一个部分。在一些数组类题目中,我们可以用滑动窗口来观察可能的候选结果。当滑动窗口从数组的左边滑到了右边,我们就可以从所有的候选结果中找到最优的结果。

对于这道题来说,数组就是正整数序列 [1, 2, 3, \dots, n][1,2,3,…,n]。我们设滑动窗口的左边界为 ii,右边界为 jj,则滑动窗口框起来的是一个左闭右开区间 [i, j)[i,j)。注意,为了编程的方便,滑动窗口一般表示成一个左闭右开区间。在一开始,i=1, j=1i=1,j=1,滑动窗口位于序列的最左侧,窗口大小为零。

滑动窗口示意图

 

滑动窗口的重要性质是:窗口的左边界和右边界永远只能向右移动,而不能向左移动。这是为了保证滑动窗口的时间复杂度是 O(n)O(n)。如果左右边界向左移动的话,这叫做“回溯”,算法的时间复杂度就可能不止 O(n)O(n)。

在这道题中,我们关注的是滑动窗口中所有数的和。当滑动窗口的右边界向右移动时,也就是 j = j + 1,窗口中多了一个数字 j,窗口的和也就要加上 j。当滑动窗口的左边界向右移动时,也就是 i = i + 1,窗口中少了一个数字 i,窗口的和也就要减去 i。滑动窗口只有 右边界向右移动(扩大窗口) 和 左边界向右移动(缩小窗口) 两个操作,所以实际上非常简单。

如何用滑动窗口解这道题

要用滑动窗口解这道题,我们要回答两个问题:

第一个问题,窗口何时扩大,何时缩小?

第二个问题,滑动窗口能找到全部的解吗?
对于第一个问题,回答非常简单:

  1. 当窗口的和小于 target 的时候,窗口的和需要增加,所以要扩大窗口,窗口的右边界向右移动。
  2. 当窗口的和大于 target 的时候,窗口的和需要减少,所以要缩小窗口,窗口的左边界向右移动。
  3. 当窗口的和恰好等于 target 的时候,我们需要记录此时的结果。设此时的窗口为 [i, j)[i,j),那么我们已经找到了一个 ii 开头的序列,也是唯一一个 ii 开头的序列,接下来需要找 i+1i+1 开头的序列,所以窗口的左边界要向右移动。

我们一开始要找的是 1 开头的序列,只要窗口的和小于 target,窗口的右边界会一直向右移动。假设 1+2+\dots+81+2+⋯+8 小于 target,再加上一个 9 之后, 发现 1+2+\dots+8+91+2+⋯+8+9 又大于 target 了。这说明 1 开头的序列找不到解。此时滑动窗口的最右元素是 9。

接下来,我们需要找 2 开头的序列,我们发现,2 + \dots + 8 < 1 + 2 + \dots + 8 < \mathrm{target}2+⋯+8<1+2+⋯+8<target。这说明 2 开头的序列至少要加到 9。那么,我们只需要把原先 1~9 的滑动窗口的左边界向右移动,变成 2~9 的滑动窗口,然后继续寻找。而右边界完全不需要向左移动。

以此类推,滑动窗口的左右边界都不需要向左移动,所以这道题用滑动窗口一定可以得到所有的解。时间复杂度是 O(n)O(n)。

public int[][] findContinuousSequence(int target) {    int i = 1; // 滑动窗口的左边界    int j = 1; // 滑动窗口的右边界    int sum = 0; // 滑动窗口中数字的和    List
res = new ArrayList<>(); while (i <= target / 2) { if (sum < target) { // 右边界向右移动 sum += j; j++; } else if (sum > target) { // 左边界向右移动 sum -= i; i++; } else { // 记录结果 int[] arr = new int[j-i]; for (int k = i; k < j; k++) { arr[k-i] = k; } res.add(arr); // 左边界向右移动 sum -= i; i++; } } return res.toArray(new int[res.size()][]);}

 

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