• LeetCode 2894. 分类求和并作差【数学,容斥原理】1140


    本文属于「征服LeetCode」系列文章之一,这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁,本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止;由于LeetCode还在不断地创建新题,本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中,我不仅会讲解多种解题思路及其优化,还会用多种编程语言实现题解,涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。

    为了方便在PC上运行调试、分享代码文件,我还建立了相关的仓库:https://github.com/memcpy0/LeetCode-Conquest。在这一仓库中,你不仅可以看到LeetCode原题链接、题解代码、题解文章链接、同类题目归纳、通用解法总结等,还可以看到原题出现频率和相关企业等重要信息。如果有其他优选题解,还可以一同分享给他人。

    由于本系列文章的内容随时可能发生更新变动,欢迎关注和收藏征服LeetCode系列文章目录一文以作备忘。

    给你两个正整数 n 和 m 。

    现定义两个整数 num1 和 num2 ,如下所示:

    • num1:范围 [1, n] 内所有 无法被 m 整除 的整数之和。
    • num2:范围 [1, n] 内所有 能够被 m 整除 的整数之和。

    返回整数 num1 - num2 。

    示例 1:

    输入:n = 10, m = 3
    输出:19
    解释:在这个示例中:
    - 范围 [1, 10] 内无法被 3 整除的整数为 [1,2,4,5,7,8,10] ,num1 = 这些整数之和 = 37- 范围 [1, 10] 内能够被 3 整除的整数为 [3,6,9] ,num2 = 这些整数之和 = 18 。
    返回 37 - 18 = 19 作为答案。
    
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    示例 2:

    输入:n = 5, m = 6
    输出:15
    解释:在这个示例中:
    - 范围 [1, 5] 内无法被 6 整除的整数为 [1,2,3,4,5] ,num1 = 这些整数之和 =  15- 范围 [1, 5] 内能够被 6 整除的整数为 [] ,num2 = 这些整数之和 = 0 。
    返回 15 - 0 = 15 作为答案。
    
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    示例 3:

    输入:n = 5, m = 1
    输出:-15
    解释:在这个示例中:
    - 范围 [1, 5] 内无法被 1 整除的整数为 [] ,num1 = 这些整数之和 = 0- 范围 [1, 5] 内能够被 1 整除的整数为 [1,2,3,4,5] ,num2 = 这些整数之和 = 15 。
    返回 0 - 15 = -15 作为答案。
    
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    提示:

    • 1 <= n, m <= 1000

    解法 容斥原理

    k = ⌊ n m ⌋ k = \left\lfloor\dfrac{n}{m}\right\rfloor k=mn num 2 \textit{num}_2 num2 [ 1 , n ] [1,n] [1,n] 内的 m m m 的倍数之和,即
    m + 2 m + ⋯ + k m =   ( 1 + 2 + ⋯ + k ) ⋅ m =   k ( k + 1 ) 2 ⋅ m m+2m++km= (1+2++k)m= k(k+1)2m

    = = m+2m++km(1+2++k)m2k(k+1)m
    num 1 \textit{num}_1 num1 相当于 ( 1 + 2 + ⋯ + n ) − num 2 (1+2+\cdots+n) - \textit{num}_2 (1+2++n)num2
    ​所以
    num 1 − num 2 =   ( 1 + 2 + ⋯ + n ) − num 2 ⋅ 2 =   n ( n + 1 ) 2 − k ( k + 1 ) m num1num2= (1+2++n)num22= n(n+1)2k(k+1)m
    = = num1num2(1+2++n)num222n(n+1)k(k+1)m

    class Solution {
    public:
        int differenceOfSums(int n, int m) {
            return n * (n + 1) / 2 - n / m * (n / m + 1) * m;
        }
    };
    
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    复杂度分析

    • 时间复杂度: O ( 1 ) \mathcal{O}(1) O(1)
    • 空间复杂度: O ( 1 ) \mathcal{O}(1) O(1)
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/myRealization/article/details/133904630