给你一个整数数组 nums
和两个整数:left
及 right
。找出 nums
中连续、非空且其中最大元素在范围 [left, right]
内的子数组,并返回满足条件的子数组的个数。
生成的测试用例保证结果符合 32-bit 整数范围。
示例 1:
输入:nums = [2,1,4,3], left = 2, right = 3 输出:3 解释:满足条件的三个子数组:[2], [2, 1], [3]
示例 2:
输入:nums = [2,9,2,5,6], left = 2, right = 8 输出:7
提示:
1 <= nums.length <= 105
0 <= nums[i] <= 109
0 <= left <= right <= 109
关键词子数组
,看到这个可以想到二层循环暴力,最坏的情况要计算10^10次,必定超时,这里说一个子数组的性质。
在没有条件的限制下,一个长度为N数组的子数组数量是 1 + 2 + … + N,也就是说一次循环就可以统计所有的子数组,比如:长度为4的数组,子数组的数量应该是10,既1 + 2 + 3 + 4 = 10,代表着当前下标(ci)到下标0之间子数组元素的数量。
根据题意,子数组内的最大值必须在[left, right]
之内,既left <= max(子数组) <= right
,利用上面子数组的性质进行结合:
核心思路我们就只要确定两个坐标,i0和i1,然后有i0 - i1,i0就是子数组元素最大值在[left, right]范围内的下标,i1其实就是最后一个最大值大于right的下标。i0 - i1
就是我们上面说的性质。
class Solution {
public int numSubarrayBoundedMax(int[] nums, int left, int right) {
int ans = 0, i0 = 0, i1 = -1;
int N = nums.length;
boolean flat = false;
for (int i = 0; i < N; ++i) {
if (nums[i] >= left && nums[i] <= right) {
i0 = i;
flat = true;
}
if (nums[i] > right) {
i1 = i;
flat = false;
}
if (flat) {
ans += i0 - i1;
}
}
return ans;
}
}
class Solution {
public int numSubarrayBoundedMax(int[] nums, int left, int right) {
int ans = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
int max = -1;
for (int j = i; j < nums.length; ++j) {
if (nums[j] > max) max = nums[j];
if (max <= right && max >= left) ans++;
}
}
return ans;
}
}