• Leetcode 907.子数组的最小值之和(中等)


    一、题目

    1、题目描述

    给定一个整数数组 arr,找到 min(b) 的总和,其中 b 的范围为 arr 的每个(连续)子数组。

    由于答案可能很大,因此 返回答案模 10^9 + 7

    示例1:

    输入:arr = [3,1,2,4]
    输出:17
    解释:
    子数组为 [3],[1],[2],[4],[3,1],[1,2],[2,4],[3,1,2],[1,2,4],[3,1,2,4]。 
    最小值为 3,1,2,4,1,1,2,1,1,1,和为 17。
    
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    示例2:

    输入:arr = [11,81,94,43,3]
    输出:444
    
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    2、基础框架

    class Solution {
    public:
        int sumSubarrayMins(vector<int>& arr) {
    
        }
    };
    
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    3、原题链接

    907.子数组的最小值之和

    二、解题报告

    1、思路分析

    整体思路

    求的以每个位置的值为最小值能得到的子数组个数。

    流程
    假设 10 位置是 7, 左边离它最近比它小的是 5 位置的 5,右边离它最近比它小的是 15 位置的 4。那么以 7 作为最小值的子数组范围为 6 ~ 14,但这个范围中并不是所有的子数组都是以 7 作为最小值的,比如假设 6 位置是 10, 7 位置是 8,那么6位置作为子数组最小值是10,7位置作为子数组的最小值是8,所以必须要跨过 10 位置的 7 的子数组才是以 7 作为最小值的。

    示例:
    在这里插入图片描述
    以 6 位置开头的:6 ~ 10、6 ~ 11、6 ~ 12、6 ~ 13、6 ~ 14 这些都是以 7 作为最小值的子数组。

    同理还有 7 位置开头的,8 位置开头的,9 位置开头的,10 位置开头的子数组。

    那么整体数量是多少呢?

    6 ~ 10 共 5 个数,10 ~ 14 共 5 个数,所以总的以 7 为最小值的子数组个数为 5 * 5 = 25 个,产生的子数组最小值累加和为 25 * 7 = 175。

    抽象化
    i i i 位置的 x x x​,左边离它最近的是比它小的 k k k 位置的 y y y​, 右边离它最近比它小的是 j j j 位置的 z z z​,以 x x x 为最小值的范围为 ( k , j ) (k, j) (k,j),那么产生以 x x x 为最小值的子数组数量为 ( i − k ) ∗ ( j − i ) (i−k) ∗ (j−i) (ik)(ji)​,以 i i i 位置的 x x x 值为最小值产生的子数组的累加和为 ( i − k ) ∗ ( j − i ) ∗ x (i−k)∗(j−i)∗x (ik)(ji)x

    有重复值的情况需要改进:

    数组:2 4 5 3 6 6 6 3 7 8 6  3  5  3  2
    下标:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
    		                   
    那么以 3 位置的 3 作为最小值,能扩充的范围为 1 ~ 6, 产生的子数组为:
           1 ~ 3,1 ~ 4, 1 ~ 5,1 ~ 6
        	 2 ~ 3,2 ~ 4, 2 ~ 5, 2 ~ 6
        		3 ~ 3, 3 ~ 4, 3 ~ 5, 3 ~ 6
    而 7 位置的 3 作为最小值,能扩充的范围为 1 ~ 10,所以产生的子数组为:
         1 ~ 7, 1 ~ 8, 1~ 9, 1 ~ 10
        	2 ~ 7, 2 ~ 8, 2 ~ 9, 2 ~ 10
        		......
        		7 ~ 7, 7 ~ 8, 7 ~ 9,  7 ~ 10
        注意,这个3是包含了前面的3的范围的
    
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    在这里插入图片描述
    就是子数组的结尾处在相等位置的时候停住,目的是为了去重。

    同理,也可以在左边值相等的时候停住:
    在这里插入图片描述

    2、时间复杂度

    O ( n ) O(n) O(n)

    3、代码详解

    C++版

    class Solution {
    public:
        int sumSubarrayMins(vector<int>& arr) {
            if (arr.size() == 0) return 0;
    
            long ans = 0;
            int left[arr.size()];
            int right[arr.size()];
            memset(left, 0, sizeof(left));
            memset(right, 0, sizeof(right));
            nearLessLeftAndLessEqualRight(arr, left, right);
            
            for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {
                int start = i - left[i]; //子数组起点个数
                int end = right[i] - i; //子数组终点个数
                ans += start * end * (long) arr[i];
                ans %= 1000000007;
            }
    
            return ans;
        }
    
    	// 左边 < arr[i], 右边 <= arr[i] 的位置构成的范围
        void nearLessLeftAndLessEqualRight(vector<int> &arr, int *left, int *right) {
            int n = arr.size();
            int _stack[n];
            int si = -1;
    
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                while (si != -1 && arr[_stack[si]] >= arr[i]) {
                    int cur = _stack[si--];
                    left[cur] = si == -1 ? -1 : _stack[si];
                    right[cur] = i;
                }
                _stack[++si] = i;
            }
    
            while (si != -1) {
                int cur = _stack[si--];
                left[cur] = si == -1 ? -1 : _stack[si];
                right[cur] = n;
            }
        }
    };
    
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    Java版

    // 测试链接:https://leetcode.com/problems/sum-of-subarray-minimums/
    // subArrayMinSum1是暴力解
    // subArrayMinSum2是最优解的思路
    // sumSubarrayMins是最优解思路下的单调栈优化
    // Leetcode上不要提交subArrayMinSum1、subArrayMinSum2方法,因为没有考虑取摸
    // Leetcode上只提交sumSubarrayMins方法,时间复杂度O(N),可以直接通过
    public class SumOfSubarrayMinimums {
    
    	public static int subArrayMinSum1(int[] arr) {
    		int ans = 0;
    		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    			for (int j = i; j < arr.length; j++) {
    				int min = arr[i];
    				for (int k = i + 1; k <= j; k++) {
    					min = Math.min(min, arr[k]);
    				}
    				ans += min;
    			}
    		}
    		return ans;
    	}
    
    	// 没有用单调栈
    	public static int subArrayMinSum2(int[] arr) {
    		// left[i] = x : arr[i]左边,离arr[i]最近,<=arr[i],位置在x
    		int[] left = leftNearLessEqual2(arr);
    		// right[i] = y : arr[i]右边,离arr[i]最近,< arr[i],的数,位置在y
    		int[] right = rightNearLess2(arr);
    		int ans = 0;
    		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    			int start = i - left[i]; //i位置左边能扩充的范围中的数字个数
    			int end = right[i] - i; //i位置右边能扩充的范围中的数字个数
    			ans += start * end * arr[i];
    		}
    		return ans;
    	}
    
    	public static int[] leftNearLessEqual2(int[] arr) {
    		int N = arr.length;
    		int[] left = new int[N];
    		for (int i = 0; i < N; i++) {
    			int ans = -1;
    			for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
    				if (arr[j] <= arr[i]) {
    					ans = j;
    					break;
    				}
    			}
    			left[i] = ans;
    		}
    		return left;
    	}
    	
    	// 比如两个位置的3,后一个位置的3往左边扩充的区域到前一个位置的3停止(到不了)
    	public static int[] rightNearLess2(int[] arr) {
    		int N = arr.length;
    		int[] right = new int[N];
    		for (int i = 0; i < N; i++) {
    			int ans = N;
    			for (int j = i + 1; j < N; j++) {
    				if (arr[i] > arr[j]) {
    					ans = j;
    					break;
    				}
    			}
    			right[i] = ans;
    		}
    		return right;
    	}
    
        //O(n)
    	public static int sumSubarrayMins(int[] arr) {
    		int[] stack = new int[arr.length];
    		int[] left = nearLessEqualLeft(arr, stack);//每个位置左边离它最近 <= 它的位置
    		int[] right = nearLessRight(arr, stack); 每个位置右边离它最近 < 它的位置
    		long ans = 0;
    		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    			long start = i - left[i];
    			long end = right[i] - i;
    			ans += start * end * (long) arr[i];
    			ans %= 1000000007;
    		}
    		return (int) ans;
    	}
    
    	public static int[] nearLessEqualLeft(int[] arr, int[] stack) {
    		int N = arr.length;
    		int[] left = new int[N];
    		int size = 0;
    		for (int i = N - 1; i >= 0; i--) {
    			while (size != 0 && arr[i] <= arr[stack[size - 1]]) {
    				left[stack[--size]] = i;
    			}
    			stack[size++] = i;
    		}
    		while (size != 0) {
    			left[stack[--size]] = -1;
    		}
    		return left;
    	}
    
    	public static int[] nearLessRight(int[] arr, int[] stack) {
    		int N = arr.length;
    		int[] right = new int[N];
    		int size = 0;
    		for (int i = 0; i < N; i++) {
    			while (size != 0 && arr[stack[size - 1]] > arr[i]) {
    				right[stack[--size]] = i;
    			}
    			stack[size++] = i;
    		}
    		while (size != 0) {
    			right[stack[--size]] = N;
    		}
    		return right;
    	}
    
    	public static int[] randomArray(int len, int maxValue) {
    		int[] ans = new int[len];
    		for (int i = 0; i < len; i++) {
    			ans[i] = (int) (Math.random() * maxValue) + 1;
    		}
    		return ans;
    	}
    
    	public static void printArray(int[] arr) {
    		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    			System.out.print(arr[i] + " ");
    		}
    		System.out.println();
    	}
    
    	public static void main(String[] args) {
    		int maxLen = 100;
    		int maxValue = 50;
    		int testTime = 100000;
    		System.out.println("测试开始");
    		for (int i = 0; i < testTime; i++) {
    			int len = (int) (Math.random() * maxLen);
    			int[] arr = randomArray(len, maxValue);
    			int ans1 = subArrayMinSum1(arr);
    			int ans2 = subArrayMinSum2(arr);
    			int ans3 = sumSubarrayMins(arr);
    			if (ans1 != ans2 || ans1 != ans3) {
    				printArray(arr);
    				System.out.println(ans1);
    				System.out.println(ans2);
    				System.out.println(ans3);
    				System.out.println("出错了!");
    				break;
    			}
    		}
    		System.out.println("测试结束");
    	}
    }
    
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