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非暴力做法:本原勾股数组+数论分块+容斥(Python/Java/C++/Go)

方法一:暴力枚举

先说暴力怎么做。

我们可以枚举所有 $a>b$ 的平方和三元组 $(a,b,c)$。由于 $a^2+b^2=b^2+a^2$,所以 $(b,a,c)$ 也是平方和三元组。所以只需统计 $a>b$ 的情况,最后把统计结果乘以 $2$,即为答案。

$a=b$ 的情况呢?如果 $2a^2 = c^2$,那么 $c = \sqrt 2 a$,所以 $c$ 一定不是整数(反证法:如果 $c$ 是整数,式子变形得 $\dfrac{c}{a} = \sqrt 2$,左边是有理数,右边是无理数,有理数不可能等于无理数)。所以无需考虑 $a=b$ 的情况。

枚举 $a=2,3,\ldots,n-1$,枚举 $b=1,2,\ldots,a-1$,如果 $a^2+b^2\le n$ 且 $c = \sqrt{a^2+b^2}$ 是整数,那么我们找到了一个平方和三元组 $(a,b,c)$,计数器加一。

class Solution:
    def countTriples(self, n: int) -> int:
        ans = 0
        for a in range(1, n):
            for b in range(1, a):
                if a * a + b * b > n * n:
                    break
                c2 = a * a + b * b
                if isqrt(c2) ** 2 == c2:
                    ans += 1
        return ans * 2  # (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
class Solution {
    public int countTriples(int n) {
        int ans = 0;
        for (int a = 1; a < n; a++) {
            for (int b = 1; b < a && a * a + b * b <= n * n; b++) {
                int c2 = a * a + b * b;
                int rt = (int) Math.sqrt(c2);
                if (rt * rt == c2) {
                    ans++;
                }
            }
        }
        return ans * 2; // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
    }
}
class Solution {
public:
    int countTriples(int n) {
        int ans = 0;
        for (int a = 1; a < n; a++) {
            for (int b = 1; b < a && a * a + b * b <= n * n; b++) {
                int c2 = a * a + b * b;
                int rt = sqrt(c2);
                if (rt * rt == c2) {
                    ans++;
                }
            }
        }
        return ans * 2; // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
    }
};
func countTriples(n int) (ans int) {
for a := 1; a < n; a++ {
for b := 1; b < a && a*a+b*b <= n*n; b++ {
c2 := a*a + b*b
rt := int(math.Sqrt(float64(c2)))
if rt*rt == c2 {
ans++
}
}
}
return ans * 2 // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$\mathcal{O}(n^2)$。
  • 空间复杂度:$\mathcal{O}(1)$。

方法二:本原勾股数组

请看 勾三股四弦五:生成勾股数的公式

class Solution:
    def countTriples(self, n: int) -> int:
        ans = 0
        u = 3
        while u * u < n * 2:
            v = 1
            while v < u and u * u + v * v <= n * 2:
                if gcd(u, v) == 1:
                    ans += n * 2 // (u * u + v * v)
                v += 2
            u += 2
        return ans * 2  # (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
MX = isqrt(500) + 1
gcds = [[0] * MX for _ in range(MX)]
for i in range(1, MX):
    gcds[i][0] = i
    for j in range(1, MX):
        # 更相减损术
        gcds[i][j] = gcds[i][j - i] if j >= i else gcds[j][i]

class Solution:
    def countTriples(self, n: int) -> int:
        ans = 0
        u = 3
        while u * u < n * 2:
            v = 1
            while v < u and u * u + v * v <= n * 2:
                if gcds[u][v] == 1:
                    ans += n * 2 // (u * u + v * v)
                v += 2
            u += 2
        return ans * 2  # (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
class Solution {
    public int countTriples(int n) {
        int ans = 0;
        for (int u = 3; u * u < n * 2; u += 2) {
            for (int v = 1; v < u && u * u + v * v <= n * 2; v += 2) {
                if (gcd(u, v) == 1) {
                    ans += n * 2 / (u * u + v * v);
                }
            }
        }
        return ans * 2; // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
    }

    private int gcd(int a, int b) {
        while (a != 0) {
            int tmp = a;
            a = b % a;
            b = tmp;
        }
        return b;
    }
}
class Solution {
public:
    int countTriples(int n) {
        int ans = 0;
        for (int u = 3; u * u < n * 2; u += 2) {
            for (int v = 1; v < u && u * u + v * v <= n * 2; v += 2) {
                if (gcd(u, v) == 1) {
                    ans += n * 2 / (u * u + v * v);
                }
            }
        }
        return ans * 2; // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
    }
};
func countTriples(n int) (ans int) {
for u := 3; u*u < n*2; u += 2 {
for v := 1; v < u && u*u+v*v <= n*2; v += 2 {
if gcd(u, v) == 1 {
ans += n * 2 / (u*u + v*v)
}
}
}
return ans * 2 // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
}

func gcd(a, b int) int {
for a != 0 {
a, b = b%a, a
}
return b
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$\mathcal{O}(n\log n)$ 或 $\mathcal{O}(n)$。枚举 $\mathcal{O}(\sqrt n\cdot \sqrt n) = \mathcal{O}(n)$ 次,每次花费 $\mathcal{O}(\log n)$ 的时间计算 GCD。如果预处理 $\sqrt {2n}$ 以内的数对 GCD,则可以做到 $\mathcal{O}(n)$ 时间,参考 Python3 写法二。
  • 空间复杂度:$\mathcal{O}(1)$。

方法三:数论分块 + 容斥原理

数论分块

更仔细地考察枚举 $(u,v)$ 计算 $\left\lfloor\dfrac{2n}{u^2+v^2}\right\rfloor$ 的过程:

  • 当 $u\le \sqrt[3] {n}$ 时,枚举 $(u,v)$ 的循环次数为 $\mathcal{O}(n^{2/3})$。
  • 当 $u > \sqrt[3] {n}$ 时,由于 $\dfrac{2n}{u^2+v^2} < \dfrac{2n}{u^2}$,所以对于固定的 $u$,$\left\lfloor\dfrac{2n}{u^2+v^2}\right\rfloor$ 只有 $\mathcal{O}\left(\dfrac{n}{u^2}\right)$ 个不同的整数值。横看成岭侧成峰,考虑对这 $\mathcal{O}\left(\dfrac{n}{u^2}\right)$ 个不同的整数值,分别计算有多少个 $v$。

推荐读者先看 数论分块 中的图,先理解怎么算 $\displaystyle\sum_{i=1}^{n} \left\lfloor\dfrac{n}{i}\right\rfloor$,再理解更复杂的 $\left\lfloor\dfrac{2n}{u^2+v^2}\right\rfloor$。

外层循环枚举 $u=3,5,7,\ldots$ 内层循环用数论分块枚举 $v$。

设闭区间 $[L,R]$ 内的 $v$,对应的 $\left\lfloor\dfrac{2n}{u^2+v^2}\right\rfloor$ 都相等。

如果已知 $L$,如何计算 $R$?一开始 $L=1$,只要我们算出了 $R$,那么下一个区间的左端点 $L'$ 就是 $R+1$。再用同样的方法根据 $L'$ 算出 $R'$,得到下下个区间的左端点 $L'' = R'+1$,依此类推,用这个方法可以算出后续所有区间。

设 $\textit{num} = \left\lfloor\dfrac{2n}{u^2+L^2}\right\rfloor$。

由于 $\dfrac{2n}{u^2+v^2}$ 的整数部分是 $\textit{num}$,即

$$
\dfrac{2n}{u^2+v^2}\ge \textit{num}
$$

所以

$$
(u^2+v^2)\cdot \textit{num}\le 2n
$$

在正整数情况下,上式等价于

$$
u^2+v^2\le \left\lfloor\dfrac{2n}{\textit{num}}\right\rfloor
$$

解得

$$
v\le \sqrt{\left\lfloor\dfrac{2n}{\textit{num}}\right\rfloor - u^2}
$$

由于 $v < u$,所以还要与 $u-1$ 取最小值,得到

$$
R = \min\left(\sqrt{\left\lfloor\dfrac{2n}{\textit{num}}\right\rfloor - u^2},u-1\right)
$$

互质个数

对于 $[L,R]$ 内的 $v$,还要满足 $v$ 是奇数,且 $v$ 与 $u$ 互质。

现在问题变成:

  • 给定正奇数 $u$ 和整数 $L,R$,计算 $[L,R]$ 内的与 $u$ 互质的奇数个数。

用 $[1,R]$ 的答案,减去 $[1,L-1]$ 的答案,就是 $[L,R]$ 的答案。

$[1,R]$ 内的与 $u$ 互质的奇数个数,等于 $[1,R]$ 内的与 $u$ 互质的整数个数,减去 $[1,R]$ 内的与 $u$ 互质的偶数个数。对于后者,设偶数为 $2k$,由于 $u$ 是奇数(不含质因子 $2$),所以 $\gcd(2k,u) = \gcd(k,u)$,我们只需考虑 $k$ 与 $u$ 是否互质。由于 $2k\le R$,所以 $k\le \lfloor\frac{R}{2}\rfloor$。所以 $[1,R]$ 内的与 $u$ 互质的偶数个数,等于 $[1,\lfloor\frac{R}{2}\rfloor]$ 内的与 $u$ 互质的整数个数。

设 $n$ 以内的与 $u$ 互质的正整数个数为 $f(n,u)$。那么 $[1,R]$ 的答案就是 $f(R,u) - f(\lfloor\frac{R}{2}\rfloor, u)$。

容斥原理

计算 $n$ 以内的与 $u$ 互质的正整数个数 $f(n,u)$。

例如 $u=15$。与 $15$ 互质的数,不能包含质因子 $3$ 和 $5$。

  • $[1,n]$ 中有 $n$ 个数。
  • 其中有 $\left\lfloor\dfrac{n}{3}\right\rfloor$ 个数是 $3$ 的倍数,这些数不与 $15$ 互质,减掉。
  • 其中有 $\left\lfloor\dfrac{n}{5}\right\rfloor$ 个数是 $5$ 的倍数,这些数不与 $15$ 互质,减掉。
  • 其中有 $\left\lfloor\dfrac{n}{15}\right\rfloor$ 个数既是 $3$ 的倍数,又是 $5$ 的倍数(即 $15$ 的倍数),我们多减了一次,加回来。

所以

$$
f(n,15) = n - \left\lfloor\dfrac{n}{3}\right\rfloor - \left\lfloor\dfrac{n}{5}\right\rfloor + \left\lfloor\dfrac{n}{15}\right\rfloor
$$

一般地,设 $u$ 的质因子集合为 $P$,由容斥原理可得

$$
f(n,u) = \sum_{S\subseteq P} (-1)^{|S|} \left\lfloor\dfrac{n}{\prod S}\right\rfloor
$$

用莫比乌斯函数表示就是

$$
f(n,u) = \sum_{d|u} \mu(d) \left\lfloor\dfrac{n}{d}\right\rfloor
$$

其中莫比乌斯函数为

$$
\mu(n)=
\begin{cases}
1, & n=1\
(-1)^k, & n = p_1p_2\dots p_k\
0, & n\ 有大于\ 1\ 的平方因子
\end{cases}
$$

注:也可以用莫比乌斯反演推导 $f(n,u)$ 的式子。

MX = isqrt(500) + 1

# 预处理莫比乌斯函数
# 当 n > 1 时,sum_{d|n} mu[d] = 0
# 所以 mu[n] = -sum_{d|n ∧ d<n} mu[d]
mu = [0] * MX
mu[1] = 1
for i in range(1, MX):
    for j in range(i * 2, MX, i):
        mu[j] -= mu[i]  # i 是 j 的真因子

# 预处理不含平方因子的因子列表,用于 count_coprime
divisors = [[] for _ in range(MX)]
for i in range(1, MX):
    if mu[i]:
        for j in range(i, MX, i):
            divisors[j].append(i)  # i 是 j 的因子,且 mu[i] != 0

# 返回 [1,n] 中与 x 互质的整数个数
def count_coprime(n: int, x: int) -> int:
    return sum(mu[d] * (n // d) for d in divisors[x])

# 返回 [1,n] 中与奇数 x 互质的奇数个数
# 与 x 互质的整数个数 - 与 x 互质的偶数个数
def count_coprime_odd(n: int, x: int) -> int:
    return count_coprime(n, x) - count_coprime(n // 2, x)

class Solution:
    def countTriples(self, n: int) -> int:
        ans = 0
        u = 3
        while u * u < n * 2:
            l = 1
            while l < u and u * u + l * l <= n * 2:
                num = (n * 2) // (u * u + l * l)
                # 对于 [l,r] 中的整数 v,2n // (u^2 + v^2) 都等于 num
                r = min(isqrt(n * 2 // num - u * u), u - 1)  # 推导过程见题解
                # 只有与 u 互质的奇数 v 才能得到本原勾股数组
                num_coprime_odd_v = count_coprime_odd(r, u) - count_coprime_odd(l - 1, u)
                ans += num * num_coprime_odd_v
                l = r + 1
            u += 2
        return ans * 2  # (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
class Solution {
    private static final int MX = 23; // floor(sqrt(250 * 2)) + 1
    private static final int[] mu = new int[MX];
    private static final List<Integer>[] divisors = new ArrayList[MX];

    static {
        // 预处理莫比乌斯函数
        // 当 n > 1 时,sum_{d|n} mu[d] = 0
        // 所以 mu[n] = -sum_{d|n ∧ d<n} mu[d]
        mu[1] = 1;
        for (int i = 1; i < MX; i++) {
            for (int j = i * 2; j < MX; j += i) {
                mu[j] -= mu[i]; // i 是 j 的真因子
            }
        }

        // 预处理不含平方因子的因子列表,用于 countCoprime
        Arrays.setAll(divisors, _ -> new ArrayList<>());
        for (int i = 1; i < MX; i++) {
            if (mu[i] == 0) {
                continue;
            }
            for (int j = i; j < MX; j += i) {
                divisors[j].add(i); // i 是 j 的因子,且 mu[i] != 0
            }
        }
    }

    public int countTriples(int n) {
        int ans = 0;
        for (int u = 3; u * u < n * 2; u += 2) {
            for (int l = 1, r; l < u && u * u + l * l <= n * 2; l = r + 1) {
                int num = (n * 2) / (u * u + l * l);
                // 对于 [l,r] 中的整数 v,floor(2n / (u^2 + v^2)) 都等于 num
                r = Math.min((int) Math.sqrt(n * 2 / num - u * u), u - 1); // 推导过程见题解
                // 只有与 u 互质的奇数 v 才能得到本原勾股数组
                int numCoprimeOddV = countCoprimeOdd(r, u) - countCoprimeOdd(l - 1, u);
                ans += num * numCoprimeOddV;
            }
        }
        return ans * 2; // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
    }

    // 返回 [1,n] 中与奇数 x 互质的奇数个数
    // 与 x 互质的整数个数 - 与 x 互质的偶数个数
    private int countCoprimeOdd(int n, int x) {
        return countCoprime(n, x) - countCoprime(n / 2, x);
    }

    // 返回 [1,n] 中与 x 互质的整数个数
    private int countCoprime(int n, int x) {
        int res = 0;
        for (int d : divisors[x]) {
            res += mu[d] * (n / d);
        }
        return res;
    }
}
constexpr int MX = 23; // floor(sqrt(250 * 2)) + 1
int mu[MX];
vector<int> divisors[MX];

int init = [] {
    // 预处理莫比乌斯函数
    // 当 n > 1 时,sum_{d|n} mu[d] = 0
    // 所以 mu[n] = -sum_{d|n ∧ d<n} mu[d]
    mu[1] = 1;
    for (int i = 1; i < MX; i++) {
        for (int j = i * 2; j < MX; j += i) {
            mu[j] -= mu[i]; // i 是 j 的真因子
        }
    }

    // 预处理不含平方因子的因子列表,用于 count_coprime
    for (int i = 1; i < MX; i++) {
        if (mu[i]) {
            for (int j = i; j < MX; j += i) {
                divisors[j].push_back(i); // i 是 j 的因子,且 mu[i] != 0
            }
        }
    }
    return 0;
}();

class Solution {
    // 返回 [1,n] 中与 x 互质的整数个数
    int count_coprime(int n, int x) {
        int res = 0;
        for (int d : divisors[x]) {
            res += mu[d] * (n / d);
        }
        return res;
    }

    // 返回 [1,n] 中与奇数 x 互质的奇数个数
    // 与 x 互质的整数个数 - 与 x 互质的偶数个数
    int count_coprime_odd(int n, int x) {
        return count_coprime(n, x) - count_coprime(n / 2, x);
    }

public:
    int countTriples(int n) {
        int ans = 0;
        for (int u = 3; u * u < n * 2; u += 2) {
            for (int l = 1, r; l < u && u * u + l * l <= n * 2; l = r + 1) {
                int num = (n * 2) / (u * u + l * l);
                // 对于 [l,r] 中的整数 v,floor(2n / (u^2 + v^2)) 都等于 num
                r = min((int) sqrt(n * 2 / num - u * u), u - 1); // 推导过程见题解
                // 只有与 u 互质的奇数 v 才能得到本原勾股数组
                int num_coprime_odd_v = count_coprime_odd(r, u) - count_coprime_odd(l - 1, u);
                ans += num * num_coprime_odd_v;
            }
        }
        return ans * 2; // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
    }
};
const mx = 23 // floor(sqrt(250 * 2)) + 1
var mu = [mx]int{1: 1}
var divisors [mx][]int

func init() {
// 预处理莫比乌斯函数
// 当 n > 1 时,sum_{d|n} mu[d] = 0
// 所以 mu[n] = -sum_{d|n ∧ d<n} mu[d]
for i := 1; i < mx; i++ {
for j := i * 2; j < mx; j += i {
mu[j] -= mu[i] // i 是 j 的真因子
}
}

// 预处理不含平方因子的因子列表,用于 countCoprime
for i := 1; i < mx; i++ {
if mu[i] == 0 {
continue
}
for j := i; j < mx; j += i {
divisors[j] = append(divisors[j], i) // i 是 j 的因子,且 mu[i] != 0
}
}
}

// 返回 [1,n] 中与 x 互质的整数个数
func countCoprime(n, x int) (res int) {
for _, d := range divisors[x] {
res += mu[d] * (n / d)
}
return
}

// 返回 [1,n] 中与奇数 x 互质的奇数个数
// 与 x 互质的整数个数 - 与 x 互质的偶数个数
func countCoprimeOdd(n, x int) (res int) {
return countCoprime(n, x) - countCoprime(n/2, x)
}

func countTriples(n int) (ans int) {
for u := 3; u*u < n*2; u += 2 {
for l, r := 1, 0; l < u && u*u+l*l <= n*2; l = r + 1 {
num := n * 2 / (u*u + l*l)
// 对于 [l,r] 中的整数 v,floor(2n / (u^2 + v^2)) 都等于 num
r = min(int(math.Sqrt(float64(n*2/num-u*u))), u-1) // 推导过程见题解
// 只有与 u 互质的奇数 v 才能得到本原勾股数组
numCoprimeOddV := countCoprimeOdd(r, u) - countCoprimeOdd(l-1, u)
ans += num * numCoprimeOddV
}
}
return ans * 2 // (a,b,c) 和 (b,a,c) 各算一次
}

func gcd(a, b int) int {
for a != 0 {
a, b = b%a, a
}
return b
}

复杂度分析

预处理的时空复杂度为 $\mathcal{O}(\sqrt N\log N)$,$N=500$,不计入。

  • 时间复杂度:$\mathcal{O}(n^{2/3} \log n)$。为方便分析,这里省略 $2n$ 中的常系数 $2$(不影响时间复杂度)。当 $u\le \sqrt[3] n$ 时,枚举 $u$ 和 $v$ 是 $\mathcal{O}(n^{2/3})$ 的。当 $u > \sqrt[3] n$ 时,对于固定的 $u$,$\left\lfloor\dfrac{n}{u^2+v^2}\right\rfloor$ 有 $\mathcal{O}\left(\dfrac{n}{u^2}\right)$ 种不同的整数值。用积分估计,$\displaystyle\sum_{u=n^{1/3}}^{n^{1/2}} \dfrac{n}{u^2}\approx \displaystyle \int_{n^{1/3}}^{n^{1/2}} \dfrac{n}{u^2} , \mathrm{d}u = n^{2/3} - n^{1/2}$,所以当 $u > \sqrt[3] n$ 时的循环次数为 $\mathcal{O}(n^{2/3})$。由于 $\sqrt n$ 以内正整数的平均因子个数是 $\mathcal{O}(\log n)$ 的(即使只考虑 $\mu(d)\ne 0$ 的因子,平均因子个数仍然是 $\mathcal{O}(\log n)$ 的),所以总的时间复杂度为 $\mathcal{O}(n^{2/3} \log n)$。
  • 空间复杂度:$\mathcal{O}(1)$。

:进一步地,考虑根号分解,取阈值 $B = \sqrt[3] {n\ln n} $,当 $u\le B$ 时使用方法二,当 $u>B$ 时使用方法三,可以做到 $\mathcal{O}\left((n\log n)^{2/3}\right)$ 的时间复杂度。

分类题单

如何科学刷题?

  1. 滑动窗口与双指针(定长/不定长/单序列/双序列/三指针/分组循环)
  2. 二分算法(二分答案/最小化最大值/最大化最小值/第K小)
  3. 单调栈(基础/矩形面积/贡献法/最小字典序)
  4. 网格图(DFS/BFS/综合应用)
  5. 位运算(基础/性质/拆位/试填/恒等式/思维)
  6. 图论算法(DFS/BFS/拓扑排序/基环树/最短路/最小生成树/网络流)
  7. 动态规划(入门/背包/划分/状态机/区间/状压/数位/数据结构优化/树形/博弈/概率期望)
  8. 常用数据结构(前缀和/差分/栈/队列/堆/字典树/并查集/树状数组/线段树)
  9. 数学算法(数论/组合/概率期望/博弈/计算几何/随机算法)
  10. 贪心与思维(基本贪心策略/反悔/区间/字典序/数学/思维/脑筋急转弯/构造)
  11. 链表、树与回溯(前后指针/快慢指针/DFS/BFS/直径/LCA)
  12. 字符串(KMP/Z函数/Manacher/字符串哈希/AC自动机/后缀数组/子序列自动机)

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O(1) 数学解(Python/Java/C++/C/Go/JS/Rust)

$[\textit{low},\textit{high}]$ 中的正奇数个数,等于 $[1,\textit{high}]$ 中的正奇数个数,减去 $[1,\textit{low}-1]$ 中的正奇数个数。(这个想法类似 前缀和

正奇数可以表示为 $2k-1$,其中 $k$ 是正整数。

$[1,n]$ 中的正奇数满足 $1\le 2k-1\le n$,解得

$$
1\le k \le \left\lfloor\dfrac{n+1}{2}\right\rfloor
$$

这有 $\left\lfloor\dfrac{n+1}{2}\right\rfloor$ 个整数 $k$。

所以答案为

$$
\left\lfloor\dfrac{\textit{high}+1}{2}\right\rfloor - \left\lfloor\dfrac{\textit{low}}{2}\right\rfloor
$$

###py

class Solution:
    def countOdds(self, low: int, high: int) -> int:
        return (high + 1) // 2 - low // 2

###java

class Solution {
    public int countOdds(int low, int high) {
        return (high + 1) / 2 - low / 2;
    }
}

###cpp

class Solution {
public:
    int countOdds(int low, int high) {
        return (high + 1) / 2 - low / 2;
    }
};

###c

int countOdds(int low, int high) {
    return (high + 1) / 2 - low / 2;
}

###go

func countOdds(low, high int) int {
return (high+1)/2 - low/2
}

###js

var countOdds = function(low, high) {
    return Math.floor((high + 1) / 2) - Math.floor(low / 2);
};

###rust

impl Solution {
    pub fn count_odds(low: i32, high: i32) -> i32 {
        (high + 1) / 2 - low / 2
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$\mathcal{O}(1)$。
  • 空间复杂度:$\mathcal{O}(1)$。

思考题

  1. 计算 $[\textit{low},\textit{high}]$ 中每一位都是奇数的整数个数。
  2. 计算 $[\textit{low},\textit{high}]$ 中每一位都是奇数的整数之和。

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划分型 DP + 单调队列优化(Python/Java/C++/Go)

O(n^2) 做法

本题是标准的划分型 DP,见 DP 题单 的「§5.2 最优划分」。

一般定义 $f[i+1]$ 表示前缀 $\textit{nums}[0]$ 到 $\textit{nums}[i]$ 在题目约束下,分割出的最少(最多)子数组个数,本题是定义成分割方案数。这里 $i+1$ 是为了把 $f[0]$ 当作初始值。

枚举最后一个子数组的左端点 $j$,那么问题变成前缀 $\textit{nums}[0]$ 到 $\textit{nums}[j-1]$ 在题目约束下的分割方案数,即 $f[j]$。

当子数组右端点 $i$ 固定时,由于子数组越长,最大值越大,最小值越小,最大最小的差值越可能大于 $k$。所以符合要求的左端点 $j$ 一定在一个连续区间 $[L,i]$ 中。累加 $f[j]$ 得

$$
f[i+1] = \sum_{j=L}^{i} f[j]
$$

初始值 $f[0] = 1$,空子数组算一个方案。也可以从递归的角度理解,递归到空子数组,就表示我们找到了一个合法分割方案。

答案为 $f[n]$。

O(n) 做法

由于 $i$ 越大,$L$ 也越大,可以用 滑动窗口【基础算法精讲 03】

同时,我们需要计算 239. 滑动窗口最大值 和滑动窗口最小值,这可以用 单调队列【基础算法精讲 27】解决。

维护窗口中的 $\displaystyle\sum_{j=L}^{i} f[j]$,记作 $\textit{sumF}$,转移方程优化成

$$
f[i+1] = \textit{sumF}
$$

注意取模。关于模运算的知识点,见 模运算的世界:当加减乘除遇上取模

本题视频讲解,欢迎点赞关注~

###py

class Solution:
    def countPartitions(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        MOD = 1_000_000_007
        n = len(nums)
        min_q = deque()
        max_q = deque()
        f = [0] * (n + 1)
        f[0] = 1
        sum_f = 0  # 窗口中的 f[i] 之和
        left = 0

        for i, x in enumerate(nums):
            # 1. 入
            sum_f += f[i]

            while min_q and x <= nums[min_q[-1]]:
                min_q.pop()
            min_q.append(i)

            while max_q and x >= nums[max_q[-1]]:
                max_q.pop()
            max_q.append(i)

            # 2. 出
            while nums[max_q[0]] - nums[min_q[0]] > k:
                sum_f -= f[left]
                left += 1
                if min_q[0] < left:
                    min_q.popleft()
                if max_q[0] < left:
                    max_q.popleft()

            # 3. 更新答案
            f[i + 1] = sum_f % MOD

        return f[n]

###java

class Solution {
    public int countPartitions(int[] nums, int k) {
        final int MOD = 1_000_000_007;
        int n = nums.length;
        Deque<Integer> minQ = new ArrayDeque<>(); // 更快的写法见【Java 数组】
        Deque<Integer> maxQ = new ArrayDeque<>();
        int[] f = new int[n + 1];
        f[0] = 1;
        long sumF = 0; // 窗口中的 f[i] 之和
        int left = 0;

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 1. 入
            sumF += f[i];

            int x = nums[i];
            while (!minQ.isEmpty() && x <= nums[minQ.peekLast()]) {
                minQ.pollLast();
            }
            minQ.addLast(i);

            while (!maxQ.isEmpty() && x >= nums[maxQ.peekLast()]) {
                maxQ.pollLast();
            }
            maxQ.addLast(i);

            // 2. 出
            while (nums[maxQ.peekFirst()] - nums[minQ.peekFirst()] > k) {
                sumF -= f[left];
                left++;
                if (minQ.peekFirst() < left) {
                    minQ.pollFirst();
                }
                if (maxQ.peekFirst() < left) {
                    maxQ.pollFirst();
                }
            }

            // 3. 更新答案
            f[i + 1] = (int) (sumF % MOD);
        }

        return f[n];
    }
}

###java

class Solution {
    public int countPartitions(int[] nums, int k) {
        final int MOD = 1_000_000_007;
        int n = nums.length;
        int[] minQ = new int[n];
        int[] maxQ = new int[n];
        int minHead = 0, minTail = -1;
        int maxHead = 0, maxTail = -1;
        int[] f = new int[n + 1];
        f[0] = 1;
        long sumF = 0; // 窗口中的 f[i] 之和
        int left = 0;

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 1. 入
            sumF += f[i];

            int x = nums[i];
            while (minHead <= minTail && x <= nums[minQ[minTail]]) {
                minTail--;
            }
            minQ[++minTail] = i;

            while (maxHead <= maxTail && x >= nums[maxQ[maxTail]]) {
                maxTail--;
            }
            maxQ[++maxTail] = i;

            // 2. 出
            while (nums[maxQ[maxHead]] - nums[minQ[minHead]] > k) {
                sumF -= f[left];
                left++;
                if (minQ[minHead] < left) {
                    minHead++;
                }
                if (maxQ[maxHead] < left) {
                    maxHead++;
                }
            }

            // 3. 更新答案
            f[i + 1] = (int) (sumF % MOD);
        }

        return f[n];
    }
}

###cpp

class Solution {
public:
    int countPartitions(vector<int>& nums, int k) {
        const int MOD = 1'000'000'007;
        int n = nums.size();
        deque<int> min_q, max_q;
        vector<int> f(n + 1);
        f[0] = 1;
        long long sum_f = 0; // 窗口中的 f[i] 之和
        int left = 0;

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int x = nums[i];
            // 1. 入
            sum_f += f[i];

            while (!min_q.empty() && x <= nums[min_q.back()]) {
                min_q.pop_back();
            }
            min_q.push_back(i);

            while (!max_q.empty() && x >= nums[max_q.back()]) {
                max_q.pop_back();
            }
            max_q.push_back(i);

            // 2. 出
            while (nums[max_q.front()] - nums[min_q.front()] > k) {
                sum_f -= f[left];
                left++;
                if (min_q.front() < left) {
                    min_q.pop_front();
                }
                if (max_q.front() < left) {
                    max_q.pop_front();
                }
            }

            // 3. 更新答案
            f[i + 1] = sum_f % MOD;
        }

        return f[n];
    }
};

###go

func countPartitions(nums []int, k int) int {
const mod = 1_000_000_007
n := len(nums)
var minQ, maxQ []int
f := make([]int, n+1)
f[0] = 1
sumF := 0 // 窗口中的 f[i] 之和
left := 0

for i, x := range nums {
// 1. 入
sumF += f[i]

for len(minQ) > 0 && x <= nums[minQ[len(minQ)-1]] {
minQ = minQ[:len(minQ)-1]
}
minQ = append(minQ, i)

for len(maxQ) > 0 && x >= nums[maxQ[len(maxQ)-1]] {
maxQ = maxQ[:len(maxQ)-1]
}
maxQ = append(maxQ, i)

// 2. 出
for nums[maxQ[0]]-nums[minQ[0]] > k {
sumF -= f[left]
left++
if minQ[0] < left {
minQ = minQ[1:]
}
if maxQ[0] < left {
maxQ = maxQ[1:]
}
}

// 3. 更新答案
f[i+1] = sumF % mod
}
return f[n]
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:$\mathcal{O}(n)$,其中 $n$ 是 $\textit{nums}$ 的长度。每个下标至多入队出队各两次。
  • 空间复杂度:$\mathcal{O}(n)$。

相似题目

更多相似题目,见下面动态规划题单的「§5.2 最优划分」和「§11.3 单调队列优化 DP」。

分类题单

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  2. 二分算法(二分答案/最小化最大值/最大化最小值/第K小)
  3. 单调栈(基础/矩形面积/贡献法/最小字典序)
  4. 网格图(DFS/BFS/综合应用)
  5. 位运算(基础/性质/拆位/试填/恒等式/思维)
  6. 图论算法(DFS/BFS/拓扑排序/基环树/最短路/最小生成树/网络流)
  7. 动态规划(入门/背包/划分/状态机/区间/状压/数位/数据结构优化/树形/博弈/概率期望)
  8. 常用数据结构(前缀和/差分/栈/队列/堆/字典树/并查集/树状数组/线段树)
  9. 数学算法(数论/组合/概率期望/博弈/计算几何/随机算法)
  10. 贪心与思维(基本贪心策略/反悔/区间/字典序/数学/思维/脑筋急转弯/构造)
  11. 链表、二叉树与回溯(前后指针/快慢指针/DFS/BFS/直径/LCA/一般树)
  12. 字符串(KMP/Z函数/Manacher/字符串哈希/AC自动机/后缀数组/子序列自动机)

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