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题目描述

max min

思路

思维本质上就是一个优化的双指针，所以这里只分析双指针。
我们可以把原数组看作由被不在[minx,maxn]范围内的数分隔的多个子数组，那么问题就转换成了如何在一个子数组中不重不漏的找出所有满足要求的字数组。
方法很简单，枚举右断点就可以了。然后，如果我们希望我们的子数组的个数尽可能的多，那么左端点应该尽可能靠近右断点。

dp的思路真的太妙了，第一次看见这种思路。

思维代码

class Solution {func countSubarrays(_ nums: [Int], _ minK: Int, _ maxK: Int) -> Int {let segments = nums.split { $0 > maxK || $0 < minK}var ans = 0for s in segments {let seg = [Int](s)guard seg.contains(minK) && seg.contains(maxK) else {continue}let N = seg.countvar latestMinKIdx = -1var latestMaxKIdx = -1for i in 0..<N {if seg[i] == minK {latestMinKIdx = i}if seg[i] == maxK {latestMaxKIdx = i}let necessaryIdx = min(latestMinKIdx, latestMaxKIdx)if necessaryIdx != -1 {ans += necessaryIdx + 1}}}return ans}
}class Solution {func countSubarrays(_ nums: [Int], _ minK: Int, _ maxK: Int) -> Int {var ans = 0var left = -1var latestMinKIdx = -1var latestMaxKIdx = -1let N = nums.countfor i in 0..<N {if nums[i] == minK {latestMinKIdx = i}if nums[i] == maxK {latestMaxKIdx = i}if nums[i] >= minK && nums[i] <= maxK {let necessaryIdx = min(latestMinKIdx, latestMaxKIdx)if necessaryIdx != -1 {ans += necessaryIdx - left}} else {latestMaxKIdx = -1latestMinKIdx = -1left = i}}return ans}
}作者：RobinLiu
链接：https://leetcode.cn/problems/count-subarrays-with-fixed-bounds/solution/by-robinliu-0x9r/
来源：力扣（LeetCode）
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dp代码

class Solution {
public:long long countSubarrays(vector<int>& nums, int minx, int maxn) {/*以条件A表示最大值为maxn，条件B表示最小值为minx，设置dp[nums.length][4]数组dp[i][0/1/2/3]分别表示分别满足下面条件的子数组的个数:[0]: 以nums[i]为结尾的子数组中满足条件A&&B的, maxn, minx[1]: 只满足条件A的, maxn[2]: 只满足条件B的, minx[3]: 两个条件都不满足但没有超出[minx,maxn]范围的, null再一次遍历每次根据nums[i]和dp[i-1]确定dp[i]*/int n = nums.size();long long res = 0;vector<vector<long long>> dp(n, vector<long long>(4));// 由于 nums[0] 前面没有元素无法dp，所以预处理nums[0]if(nums[0] == maxn && nums[0] == minx)  dp[0][0] = 1;else if(nums[0] == maxn)    dp[0][1] = 1;else if(nums[0] == minx)    dp[0][2] = 1;else if(nums[0] >= minx && nums[0] <= maxn) dp[0][3] = 1;res += dp[0][0];for(int i = 1; i < n; i ++ ){if(nums[i] == maxn && nums[i] == minx)  {dp[i][0] = 1 + dp[i - 1][0] + dp[i - 1][1] + dp[i - 1][2] + dp[i - 1][3];}else if(nums[i] == maxn)   {dp[i][1] = 1 + dp[i - 1][1] + dp[i - 1][3];dp[i][0] = dp[i - 1][2] + dp[i - 1][0];}else if(nums[i] == minx){dp[i][2] = 1 + dp[i - 1][2] + dp[i - 1][3];dp[i][0] = dp[i - 1][0] + dp[i - 1][1];}else if(nums[i] >= minx && nums[i] <= maxn){dp[i][0] = dp[i - 1][0];dp[i][1] = dp[i - 1][1];dp[i][2] = dp[i - 1][2];dp[i][3] = 1 + dp[i - 1][3];}res += dp[i][0];}return res;}
};

双指针代码

class Solution {
public:long long countSubarrays(vector<int>& nums, int minx, int maxn) {int n = nums.size();long long res = 0;int smin = 0, smax = 0; // count of maxn and minx// i就是我们的右端点，j是最靠近i的左端点，last 是最左侧那个没有超出范围的数的位置// [j,i] 这个范围时我们必须包含的// [last,j-1] 这个范围内的数我们是可选可不选的，一共有 j-1-last+1=j-last 种方案// 但是别忘了，我们也可以一个都不选，这也是一种方案// 所有一共有 j-last+1 种方案for(int i = 0, last = 0, j = 0; i < n; i ++ ) {if(nums[i] < minx || nums[i] > maxn)    {// 如果当前数不在范围，更新状态j = last = i + 1; // 因为 j 和 last 都必须在范围内，所以最近也得是下一个数才符合条件smin = smax = 0;continue;}// minx mightly equal maxnif(nums[i] == minx) smin ++ ;if(nums[i] == maxn) smax ++ ;while(j <= i){if(nums[j] == minx) smin -- ;if(nums[j] == maxn) smax -- ;if(!smin || !smax) // 回溯，当前j已经是最靠右的位置，在往右走不满足条件了{if(nums[j] == minx) smin ++ ;if(nums[j] == maxn) smax ++ ;break;}j ++ ;}if(smin && smax)    res += j - last + 1;}return res;}
};

## 借鉴
[思维](https://leetcode.cn/problems/count-subarrays-with-fixed-bounds/solution/jian-ji-xie-fa-pythonjavacgo-by-endlessc-gag2/)[dp，太牛了](https://leetcode.cn/problems/count-subarrays-with-fixed-bounds/solution/dpyi-ci-bian-li-by-confident-galileoxn2-tto7/)[codeforce](https://codeforces.com/problemset/problem/1730/E)