网站建设开发软件网上宣传方法有哪些

1.【模板】一维前缀和

题目要求

题目分析： 

 

算法分析：

 

前缀和算法:快速求出数组中某一段连续区间的和。 

 

 

 代码步骤：

（1）输入数据

• 从标准输入读取两个整数 n 和 q：

  • n 表示数组的长度。

  • q 表示查询的次数。

• 读取数组 arr，注意数组下标从 1 开始。

（2）前缀和数组

• 创建一个前缀和数组 prefix_sum，其中 prefix_sum[i] 表示数组 arr 中前 i 个元素的和。

• 前缀和的计算公式：

  prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + arr[i];

（3）查询处理

• 对于每个查询，输入区间的左右边界 l 和 r。

•  使用前缀和数组快速计算区间和：

prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1]

细节补充：设置前缀和数组时，定义第一个元素的下标为1，不是0，这样的目的是解决边界问题。

源代码：

import java.util.Scanner;// 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息
public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);//1.读入数据int n = in.nextInt(),q = in.nextInt();int[] arr = new int[n + 1];for(int i = 1;i <= n; i++) arr[i] = in.nextInt();//2.预处理一个前缀和数组long[] prefix_sum = new long[n + 1];for(int i = 1;i <= n;i++) prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + arr[i];//3.使用前缀和数组while(q > 0){int l = in.nextInt(), r = in.nextInt();System.out.println(prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1]);q--;}}
}

代码通过：

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        2.【模板】二维前缀和

题目要求：

题目解析:

 原理讲解：

 

源代码：

import java.util.Scanner;// 注意类名必须为 Main, 不要有任何 package xxx 信息
public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);//读入数据int n = in.nextInt(),m = in.nextInt(),q = in.nextInt();int[][] arr = new int[n + 1][m + 1];for(int i = 1;i<=n;i++){for(int j = 1; j<=m;j++){arr[i][j] = in.nextInt();}}//创建前缀和数组long[][] dp = new long[n+1][m+1];for(int i = 1;i<= n;i++){for(int j = 1;j <= m ;j++){dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] + arr[i][j] - dp[i-1][j-1];}}//使用前缀和数组while(q > 0){int x1 = in.nextInt(),y1 = in.nextInt(),x2 = in.nextInt(),y2 = in.nextInt();System.out.println(dp[x2][y2] -dp[x1-1][y2] -dp[x2][y1-1] + dp[x1-1][y1-1]);q--;}}
}

 代码解析：

（1）输入数据

• 从标准输入读取三个整数 n、m 和 q：

  • n 表示二维数组的行数。

  • m 表示二维数组的列数。

  • q 表示查询的次数。

• 读取二维数组 arr，注意数组下标从 1 开始。

（2）二维前缀和数组

• 创建一个二维前缀和数组 dp，其中 dp[i][j] 表示从 arr[1][1] 到 arr[i][j] 的子矩阵的和。

• 前缀和的计算公式：

  dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] + arr[i][j] - dp[i-1][j-1];

（3）查询处理

• 对于每个查询，输入子矩阵的左上角 (x1, y1) 和右下角 (x2, y2)。

• 使用前缀和数组快速计算子矩阵和：

  dp[x2][y2] - dp[x1-1][y2] - dp[x2][y1-1] + dp[x1-1][y1-1]

代码通过：

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3. 寻找数组的中心下标

题目描述： 

 算法原理：

 根据题目要求，如果要求当前下标 i，则

• 左边要判断的是0 ~ i-1 元素的和
• 右边要判断的是n-1 ~ i+1元素的和

使用前缀和思想 

预处理两个数组，分别存放i下标左边和右边元素之和。

注意：不要加上i下标的元素（别跟前面的前缀和题搞混）

第一步： 

f 数组存放前缀和 ：

 g数组存放后缀和：

 第二步：

注意细节：

• f(0)表示nums[ 0 ]位置左边默认为0（因为没有元素），同时处理边界问题，g[ n - 1 ]亦如此。
• g数组存放后缀和，存放顺序记得从右向左，为了和f数组找对应下标 

 

第三步： 

 只需用循环同时遍历f数组和g数组即可如果f[ i ] == g[ i ] ,那就是该下标

 举例：

源码：

class Solution {public int pivotIndex(int[] nums) {int n = nums.length;int[] f = new int[n];int[] g = new int[n];//预处理两个数组for(int i = 1; i < n ; i++){f[i] = f[i - 1] + nums[ i - 1];}for(int i = n -2; i >= 0 ; i--){g[i] = g[i + 1] + nums[ i + 1];}//找到下标for(int i = 0 ; i < n ;i++){if(f[i] == g[i]) return i;}return -1;}
}

给定一个整数数组 nums，找到一个下标 i，使得：

• 下标 i 左边的元素之和等于右边的元素之和。

• 如果不存在这样的下标，返回 -1。

1. 预处理两个数组：

   • f[i]：表示下标 i 左边元素的和（不包括 nums[i]）。

   • g[i]：表示下标 i 右边元素的和（不包括 nums[i]）。

2. 计算 f 和 g：

   • f[i] = f[i - 1] + nums[i - 1]：从左到右累加。

   • g[i] = g[i + 1] + nums[i + 1]：从右到左累加。

3. 寻找中心下标：

   • 遍历数组，找到满足 f[i] == g[i] 的下标 i。

   • 如果找不到，返回 -1。

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 4. 除自身以外数组的乘积

算法原理：

和上一道题类似，也是除了本身元素，计算左边和右边的积

第一步： 

 

 第二步：

注意细节：

f [ 0 ] 此时要变成 1，不然相乘全为0，g[n - 1] 同理； 

第三步：

新创一个数组，遍历存放即可；

 比如：

 源码：

class Solution {public int[] productExceptSelf(int[] nums) {int n = nums.length;int[] f = new int[n];int[] g = new int[n];f[0] = 1;for(int i = 1;i<n;i++){f[i] = f[i - 1] * nums[i - 1];}g[n-1] = 1;for(int i = n-2 ;i>=0;i--){g[i] = g[i + 1] * nums[i + 1];}int[] ret = new int[n];for(int i = 0;i<n;i++){ret[i] = f[i] * g[i];}return ret;}
}

1. 第一次遍历（使用数组f）计算从左到右的累积乘积。f[i]存储的是nums[0]到nums[i-1]的乘积（注意f[0]被初始化为1，因为没有元素在nums[0]的左边）。

2. 第二次遍历（使用数组g）计算从右到左的累积乘积。g[i]存储的是nums[i+1]到nums[n-1]的乘积（注意g[n-1]被初始化为1，因为没有元素在nums[n-1]的右边）。

3. 最后，通过遍历数组nums，用f[i]和g[i]的乘积来填充结果数组ret，这样ret[i]就包含了除了nums[i]以外的所有元素的乘积。

 

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5.和为 K 的子数组

题目要求： 

 算法原理：前缀和 + 哈希表（记住一段区间元素之和，其实等于前缀和的一个数字）

第一步：

第二步： 

使用哈希表存放前缀和出现的次数。

  

第三步： 

 

 源代码：

class Solution {public int subarraySum(int[] nums, int k) {// 哈希表，记录前缀和及其出现次数Map<Integer, Integer> hash = new HashMap<>();hash.put(0, 1); // 前缀和为 0 的情况出现了 1 次int sum = 0; // 当前前缀和int ret = 0; // 结果：满足条件的子数组个数for (int x : nums) {sum += x; // 计算当前前缀和// 如果存在前缀和 sum - k，则说明从某个位置到当前位置的子数组和为 kret += hash.getOrDefault(sum - k, 0);// 更新当前前缀和的出现次数hash.put(sum, hash.getOrDefault(sum, 0) + 1);}return ret; // 返回结果}
}

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6.和可被 K 整除的子数组

 题目要求：

 算法原理：前缀和 + 哈希表

前提引入两个结论：

1.同余定理：如果(a - b) % k = 0 ，则a % k  ==  b % k;(记住结论，不证明）

举例：(26 - 12 ) %  7  = 0，所以 26 % 7 = 12 % 7 = 5；

2. 修正余数：

• 负数 % 正数 = 负数；比如（a 是 负数 ，b是正数） 
• a  % b  (负数)
• a % b + b (变为正数，但是a和b都是正数，则余数会错)
• (a % b  + b) % b(最终令正负统一)

 第一步：

第二步： 

使用哈希表存放前缀和的余数与出现的次数。

  

第三步：细节与上一题类似

源代码：

class Solution {public int subarraysDivByK(int[] nums, int k) {// 哈希表，记录前缀和对 k 取模的结果及其出现次数Map<Integer, Integer> has = new HashMap<>();has.put(0 % k, 1); // 前缀和对 k 取模为 0 的情况出现了 1 次int sum = 0; // 当前前缀和int ret = 0; // 结果：满足条件的子数组个数for (int x : nums) {sum += x; // 计算当前前缀和// 计算当前前缀和对 k 取模的结果，并处理负数情况int r = (sum % k + k) % k;// 如果存在前缀和对 k 取模的结果 r，则说明从某个位置到当前位置的子数组和能被 k 整除ret += has.getOrDefault(r, 0);// 更新当前前缀和对 k 取模的结果 r 的出现次数has.put(r, has.getOrDefault(r, 0) + 1);}return ret; // 返回结果}
}

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7.连续数组 

题目要求： 

算法原理：前缀和 + 哈希表（哈希表存放的是前缀和 和 对应的下标）

第一步：

 

 第二步：

 源代码：

class Solution {public int findMaxLength(int[] nums) {// 哈希表，记录前缀和及其第一次出现的位置Map<Integer, Integer> hash = new HashMap<>();hash.put(0, -1); // 前缀和为 0 的情况出现在索引 -1int sum = 0; // 当前前缀和int ret = 0; // 结果：最长满足条件的子数组长度for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 将 0 视为 -1，1 视为 1sum += (nums[i] == 0 ? -1 : 1);// 如果哈希表中存在当前前缀和 sum，则更新结果if (hash.containsKey(sum)) {ret = Math.max(ret, i - hash.get(sum));} else {// 否则，将当前前缀和 sum 及其索引 i 存入哈希表hash.put(sum, i);}}return ret; // 返回结果}
}

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