3152. Spezial-Array II
Schwierigkeit:Mittel
Themen:Array, Binäre Suche, Präfixsumme
Ein Array gilt als besonders, wenn jedes Paar seiner benachbarten Elemente zwei Zahlen mit unterschiedlicher Parität enthält.
Sie erhalten ein Array ganzzahliger Zahlen und eine 2D-Ganzzahlmatrix-Abfrage, wobei Ihre Aufgabe darin besteht, dies für Abfragen[i] = [voni, bisi] zu überprüfen Unterarray1 nums[voni..bisi] ist etwas Besonderes oder nicht.
Gib ein Array boolescher Antworten zurück, so dass Antwort[i] wahr ist, wenn nums[fromi..toi] speziell ist.
Beispiel 1:
- Eingabe: Zahlen = [3,4,1,2,6], Abfragen = [[0,4]]
- Ausgabe: [false]
- Erklärung: Das Subarray ist [3,4,1,2,6]. 2 und 6 sind beide gerade.
Beispiel 2:
- Eingabe: Zahlen = [4,3,1,6], Abfragen = [[0,2],[2,3]]
- Ausgabe: [falsch, wahr]
- Erklärung:
- Das Subarray ist [4,3,1]. 3 und 1 sind beide ungerade. Die Antwort auf diese Frage ist also falsch.
- Das Subarray ist [1,6]. Es gibt nur ein Paar: (1,6) und es enthält Zahlen mit unterschiedlicher Parität. Die Antwort auf diese Frage ist also wahr.
Einschränkungen:
- 1 5
- 1 5
- 1 5
- queries[i].length == 2
- 0
Hinweis:
- Versuchen Sie, das Array in einige nicht überschnittene kontinuierliche spezielle Unterarrays aufzuteilen.
- Überprüfen Sie bei jeder Abfrage, ob sich das erste und das letzte Element dieser Abfrage im selben Subarray befinden oder nicht.
Lösung:
Wir müssen feststellen, ob ein Subarray von Zahlen „speziell“ ist, d. h. jedes Paar benachbarter Elemente im Subarray muss eine andere Parität haben (eines muss ungerade und das andere muss gerade sein).
Ansatz:
-
Paritätsübergänge identifizieren:
Wir können das Array vorverarbeiten, um Positionen zu markieren, an denen sich die Parität ändert. Zum Beispiel:
- 0 stellt eine gerade Zahl dar.
- 1 stellt eine ungerade Zahl dar.
Die Idee besteht darin, alle Positionen zu identifizieren, an denen benachbarte Elemente unterschiedliche Parität haben. Dadurch können wir effizient feststellen, ob ein Subarray etwas Besonderes ist, indem wir prüfen, ob die Positionen in der Abfrage Teil desselben „speziellen“ Blocks sind.
-
Vorverarbeitung:
Erstellen Sie ein binäres Array parity_change, in dem jedes Element 1 ist, wenn die benachbarten Elemente unterschiedliche Parität haben, andernfalls 0. Zum Beispiel:- Wenn nums[i] und nums[i 1] unterschiedliche Parität haben, setzen Sie parity_change[i] = 1, andernfalls 0.
Präfix-Summen-Array:
Erstellen Sie ein Präfixsummen-Array prefix_sum, in dem jeder Eintrag am Index i die kumulative Anzahl der Paritätsübergänge bis zu diesem Index darstellt. Dies hilft, schnell zu überprüfen, ob alle Paare innerhalb eines Subarrays unterschiedliche Parität haben.Abfrageverarbeitung:
Überprüfen Sie für jede Abfrage [von, bis], ob es eine Position im Bereich [von, bis-1] gibt, an der sich die Parität nicht ändert. Dies kann durch Überprüfen der Differenz in den Präfixsummenwerten erfolgen: prefix_sum[to] - prefix_sum[from].
Lassen Sie uns diese Lösung in PHP implementieren: 3152. Spezial-Array II
<?php /** * @param Integer[] $nums * @param Integer[][] $queries * @return Boolean[] */ function specialArray($nums, $queries) { ... ... ... /** * go to ./solution.php */ } // Example usage $nums1 = [3,4,1,2,6]; $queries1 = [[0, 4]]; print_r(specialArray($nums1, $queries1)); // [false] $nums2 = [4,3,1,6]; $queries2 = [[0, 2], [2, 3]]; print_r(specialArray($nums2, $queries2)); // [false, true] ?>
Erläuterung:
Paritätsübergänge vorverarbeiten:
Wir berechnen parity_change[i] = 1, wenn die Elemente nums[i] und nums[i 1] unterschiedliche Parität haben. Andernfalls setzen wir es auf 0.Präfix-Summen-Array:
Die prefix_sum[i] speichert die kumulative Anzahl der Paritätsübergänge vom Anfang des Arrays bis zum Index i. Dadurch können wir mithilfe der Formel berechnen, wie viele Übergänge in einem beliebigen Subarray [von, nach] in konstanter Zeit stattgefunden haben:
$transition_count = $prefix_sum[$to] - $prefix_sum[$from];
- Abfrageauswertung: Wenn für jede Abfrage die Anzahl der Übergänge gleich der Länge des Subarrays minus 1 ist, ist das Subarray etwas Besonderes und wir geben „true“ zurück. Andernfalls geben wir false zurück.
Zeitkomplexität:
- Die Vorverarbeitung der Paritätsübergänge erfordert O(n).
- Der Aufbau des Präfix-Summen-Arrays erfordert O(n).
- Jede Abfrage kann in O(1) mit dem Präfix-Summen-Array beantwortet werden.
- Daher beträgt die Gesamtzeitkomplexität O(n q), wobei n die Länge des Arrays und q die Anzahl der Abfragen ist.
Diese Lösung bewältigt die Problembeschränkungen effizient mit einem optimierten Ansatz.
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Subarray Ein Subarray ist eine zusammenhängende Folge von Elementen innerhalb eines Arrays. ↩
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSpezial-Array II. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP bleibt im Modernisierungsprozess wichtig, da es eine große Anzahl von Websites und Anwendungen unterstützt und sich den Entwicklungsbedürfnissen durch Frameworks anpasst. 1.PHP7 verbessert die Leistung und führt neue Funktionen ein. 2. Moderne Frameworks wie Laravel, Symfony und Codesigniter vereinfachen die Entwicklung und verbessern die Codequalität. 3.. Leistungsoptimierung und Best Practices verbessern die Anwendungseffizienz weiter.

PhPhas significantantyPactedWebDevelopmentAndendendsbeyondit.1) iTpowersMAjorPlatforms-LikewordpressandExcelsInDatabaseInteractions.2) php'SadaptabilityAllowStoscaleForLargeApplicationsfraMe-Linien-Linien-Linien-Linienkripte

PHP -Typ -Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Codequalität und der Lesbarkeit. 1) Tipps zum Skalartyp: Da Php7.0 in den Funktionsparametern wie int, float usw. angegeben werden dürfen. 3) Eingabeaufforderung für Gewerkschaftstyp: Da Php8.0 in Funktionsparametern oder Rückgabetypen angegeben werden dürfen. 4) Nullierstyp Eingabeaufforderung: Ermöglicht die Einbeziehung von Nullwerten und Handlungsfunktionen, die Nullwerte zurückgeben können.

Verwenden Sie in PHP das Klonschlüsselwort, um eine Kopie des Objekts zu erstellen und das Klonierungsverhalten über die \ _ \ _ Clone Magic -Methode anzupassen. 1. Verwenden Sie das Klonschlüsselwort, um eine flache Kopie zu erstellen und die Eigenschaften des Objekts, nicht die Eigenschaften des Objekts zu klonen. 2. Die \ _ \ _ Klonmethode kann verschachtelte Objekte tief kopieren, um flache Kopierprobleme zu vermeiden. 3. achten Sie darauf, dass kreisförmige Referenzen und Leistungsprobleme beim Klonen vermieden werden, und optimieren Sie die Klonierungsvorgänge, um die Effizienz zu verbessern.

PHP eignet sich für Webentwicklungs- und Content -Management -Systeme, und Python eignet sich für Datenwissenschafts-, maschinelles Lernen- und Automatisierungsskripte. 1.PHP hat eine gute Leistung beim Erstellen von schnellen und skalierbaren Websites und Anwendungen und wird üblicherweise in CMS wie WordPress verwendet. 2. Python hat sich in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit reichen Bibliotheken wie Numpy und TensorFlow übertrifft.


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