题目地址: https://leetcode.com/problems/maximum-sum-of-3-non-overlapping-subarrays/description/
题目描述:
Ina given array nums
of positive integers, find three non-overlapping subarrays with maximum sum.
Each subarray will be of size k
, and we want to maximize the sum of all 3*k
entries.
Return the result as a list of indices representing the starting position of each interval (0-indexed). If there are multiple answers, return the lexicographically smallest one.
Example:
Input: [1,2,1,2,6,7,5,1], 2
Output: [0, 3, 5]
Explanation: Subarrays [1, 2], [2, 6], [7, 5] correspond to the starting indices [0, 3, 5].
We could have also taken [2, 1], but an answer of [1, 3, 5] would be lexicographically larger.
Note:
1、 nums.lengthwillbebetween1and20000.;
2、 nums[i]willbebetween1and65535.;
3、 kwillbebetween1andfloor(nums.length/3).;
题目大意
把一个很长的数组,分成三个不重叠的子数组,要求每个子数组的长度都必须是k,最后的目的是三个子数组的和最大。
解题方法
看题目的数据知道需要用O(N)的解法,另外优化最值问题一般都是DP。具体怎么做呢?
把三个数组分别看做左侧,中间,右侧的数组。我们指定了中间数组的位置之后,就在这个位置左侧和右侧分别求一个和最大的子数组,然后三个数组和相加,就得到了总体最大的和。
使用sums数组保存到每个位置的累积和。这样做的好处是我们可以直接根据两个位置相减求出子数组的和。另外需要两个DP数组left和right。
left[i]表示在区间[0, i]范围内长度为k且和最大的子数组的起始位置
right[i]表示在区间[i, n - 1]范围内长度为k且和最大的子数组的起始位置
left的求法是从左到右遍历,right的求法是从右到左遍历。遍历刚开始的K个位置内由于子数组长度小于k,所以left的值是0,right的值是N - k,代表的是能取子区间的边缘情况下索引。更新过程也不难,就是和已有的子数组最大和比较,然后更新索引位置就行了。
求出了每个位置左边和右边的长度为k的子数组之后,需要再次用一个窗口遍历数组,这个窗口就是我们中间的数组。这就成为了在确定中间数组位置的情况下,左边和右边的最大数组和问题,因为我们已经知道了left和right,那么就相当于查表得到位置。
这个题对sums是添加了头部0的,这样的好处是求到目前为止的和的时候可以直接从nums第0个数组开始找前面一个sums+当前的数字。
这个题最难的地方应该在于铺天盖地的索引值吧……反正我是被搞晕了。
时间复杂度是O(N),空间复杂度是O(N)。
class Solution(object):
def maxSumOfThreeSubarrays(self, nums, k):
"""
:type nums: List[int]
:type k: int
:rtype: List[int]
"""
N = len(nums)
sums = [0]
left = [0] * N
right = [N - k] * N
mx = 0
res = [0, 0, 0]
for i, num in enumerate(nums):
sums.append(sums[-1] + num)
total = sums[k] - sums[0]
for i in range(k, N):
if sums[i + 1] - sums[i - k + 1] > total:
left[i] = i - k + 1
total = sums[i + 1] - sums[i - k + 1]
else:
left[i] = left[i - 1]
total = sums[N] - sums[N - k]
for j in range(N - k - 1, -1, -1):
if sums[j + k] - sums[j] >= total:
right[j] = j
total = sums[j + k] - sums[j]
else:
right[j] = right[j + 1]
for i in range(k, N - 2 * k + 1):
l, r = left[i - 1], right[i + k]
total = (sums[i + k] - sums[i]) + (sums[l + k] - sums[l]) + (sums[r + k] - sums[r])
if total > mx:
mx = max(mx, total)
res = [l, i, r]
return res
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
参考资料:
https://www.cnblogs.com/grandyang/p/8453386.html
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