目录
- 1.题目
- 2.思路
- 3.代码实现(Java)
1.题目
给你一个数组 nums ,请你完成两类查询。
- 其中一类查询要求 更新 数组 nums 下标对应的值
- 另一类查询要求返回数组 nums 中索引 left 和索引 right 之间( 包含 )的nums元素的 和 ,其中 left <= right
实现 NumArray 类:
- NumArray(int[] nums) 用整数数组 nums 初始化对象
- void update(int index, int val) 将 nums[index] 的值 更新 为 val
- int sumRange(int left, int right) 返回数组 nums 中索引 left 和索引 right 之间( 包含 )的nums元素的 和 (即,nums[left] + nums[left + 1], …, nums[right])
示例 1:
输入:
[“NumArray”, “sumRange”, “update”, “sumRange”]
[[[1, 3, 5]], [0, 2], [1, 2], [0, 2]]
输出:
[null, 9, null, 8]
解释:
NumArray numArray = new NumArray([1, 3, 5]);
numArray.sumRange(0, 2); // 返回 1 + 3 + 5 = 9
numArray.update(1, 2); // nums = [1,2,5]
numArray.sumRange(0, 2); // 返回 1 + 2 + 5 = 8
提示:
1 <= nums.length <= 3 * 104
-100 <= nums[i] <= 100
0 <= index < nums.length
-100 <= val <= 100
0 <= left <= right < nums.length
调用 update 和 sumRange 方法次数不大于 3 * 104
2.思路
(1)前缀和
使用前缀和的思想,来维护原始数组的区间和。
- 在构造函数中,首先初始化原始数组 nums,然后计算前缀和 preSum,用于记录 0 至 i (包括i) 的和。这里 preSum 的长度比 nums 的长度大 1,是因为第一个前缀和 preSum[0] 被初始化为 0,用于方便后续的计算。
- 更新操作需要更新原始值和前缀和数组,即当 nums[index] 更新为 val 时,从 index + 1 开始,对于 preSum 数组中的每一项,更新为原先的值加上该位置对应原始值变化后的差值。
- 查询操作使用前缀和的思想,其中 preSum[right + 1] 表示 0 至 right 的和,preSum[left] 表示 0 至 left - 1 的和,两者相减即得[left, right] 的和。
这种方法的时间复杂度为构造对象时为 O(n),更新操作为 O(n),查询操作为 O(1),空间复杂度为 O(n)。
(2)分块处理
思路参考本题官方题解。
具体实现是,在构造方法中,首先将原始数组分成若干个大小为 n \sqrt{n} n 的块( n n n 为原始数组的长度),并对每个块计算出其元素和,保存在 sum 数组中。这样,可以通过查询两个块之间元素和的和来计算区间和。对于区间查询,可以分为三种情况:
- 区间 [left, right] 在同一个块中,直接顺序遍历该块内的元素求和并返回。
- 区间 [left, right] 跨越若干个块,分别计算每个块"首尾元素"与这两个元素之间的元素和,再将结果相加得到区间和。特别的,对第一个块位于区间左边的部分,只计算其位于区间内的部分;对最后一个块位于区间右边的部分,只计算其位于区间内的部分。
- 如果区间 [left, right] 在一个块的左边、右边、甚至它本不在任何一个块中,那就和情况2一样分别计算。
对于单点修改,按照数组的更新方式更新每个块的元素和即可。
(3)线段树
思路参考本题官方题解。
3.代码实现(Java)
//思路1————前缀和
class NumArray {private int[] nums;private int[] preSum;public NumArray(int[] nums) {int n = nums.length;this.nums = Arrays.copyOf(nums, n);preSum = new int[n + 1];for (int i = 1; i < n + 1; i++) {preSum[i] = preSum[i - 1] + nums[i - 1];}}public void update(int index, int val) {int original = nums[index];nums[index] = val;for (int i = index + 1; i < preSum.length; i++) {preSum[i] += val - original;}}public int sumRange(int left, int right) {return preSum[right + 1] - preSum[left];}
}/*** Your NumArray object will be instantiated and called as such:* NumArray obj = new NumArray(nums);* obj.update(index,val);* int param_2 = obj.sumRange(left,right);*/
//思路2————线段树
class NumArray {// sum[i] 表示第 i 个块的元素和private int[] sum; //块的大小private int size;private int[] nums;public NumArray(int[] nums) {this.nums = nums;int n = nums.length;size = (int) Math.sqrt(n);// n / size 向上取整sum = new int[(n + size - 1) / size]; for (int i = 0; i < n; i++) {sum[i / size] += nums[i];}}public void update(int index, int val) {sum[index / size] += val - nums[index];nums[index] = val;}public int sumRange(int left, int right) {// left 位于第 b1 个块内int b1 = left / size;// left 在第 b1 个块内的偏移量int i1 = left % size;// right 位于第 b2 个块内int b2 = right / size;// right 在第 b2 个块内的偏移量int i2 = right % size;//区间 [left, right] 在同一块中if (b1 == b2) { int sum = 0;for (int j = i1; j <= i2; j++) {sum += nums[b1 * size + j];}return sum;}//计算第 b1 个块位于区间 [i1, size - 1) 的元素和 sum1int sum1 = 0;for (int j = i1; j < size; j++) {sum1 += nums[b1 * size + j];}//计算第 b2 个块位于区间 [0, i2] 的元素和 sum2int sum2 = 0;for (int j = 0; j <= i2; j++) {sum2 += nums[b2 * size + j];}//计算第 b1 + 1 个块到第 b2 − 1 个块的元素和的总和 sum3int sum3 = 0;for (int j = b1 + 1; j < b2; j++) {sum3 += sum[j];}return sum1 + sum2 + sum3;}
}/*** Your NumArray object will be instantiated and called as such:* NumArray obj = new NumArray(nums);* obj.update(index,val);* int param_2 = obj.sumRange(left,right);*/
//思路3————线段树
class NumArray {//用于存储区间和的线段树private int[] segmentTree; //原始数组的长度private int n; public NumArray(int[] nums) {n = nums.length;//线段树的大小是原始数组长度的 4 倍(稍微比需要的最小长度大一些)segmentTree = new int[nums.length * 4]; //构建线段树build(0, 0, n - 1, nums); }public void update(int index, int val) {//更新指定索引处的元素值change(index, val, 0, 0, n - 1); }public int sumRange(int left, int right) {//求解指定区间的和return range(left, right, 0, 0, n - 1);}//构建线段树的递归函数private void build(int node, int s, int e, int[] nums) {if (s == e) {//叶节点,保存原始数组的元素值segmentTree[node] = nums[s]; return;}int m = s + (e - s) / 2;//递归构建左子树build(node * 2 + 1, s, m, nums); //递归构建右子树build(node * 2 + 2, m + 1, e, nums); //更新父节点的值为左子树和右子树的和segmentTree[node] = segmentTree[node * 2 + 1] + segmentTree[node * 2 + 2]; }//更新线段树的递归函数private void change(int index, int val, int node, int s, int e) {if (s == e) {//叶节点,更新原始数组的元素值segmentTree[node] = val; return;}int m = s + (e - s) / 2;if (index <= m) {//目标索引在左子树中,递归更新左子树change(index, val, node * 2 + 1, s, m);} else {//目标索引在右子树中,递归更新右子树change(index, val, node * 2 + 2, m + 1, e); }segmentTree[node] = segmentTree[node * 2 + 1] + segmentTree[node * 2 + 2]; // 更新父节点的值为左子树和右子树的和}//查询线段树中指定区间范围的和的递归函数private int range(int left, int right, int node, int s, int e) {if (left == s && right == e) {//找到了目标区间,返回当前节点的值return segmentTree[node]; }int m = s + (e - s) / 2;if (right <= m) {//目标区间完全在左子树中,递归查询左子树return range(left, right, node * 2 + 1, s, m); } else if (left > m) {//目标区间完全在右子树中,递归查询右子树return range(left, right, node * 2 + 2, m + 1, e); } else {//目标区间跨越左右子树,分别递归查询左右子树并求和return range(left, m, node * 2 + 1, s, m) + range(m + 1, right, node * 2 + 2, m + 1, e); }}
}