LeetCode952三部曲之三：再次优化(122ms -＞ 96ms，超51% -＞ 超91%)
再来一次优化，方向是质因数计算逻辑，目标是明显提升排名
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本篇概览
- 本文是《LeetCode952三部曲之三》的终篇，先回顾一下前文的成果，看看我们之前已经优化到什么程度：
- 前文的优化思路是减小并查集数组的规模，带来的结果是节省内存、减少数组相关的执行次数，但从代码上分析，并查集数组处理所占比重并不多，所以造成此处整体优化效果一般
- 所以，除了并查集，还要去寻找其他优化点，这就是本篇的主要内容
优化思路
- 寻找优化点的方向很明确：重点关注时间复杂度高的代码块
- 按照上述思路，很容易就找到了下图中的代码段，位于程序入口位置，计算每个数字的质因数，因为涉及到素数，所以时间复杂度较高，三个耗时操作是嵌套关系
- 上述方法的思路对每个数字做计算，找出质因数，例如找出99的质因数，需要从2开始一次次计算得出
- 但实际上还有一个更简单的思路：99以内的质数是固定的25个，这25个中，其平方小于99的只有四个，既：2，3，5，7，所以寻找99的质即因数，就在这四个中找即可（漏掉的11，在后面的代码中会特别处理找回来）
- 基于以上思路，计算质因数的代码就很简单了：
- 提前把100000以内的所有素数都找出来，放在名为primes的数组中
- 对于任意一个数字N，都用primes中的数字去做除法，能整除的就是N的质因数
- 记得像前面的99漏掉了11那样，把11找回来
编码
- 接下来的代码，在前文的基础上修改
- 首先增加三个静态变量，注释已详细说明其作用：
// isPrime[3]=0，表示数字3是素数，isPrime[4]=1，表示数字4不是素数
private static int[] isPrime = new int[100001];
// 0-100001之间所有的素数都放入这里
private static int[] primes = new int[100001];
// 素数的数量，也就是primes中有效数据的长度
private static int primeNum = 0;
- 然后是一个静态代码块，一次性算处100000范围内所有素数，埃式或者欧拉式都可以，这里用了欧拉式
static {
// 欧拉筛
for(int i=2;i<=100000;i++) {
if(isPrime[i]==0) {
// i是素数，就放入primes数组中
// 更新primes中素数的数量
primes[primeNum++] = i;
}
for(int j=0;i*primes[j]<=100000;j++) {
// primes[j]*i的结果是个乘积，这样的数字显然不是素数，所以在isPrimes数组中标注为1
isPrime[primes[j]*i] = 1;
// 如果i是primes中某个素数的倍数，就没有必要再计算了，退出算下一个，
// 例如i=8的时候，其实在之前i=4时就已经计算出8不是素数了
if(i%primes[j]==0) {
break;
}
}
}
// 经过以上代码，0-100001之间所有素数都放入了primes中
}
- 上述代码只会在类加载后执行一次，执行完毕后，1到100000之间的所有素数都计算出来并放入primes中，数量是primeNum，在后面的计算中直接拿来用即可
- 接下来是最关键的地方了，前面截图中对每个数字计算质因数的代码，可以替换掉了，新的代码如下，可见逻辑已经简化了，从数组primes中取出来做除法即可：
// 对数组中的每个数，算出所有质因数，构建map
for (int i=0;i<nums.length;i++) {
int cur = nums[i];
// cur的质因数一定是primes中的一个
for (int j=0;j<primeNum && primes[j]*primes[j]<=cur;j++) {
if (cur%primes[j]==0) {
map.computeIfAbsent(primes[j], key -> new ArrayList<>()).add(i);
// 要从cur中将primes[j]有关的倍数全部剔除，才能检查下一个素数
while (cur%primes[j]==0) {
cur /= primes[j];
}
}
}
// 能走到这里依然不等于1，是因为for循环中的primes[j]*primes[j]<<=cur导致了部分素数没有检查到，
// 例如6，执行了for循环第一轮后，被2除过，cur等于3，此时j=1,那么primes[j]=3，因此 3*3无法小于cur的3，于是退出for循环，
// 此时cur等于3，应该是个素数，所以nums[i]就能被此时的cur整除，那么此时的cur就是nums[i]的质因数，也应该放入map
if (cur>1) {
map.computeIfAbsent(cur, key -> new ArrayList<>()).add(i);
}
}
- 另外，对于之前99取质因数漏掉了11的问题，上述代码也有详细说明：检查整除结果，大于1的就是漏掉的
- 完整的提交代码如下
package practice;
import java.util.*;
/**
* @program: leetcode
* @description:
* @author: za2599@gmail.com
* @create: 2022-06-30 22:33
**/
public class Solution {
// 并查集的数组， fathers[3]=1的意思是：数字3的父节点是1
// int[] fathers = new int[100001];
int[] fathers;
// 并查集中，每个数字与其子节点的元素数量总和，rootSetSize[5]=10的意思是：数字5与其所有子节点加在一起，一共有10个元素
// int[] rootSetSize = new int[100001];
int[] rootSetSize;
// map的key是质因数，value是以此key作为质因数的数字
// 例如题目的数组是[4,6,15,35]，对应的map就有四个key：2,3,5,7
// key等于2时，value是[4,6]，因为4和6的质因数都有2
// key等于3时，value是[6,15]，因为6和16的质因数都有3
// key等于5时，value是[15,35]，因为15和35的质因数都有5
// key等于7时，value是[35]，因为35的质因数有7
Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
// 用来保存并查集中，最大树的元素数量
int maxRootSetSize = 1;
// isPrime[3]=0，表示数字3是素数，isPrime[4]=1，表示数字4不是素数
private static int[] isPrime = new int[100001];
// 0-100001之间所有的素数都放入这里
private static int[] primes = new int[100001];
// 素数的数量，也就是primes中有效数据的长度
private static int primeNum = 0;
static {
// 欧拉筛
for(int i=2;i<=100000;i++) {
if(isPrime[i]==0) {
// i是素数，就放入primes数组中
// 更新primes中素数的数量
primes[primeNum++] = i;
System.out.println(i + "-" + i*i);
}
for(int j=0;i*primes[j]<=100000;j++) {
// primes[j]*i的结果是个乘积，这样的数字显然不是素数，所以在isPrimes数组中标注为1
isPrime[primes[j]*i] = 1;
// 如果i是primes中某个素数的倍数，就没有必要再计算了，退出算下一个，
// 例如i=8的时候，其实在之前i=4时就已经计算出8不是素数了
if(i%primes[j]==0) {
break;
}
}
}
// 经过以上代码，0-100001之间所有素数都放入了primes中
}
/**
* 带压缩的并查集查找(即寻找指定数字的根节点)
* @param i
*/
private int find(int i) {
// 如果执向的是自己，那就是根节点了
if(fathers[i]==i) {
return i;
}
// 用递归的方式寻找，并且将整个路径上所有长辈节点的父节点都改成根节点，
// 例如1的父节点是2，2的父节点是3，3的父节点是4，4就是根节点，在这次查找后，1的父节点变成了4，2的父节点也变成了4，3的父节点还是4
fathers[i] = find(fathers[i]);
return fathers[i];
}
/**
* 并查集合并，合并后，child会成为parent的子节点
* @param parent
* @param child
*/
private void union(int parent, int child) {
int parentRoot = find(parent);
int childRoot = find(child);
// 如果有共同根节点，就提前返回
if (parentRoot==childRoot) {
return;
}
// child元素根节点是childRoot，现在将childRoot的父节点从它自己改成了parentRoot，
// 这就相当于child所在的整棵树都拿给parent的根节点做子树了
fathers[childRoot] = fathers[parentRoot];
// 合并后，这个树变大了，新增元素的数量等于被合并的字数元素数量
rootSetSize[parentRoot] += rootSetSize[childRoot];
// 更像最大数量
maxRootSetSize = Math.max(maxRootSetSize, rootSetSize[parentRoot]);
}
public int largestComponentSize(int[] nums) {
// 对数组中的每个数，算出所有质因数，构建map
for (int i=0;i<nums.length;i++) {
int cur = nums[i];
// cur的质因数一定是primes中的一个
for (int j=0;j<primeNum && primes[j]*primes[j]<=cur;j++) {
if (cur%primes[j]==0) {
map.computeIfAbsent(primes[j], key -> new ArrayList<>()).add(i);
// 要从cur中将primes[j]有关的倍数全部剔除，才能检查下一个素数
while (cur%primes[j]==0) {
cur /= primes[j];
}
}
}
// 能走到这里依然不等于1，是因为for循环中的primes[j]*primes[j]<<=cur导致了部分素数没有检查到，
// 例如6，执行了for循环第一轮后，被2除过，cur等于3，此时j=1,那么primes[j]=3，因此 3*3无法小于cur的3，于是退出for循环，
// 此时cur等于3，应该是个素数，所以nums[i]就能被此时的cur整除，那么此时的cur就是nums[i]的质因数，也应该放入map
if (cur>1) {
map.computeIfAbsent(cur, key -> new ArrayList<>()).add(i);
}
}
fathers = new int[nums.length];
rootSetSize = new int[nums.length];
// 至此，map已经准备好了，接下来是并查集的事情，先要初始化数组
for(int i=0;i< fathers.length;i++) {
// 这就表示：数字i的父节点是自己
fathers[i] = i;
// 这就表示：数字i加上其下所有子节点的数量等于1（因为每个节点父节点都是自己，所以每个节点都没有子节点）
rootSetSize[i] = 1;
}
// 遍历map
for (int key : map.keySet()) {
// 每个key都是一个质因数
// 每个value都是这个质因数对应的数字
List<Integer> list = map.get(key);
int size = list.size();
// 超过1个元素才有必要合并
if (size>1) {
// 取第0个元素作为父节点
int parent = list.get(0);
// 将其他节点全部作为地0个元素的子节点
for(int i=1;i<size;i++) {
union(parent, list.get(i));
}
}
}
return maxRootSetSize;
}
}
- 改动完成，提交试试，如下图，左边是前文的成绩，右边是本次优化后的成绩，从122ms优化到96ms，从超51%优化到超91%，优化效果明显
- 至此，《LeetCode952三部曲》全部完成，如果您正在刷题，希望此系列能给您一些参考
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