前缀和的一个应用

LEETCODE 1031. 两个非重叠子数组的最大和

给出非负整数数组 A ,返回两个非重叠(连续)子数组中元素的最大和,子数组的长度分别为 L 和 M。(这里需要澄清的是,长为 L 的子数组可以出现在长为 M 的子数组之前或之后。)

从形式上看,返回最大的 V,而 V = (A[i] + A[i+1] + ... + A[i+L-1]) + (A[j] + A[j+1] + ... + A[j+M-1]) 并满足下列条件之一:

 

  • 0 <= i < i + L - 1 < j < j + M - 1 < A.length, 或
  • 0 <= j < j + M - 1 < i < i + L - 1 < A.length.

 

示例 1:

输入:A = [0,6,5,2,2,5,1,9,4], L = 1, M = 2
输出:20
解释:子数组的一种选择中,[9] 长度为 1,[6,5] 长度为 2。

示例 2:

输入:A = [3,8,1,3,2,1,8,9,0], L = 3, M = 2
输出:29
解释:子数组的一种选择中,[3,8,1] 长度为 3,[8,9] 长度为 2。

示例 3:

输入:A = [2,1,5,6,0,9,5,0,3,8], L = 4, M = 3
输出:31
解释:子数组的一种选择中,[5,6,0,9] 长度为 4,[0,3,8] 长度为 3。

 

提示:

  1. L >= 1
  2. M >= 1
  3. L + M <= A.length <= 1000
  4. 0 <= A[i] <= 1000
复制代码
 1 class Solution {
 2 public:
 3    
 4    int maxSumTwoNoOverlap(vector<int>& A, int L, int M) {
 5     vector<int> preSum(A.size()+1, 0);
 6     for (int i = 1; i <= A.size(); i++) {
 7         preSum[i] = preSum[i - 1] + A[i - 1];
 8     }
 9 
10     int len = A.size();
11     int maxSum = 0;
12     //0~l-1 1~l 2~l+1
13     for (int i = 0; i < len; i++) {
14         if (i + L + M - 1 <= len) {
15             int LSum = preSum[i + L] - preSum[i];
16             for (int j = i + L; j + M - 1 < len; j++) {
17                 int RSum = preSum[j + M] - preSum[j];
18                 if ((RSum + LSum) > maxSum) {
19                     maxSum = RSum + LSum;
20                 }
21             }
22         }
23     }
24 
25 
26     for (int i = 0; i < len; i++) {
27         if (i + L + M - 1 <= len) {
28             int LSum = preSum[i + M] - preSum[i];
29             for (int j = i + M; j + L - 1 < len; j++) {
30                 int RSum = preSum[j + L] - preSum[j];
31                 if ((RSum + LSum) > maxSum) {
32                     maxSum = RSum + LSum;
33                 }
34             }
35         }
36     }
37 
38 
39     return maxSum;
40 }
41 };
View Code
复制代码

 

//=================================================================================

前缀和
vector<int> preSum(A.size()+1, 0);
for (int i = 1; i <= A.size(); i++) {
preSum[i] = preSum[i - 1] + A[i - 1];
}


a[i] a[i+L-1] 的L个数字的和
就是 preSum[i+L] - preSum[i]

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