博客
关于我
文巾解题 leetcode1442. 形成两个异或相等数组的三元组数目
阅读量:773 次
发布时间:2019-03-24

本文共 600 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

题目描述

经典的三元组问题,给定一个数组,计算满足三元组 (i, j, k),其中 i < j < k 的数量,且三元组中任意两元素之差等于第三个元素之差。

知识点补充(异或运算)

本题的关键在于利用异或运算的性质。已知 a ^ b = c ^ a,看似矛盾的等式实际上蕴含着 b = c 的关系。

通过对等式 a ^ b = c ^ a 两边同时异或 a,可以得到 b ^ a = c。进一步推导可得 b = c ^ a ^ a = c。这一条件可以用来快速判断两数是否满足条件。

解题思路

针对本题,我们采用以下优化解题方法,提高了效率和处理复杂度。

通过构建辅助数组 ( S ),其中 ( S[i] = S[i-1] ^ arr[i] ),可以将问题转化为寻找特定模式的序列。

进一步分析可知,满足条件的三元组可以通过两个循环查找,减少了时间复杂度至 O(n^2) 水平。

方法1:三重循环

采用三重循环枚举所有可能的三元组 (i, j, k),检查满足条件的数量。这虽然时间复杂度较高,但适用于较短数组。

方法2:单重循环

通过观察,我们发现只需枚举 i 和 k 的组合,就能利用已知条件快速计算出满足条件的三元组数量。

方法3:优化实现

更进一步的优化可以通过一次循环直接构建数组 S,并在构建过程中直接统计满足条件的三元组数量。

通过这些方法,我们可以与优化后的算法实现有效的三元组计数。

转载地址:http://afvkk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
numpy
查看>>
NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
查看>>
NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
查看>>
numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
查看>>
numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
查看>>
numpy 数组与矩阵的乘法理解
查看>>
NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
查看>>
numpy.linalg.norm(求范数)
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
查看>>
Numpy:按多个条件过滤行?
查看>>
Numpy:条件总和
查看>>
numpy、cv2等操作图片基本操作
查看>>
numpy中的argsort的用法
查看>>
NumPy中的精度:比较数字时的问题
查看>>
numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
查看>>
Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
查看>>