LeetCode题目笔记——2563. 统计公平数对的数目

题目描述

这是前天周赛的第二题。

统计公平数对的数目 - 给你一个下标从 0 开始、长度为 n 的整数数组 nums ，和两个整数 lower 和 upper ，返回 公平数对的数目 。

如果 (i, j) 数对满足以下情况，则认为它是一个 公平数对 ：

• 0 <= i < j < n，且
• lower <= nums[i] + nums[j] <= upper

 

示例 1：

输入：nums = [0,1,7,4,4,5], lower = 3, upper = 6
输出：6
解释：共计 6 个公平数对：(0,3)、(0,4)、(0,5)、(1,3)、(1,4) 和 (1,5) 。

示例 2：

输入：nums = [1,7,9,2,5], lower = 11, upper = 11
输出：1
解释：只有单个公平数对：(2,3) 。

 

提示：

• 1 <= nums.length <= 10⁵
• nums.length == n
• -10⁹ <= nums[i] <= 10⁹
• -10⁹ <= lower <= upper <= 10⁹

题目链接

题目难度——中等

方法一：排序+双指针

  题目说需要统计公平数对的数目，而重点在于这个数目，一开始可能容易被误导将重点放在数对的下标i，j上面，仔细想想会发现我们只需要统计不同的数目就行，不用在乎具体的下标。所以我们可以先将数组排序，然后使用双指针，经过两次遍历，第一次我们统计一下满足上界upper的数对数目，第二次我们统计满足下界lower的数对数目。
  具体的，第一次遍历时，两个指针一前一后，让p2=n-1，p1=0，如果两个数相加大于upper，我们就将p2左移一个位置，直到两个数相加<=upper，则此时从p1到p2之间的数，两两之和都会<=upper，也就有p2-p1个数对满足条件，然后再将p1右移，继续判断，直到p1与p2相遇。第一次遍历时我们只找到了满足上界的下标对，所以我们还要一次类似的遍历来减去多算的小于下界的数对。

代码/Python

class Solution:def countFairPairs(self, nums: List[int], lower: int, upper: int) -> int:nums.sort()n = len(nums)res = 0p1, p2 = 0, n - 1while p1 < p2:if nums[p1] + nums[p2] > upper:p2 -= 1else:res += p2 - p1p1 += 1p1, p2 = 0, n - 1while p1 < p2:if nums[p1] + nums[p2] < lower:res -= p2 - p1p1 += 1else:p2 -= 1return res

代码/C++

class Solution {
public:long long countFairPairs(vector<int>& nums, int lower, int upper) {long long res = 0;int p1, p2, n;sort(nums.begin(), nums.end());n = nums.size();p1 = 0;p2 = n - 1;while(p1 < p2){if(nums[p1] + nums[p2] > upper){p2--;}else{res += p2 - p1;p1++;}}p1 = 0;p2 = n - 1;while(p1 < p2){if(nums[p1] + nums[p2] < lower){res -= p2 - p1;p1++;}else{p2--;}}return res;}
};

方法二

  前面既然已经排好序了，那么我们可以想想是否可以再利用这个有序的性质，比如二分查找。利用二分查找，来加速找到满足条件的下标对，实质上也是方法一的思路。这里贴一个灵茶大佬的题解：灵茶大佬

代码/Python

class Solution:def countFairPairs(self, nums: List[int], lower: int, upper: int) -> int:nums.sort()n = len(nums)res = 0for i, x in enumerate(nums):r = bisect_right(nums, upper - x, 0, i)l = bisect_left(nums, lower - x, 0, i)res += r - lreturn res

总结

  方法一时间主要在前面排序上，O(NlogN)，后面遍历是O(N)，所以总的复杂度是(NlogN)，空间复杂度 O(1) ，方法二在遍历里面有二分，所以应该是O(N·logN)，空间是O(1)。