尺取法知识点讲解

一、固定长度的情况:

最小和(sum)  

输入N个数的数列,所有相邻的M个数的和共有N-M+1个,求其中的最小值。

输入格式

第1行,2个整数N,M,范围在[3…100000],N>M。

第2行,有N个正整数,范围在[1…1000]。 

输出格式

1个数,表示最小和。 

输入/输出例子1

输入:

6 3

10 4 1 5 5 2

输出:

10

【方法一】:枚举开始点,计算连续M个数的和,求出最小值。

程序如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long n,m,a[100005],mins=0x7f7f7f7f7f7f7f7f;
int main(){
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        cin>>a[i];
    }
    for(int i=1;i<=n-m+1;i++)
    {
        long long s=a[i];
        for(int j=i+1;j<=i+m-1;j++)
            s+=a[j];
        mins=min(s,mins);
    }
    cout<<mins;
    return 0;
}

时间复杂度是o(n*m)如果数据量太大会超时。

微信截图_20231028101330.png

如图1所示,如果以第一个数开始计算也就是图1红色部分。

s1=a[1]+a[2]+a[3]   

如图2所示,如果以第二个数开始计算也就是图2蓝色部分

         s2=a[2]+a[3]+a[4]

对比图1和图2,公式s1和s2,我们会发现,如果以第一个数开始枚举m=3个数的和,和以第二个数开始枚举m个数的和,重复了a[2]+a[3],也就是说,我们第一个数开始枚举完m个数的和后,完全不用从第二个数再重新枚举,只要在s1的基础上保留重复部分a[2]+a[3],去掉左边的a[1],加入右边的a[4],让长度保持m个。

s1=a[1]+a[2]+a[3]  

s2=s1-a[1]+a[4]

尺取法:就如尺子一样,利用两个指针L和R,L代表左边枚举开始点,,R代表枚举结束点,s代表区间L到R的和,如果此时L到R刚好m个数,也就是R-L+1==m,那么找到一个长度为m的和,后面只要把s=s-a[L]+a[R+1],L++,R++,让其长度保持为m。

【程序如下】:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long n,m,s,a[100005],mins=0x7f7f7f7f7f7f7f7f;
int main(){
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        cin>>a[i];
    for(int L=1,R=1;R<=n;R++)
    {
        s+=a[R];
        if(R-L+1==m)
        {
            mins=min(mins,s);
            s=s-a[L];
            L++;
        }
    }
    cout<<mins;
    return 0;
}

二、不固定长度情况

无标题.png

【程序如下】:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long n,m,s,a[100005];
int main(){
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        cin>>a[i];
    int minL=n+1;
    for(int L=1,R=1;R<=n;R++)
    {
        s+=a[R];
        while(s>=m)
        {
            minL=min(minL,R-L+1);
            s=s-a[L];
            L++;
        }
    }
    cout<<minL;
    return 0;
}

三、总结

尺取法是一种线性算法,也是一种高效的枚举区间的方法。

记 (l,r)两个端点为一个序列内以l为起点的最短合法区间,如果r随l的增大而增大的话,我们就可以使用尺取法。

具体的做法是:

    1.初始化左右端点

    2.不断扩大右端点,直到满足条件

    3.如果第二步中无法满足条件,则终止,否则更新结果

    4.将左端点扩大1,然后回到第二步

因为r随 l增大而增大,所以 r只有 n次变化的机会,所以时间复杂度为O(n)。

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