LeetCode 统计美丽子字符串 II【质因子分解,前缀和,哈希表】困难
本文属于「征服LeetCode」系列文章之一,这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁,本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止;由于LeetCode还在不断地创建新题,本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中,我不仅会讲解多种解题思路及其优化,还会用多种编程语言实现题解,涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。
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由于本系列文章的内容随时可能发生更新变动,欢迎关注和收藏征服LeetCode系列文章目录一文以作备忘。
给你一个字符串 s 和一个正整数 k 。
用 vowels 和 consonants 分别表示字符串中元音字母和辅音字母的数量。
如果某个字符串满足以下条件,则称其为 美丽字符串 :
vowels == consonants,即元音字母和辅音字母的数量相等。(vowels * consonants) % k == 0,即元音字母和辅音字母的数量的乘积能被k整除。
返回字符串 s 中 非空美丽子字符串 的数量。
子字符串是字符串中的一个连续字符序列。
英语中的 元音字母 为 'a'、'e'、'i'、'o' 和 'u' 。
英语中的 辅音字母 为除了元音字母之外的所有字母。
示例 1:
输入:s = "baeyh", k = 2
输出:2
解释:字符串 s 中有 2 个美丽子字符串。
- 子字符串 "b_aeyh_",vowels = 2(["a","e"]),consonants = 2(["y","h"])。
可以看出字符串 "aeyh" 是美丽字符串,因为 vowels == consonants 且 vowels * consonants % k == 0 。
- 子字符串 "_baey_h",vowels = 2(["a","e"]),consonants = 2(["b","y"])。
可以看出字符串 "baey" 是美丽字符串,因为 vowels == consonants 且 vowels * consonants % k == 0 。
可以证明字符串 s 中只有 2 个美丽子字符串。
示例 2:
输入:s = "abba", k = 1
输出:3
解释:字符串 s 中有 3 个美丽子字符串。
- 子字符串 "_ab_ba",vowels = 1(["a"]),consonants = 1(["b"])。
- 子字符串 "ab_ba_",vowels = 1(["a"]),consonants = 1(["b"])。
- 子字符串 "_abba_",vowels = 2(["a","a"]),consonants = 2(["b","b"])。
可以证明字符串 s 中只有 3 个美丽子字符串。
示例 3:
输入:s = "bcdf", k = 1
输出:0
解释:字符串 s 中没有美丽子字符串。
提示:
1 <= s.length <= 5 * 10^41 <= k <= 1$0$s仅由小写英文字母组成。
解法 分解质因子+前缀和+哈希表
把元音视作 1 1 1,辅音视作 − 1 -1 −1 。「元音字母和辅音字母的数量相等」就等价于:找到一个和为 0 0 0 的连续子数组。注意这种子数组的长度一定是偶数,因为元音辅音数量相等。
设子数组的长度为 L L L 。由于元音辅音数量相等,所以元音辅音数量都等于 L 2 \dfrac{L}{2} 2L ,所以「元音字母和辅音字母的数量的乘积能被 k k k 整除」等价于
( L 2 ) 2 m o d k = 0 \left(\dfrac{L}{2}\right)^2 \bmod k = 0 (2L)2modk=0
这等价于
L 2 m o d ( 4 k ) = 0 L^2 \bmod (4k) = 0 L2mod(4k)=0
这个平方很烦人,如果能去掉平方就好做了。
这里得来点数学。我们来研究下,如果一个数 L L L 的平方能被 n n n 整除,意味着什么?
- 假设 n n n 是一个质数,例如 3 3 3,那么 L L L 必须包含质因子 3 3 3 ,此时问题就变成了:判断 L L L 能不能被 3 3 3 整除。我们把平方去掉了!
- 如果 n n n 是一个质数 $p 的 e e e 次幂呢?分类讨论:
- 如果 e e e是偶数,比如 n = 3 4 n=3^4 n=34 ,那么 L L L 必须包含因子 3 2 3^2 32 ,才能使得 L 2 L^2 L2 能被 n n n 整除。此时问题就变成了:判断 L L L 能不能被 3 2 3^2 32 整除。
- 如果 e e e 是奇数,比如 n = 3 5 n=3^5 n=35 ,那么 L L L 必须包含因子 3 3 3^3 33 ,才能使得 L 2 L^2 L2 能被 n n n 整除。此时问题就变成了:判断 L L L 能不能被 3 3 3^3 33 整除。
所以 L L L 必须包含因子 p r p^r pr ,其中 r = ⌈ e 2 ⌉ = ⌊ e + 1 2 ⌋ r=\left\lceil\dfrac{e}{2}\right\rceil = \left\lfloor\dfrac{e+1}{2}\right\rfloor r=⌈2e⌉=⌊2e+1⌋ 。
- 如果 n n n 可以分解出多个质因子,只需要把每个质因子及其幂次按照上面的方法处理,然后再相乘,就得到 L L L 必须包含什么因子。
继续
把 4 4 4 按照上述方法计算,设 L L L 必须包含因子 k ′ k' k′ 。现在问题变成,有多少个和为 0 0 0 的子数组,其长度是 k ′ k' k′ 的倍数?
设子数组的下标范围为 [ j , i ) [j,i) [j,i) ,那么其长度 L = i − j L=i-j L=i−j ,则有
( i − j ) m o d k ′ = 0 (i-j)\bmod k' = 0 (i−j)modk′=0
等价于
i m o d k ′ = j m o d k ′ i \bmod k' = j\bmod k' imodk′=jmodk′
对于元素和来说,相当于 s [ i ] − s [ j ] = 0 s[i]-s[j] = 0 s[i]−s[j]=0 ,即
s [ i ] = s [ j ] s[i] = s[j] s[i]=s[j]
我们需要同时满足这两个条件(下标模 k ′ k' k′ 相等, s s s 值相等),这可以一并用哈希表解决。哈希表的 k e y key key 是一个 p a i r pair pair : ( i m o d k ′ , s [ i ] ) (i\bmod k', s[i]) (imodk′,s[i]) ,哈希表的 v a l u e value value 是这个 p a i r pair pair 的出现次数。
代码实现时,前缀和数组可以用一个变量表示。
代码实现时,可以把 aeiou 压缩成一个二进制数,从而快速判断字母是否为元音。
问:为什么哈希表要在一开始插入一个 ( k ′ − 1 , 0 ) (k'-1, 0) (k′−1,0) ?
答:前缀和的第一项是 0 0 0,由于代码中是从下标 0 0 0 开始算第二个前缀和,所以相当于 s [ − 1 ] = 0 s[−1]=0 s[−1]=0 ,而 k ′ − 1 k'-1 k′−1 和 − 1 -1 −1 关于 k ′ k' k′ 同余,所以插入 ( k ′ − 1 , 0 ) (k′−1,0) (k′−1,0) 。
class Solution {
private:int pSqrt(int n) {int ans = 1;for (int i = 2; i * i <= n; ++i) {int i2 = i * i;while (n % i2 == 0) { // 质因数分解ans *= i; // L必须包含一个i^1n /= i2;}if (n % i == 0) { // 如果n包含某个质数的奇次幂ans *= i;n /= i;}}if (n > 1) ans *= n; // 剩下的最后1个质因子return ans;}struct PairHash {template<typename T1, typename T2>size_t operator() (const pair<T1, T2> &p) const {auto v1 = std::hash<T1>{}(p.first);auto v2 = std::hash<T2>{}(p.second);return v1 ^ v2;}};unordered_map<pair<int, int>, int, PairHash> cnt; //ok
public:int beautifulSubstrings(string s, int k) {k = pSqrt(k * 4); // 4k的质因数分解,求出L必须包含的因子值(多个质因子的幂次的乘积)const int aeiouMask = 1065233;cnt[ pair<int, int>{ k - 1, 0} ] = 1; // k-1和1同余int sum = 0;int ans = 0;for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {char c = s[i];int bit = aeiouMask >> (c - 'a') & 1;sum += bit * 2 - 1; // 1->1, 0->-1auto p = pair{i % k, sum};ans += (long long)cnt[p];++cnt[p];}return ans;}
};
复杂度分析:
- 时间复杂度: O ( n + k ) \mathcal{O}(n + \sqrt k) O(n+k) ,其中 n n n 为 nums \textit{nums} nums 的长度。
- 空间复杂度: O ( n ) \mathcal{O}(n) O(n) 。
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