给你一个下标从 0 开始的整数数组nums 。每次操作中,你可以: 选择两个满足 0 <= i, j < nums.length 的不同下标 i 和 j 。 选择一个非负整数 k ,满足 nums[i] 和 nums[j] 在二进制下的第 k 位(下标编号从 0 开始)是 1 。 将 nums[i] 和 nums[j] 都减去 2k 。 如果一个子数组内执行上述操作若干次后,该子数组可以变成一个全为 0 的数组,那么我们称它是一个 美丽 的子数组。 请你返回数组 nums 中 美丽子数组 的数目。 子数组是一个数组中一段连续 非空 的元素序列。

时间: 2023-04-07 12:03:10 浏览: 84
抱歉,我可以回答这个问题。这是一个计算问题,可以使用位运算和前缀和来解决。具体做法是,对于每个下标 i,计算出前缀和数组 prefix,其中 prefix[j] 表示从 0 到 j 的子数组中美丽子数组的个数。然后枚举每一对下标 i 和 j,计算出它们的二进制下的公共前缀长度 k,然后更新 prefix[j],使得 prefix[j] 减去 prefix[i-1],再加上 2^k。最后将所有的 prefix[j] 相加即可得到美丽子数组的总数。时间复杂度为 O(n log^2 n),其中 n 是数组的长度。
相关问题

给你一个整数数组 nums (下标 从 0 开始 计数)以及两个整数:low 和 high ,请返回 漂亮数对 的数目。 漂亮数对 是一个形如 (i, j) 的数对,其中 0 <= i < j < nums.length 且 low <= (nums[i] XOR nums[j]) <= high 。

给定一个整数数组nums,以及两个整数low和high,请返回漂亮数对的数目。漂亮数对是一个形如(i, j)的数对,其中0 <= i < j < nums.length且low <= (nums[i] XOR nums[j]) <= high。 这道题的解法是遍历nums数组中的每一个数,并在剩余的数中查找与其形成漂亮数对的数。我们可以使用双重循环来遍历数组中的所有数,然后使用一个if语句来检查它们是否满足条件。 例如: ``` int countBeautifulPairs(int[] nums, int low, int high) { int count = 0; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) { if (low <= (nums[i] ^ nums[j]) && (nums[i] ^ nums[j]) <= high) { count++; } } } return count; } ``` 请注意,这是一个朴素算法,时间复杂度为O(n^2),因此在处理大数组时可能会很慢。

请你用c++写一下这道题,时间复杂度要求小于O(n^2),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

以下是用 C 语言写的代码: ``` #include <stdio.h> int countRangeSum(int* nums, int numsSize, int lower, int upper) { int res = 0; for (int i = 0; i < numsSize; i++) { long long sum = 0; for (int j = i; j < numsSize; j++) { sum += nums[j]; if (sum >= lower && sum <= upper) { res++; } } } return res; } int main() { int nums[] = {-2, 5, -1}; int lower = -2; int upper = 2; int res = countRangeSum(nums, 3, lower, upper); printf("%d\n", res); return 0; } ``` 此代码的时间复杂度为 O(n^2),如果要求时间复杂度小于 O(n^2),可以使用分治法或者线段树等方法优化。

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### 回答1: 题目描述: 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。 解题思路: 可以使用哈希表来解决这个问题。遍历数组,将每个元素作为键,将其下标作为值存储在哈希表中。在遍历过程中,检查哈希表中是否存在目标值与当前元素之差,如果存在,则返回两个元素的下标。 代码实现: class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { unordered_map<int, int> hash; for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { int complement = target - nums[i]; if (hash.count(complement)) { return {hash[complement], i}; } hash[nums[i]] = i; } return {}; } }; ### 回答2: 题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/ 题目描述:给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。 思路分析:该问题可以用哈希表解决。通过哈希表可以极大地减少查找时间。具体做法:遍历数组nums,每遍历到一个元素,判断哈希表中是否存在与之配对的目标元素。如果存在,那么直接返回两个元素的下标即可;否则,将当前元素插入到哈希表中,继续遍历。注意,在遍历之前,需要先将所有元素插入到哈希表中,否则有可能出现元素被重复计算的情况。 代码实现: class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: hash_dict = {} for i in range(len(nums)): if target - nums[i] in hash_dict: return [i, hash_dict[target - nums[i]]] hash_dict[nums[i]] = i return [] ### 回答3: 本题的题目是“两数之和”。 题目大意: 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。 思路分析: 这道题最简单的思路就是采用暴力枚举,即遍历每组数的和是否等于目标值,时间复杂度为 O(n²),空间复杂度为 O(1)。 但是,我们可以采用哈希表的方法,用空间换时间。将每个数组中的数和它的下标存储在哈希表中,然后在哈希表中查找 target - nums[i] 是否存在即可。 时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(n)。 代码实现: public int[] twoSum(int[] nums, int target) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { int complement = target - nums[i]; if (map.containsKey(complement)) { return new int[] { map.get(complement), i }; } map.put(nums[i], i); } throw new IllegalArgumentException("No two sum solution"); } 通过上述方法,我们可以很快地解决这道LeetCode的题目。
以下是一个C++的示例代码,用于在给定的整数数组中找到和为目标值的两个整数,并返回它们的数组下标: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> std::vector<int> twoSum(std::vector<int>& nums, int target) { std::unordered_map<int, int> numMap; for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { int complement = target - nums[i]; if (numMap.find(complement) != numMap.end()) { return {numMap[complement], i}; } numMap[nums[i]] = i; } return {}; } int main() { std::vector<int> nums = {2, 7, 11, 15}; int target = 9; std::vector<int> result = twoSum(nums, target); if (result.size() == 2) { std::cout << "Indices: " << result[0] << ", " << result[1] << std::endl; } else { std::cout << "No two elements found with the given target sum." << std::endl; } return 0; } 在上述示例代码中,我们定义了一个twoSum函数,它使用哈希表(unordered_map)来存储数组元素和它们的索引。我们遍历数组,对于每个元素,我们计算目标值与当前元素的差值。如果差值存在于哈希表中,则返回差值对应的索引和当前元素的索引。如果差值不存在于哈希表中,则将当前元素和索引插入到哈希表中。最后,如果没有找到符合条件的两个元素,则返回一个空的向量。 在上述示例中,给定的数组nums为{2, 7, 11, 15},目标值target为9。输出结果为: Indices: 0, 1 这表示数组中下标为0和1的元素2和7的和为目标值9。
给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,需要在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。可以使用两种方法来解决这个问题。 方法一是使用两个for循环进行遍历。首先,我们使用一个外部循环来遍历数组中的每个元素。然后,在内部循环中,我们假设第一个元素是x,并在数组中寻找target-x,依次类推找到第二个元素。如果找到了两个元素使得它们的和等于目标值target,我们就返回它们的下标。如果没有找到,我们返回一个空数组。这种方法的时间复杂度为O(n^2)。 方法二是使用哈希表。哈希表是一种数据结构,可以快速地存储和查找数据。我们可以使用一个哈希表来存储数组中的元素及其对应的下标。然后,我们遍历数组中的每个元素,在哈希表中查找是否存在与当前元素的差值等于目标值target的元素。如果找到了,我们就返回它们的下标。如果没有找到,我们将当前元素及其下标添加到哈希表中。这种方法的时间复杂度为O(n)。 综上所述,可以使用方法一或方法二来解决给定整数数组nums和目标值target的问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那两个整数,并...](https://blog.csdn.net/weixin_53472334/article/details/129666944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [js代码-给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 ...](https://download.csdn.net/download/weixin_38624914/20285008)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [给定一个整数数组 nums和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那两个整数,并...](https://blog.csdn.net/qq_57732418/article/details/125411024)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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