给你一个整数数组 nums
。数组 nums
的 唯一性数组 是一个按元素从小到大排序的数组,包含了 nums
的所有
非空子数组中不同元素的个数。
换句话说,这是由所有 0 <= i <= j < nums.length
的 distinct(nums[i..j])
组成的递增数组。
其中,distinct(nums[i..j])
表示从下标 i
到下标 j
的子数组中不同元素的数量。
返回 nums
唯一性数组 的 中位数 。
注意,数组的 中位数 定义为有序数组的中间元素。如果有两个中间元素,则取值较小的那个。
示例 1:
输入:nums = [1,2,3]
输出:1
解释:
nums
的唯一性数组为 [distinct(nums[0..0]), distinct(nums[1..1]), distinct(nums[2..2]), distinct(nums[0..1]), distinct(nums[1..2]), distinct(nums[0..2])]
,即 [1, 1, 1, 2, 2, 3]
。唯一性数组的中位数为 1 ,因此答案是 1 。
示例 2:
输入:nums = [3,4,3,4,5]
输出:2
解释:
nums
的唯一性数组为 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
。唯一性数组的中位数为 2 ,因此答案是 2 。
示例 3:
输入:nums = [4,3,5,4]
输出:2
解释:
nums
的唯一性数组为 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
。唯一性数组的中位数为 2 ,因此答案是 2 。
class Solution {
public int medianOfUniquenessArray(int[] nums) {
int n = nums.length;
long k = ((long) n * (n + 1) / 2 + 1) / 2;
int left = 0;
int right = n;
while (left + 1 < right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (check(nums, mid, k)) {
right = mid;
} else {
left = mid;
}
}
return right;
}
private boolean check(int[] nums, int upper, long k) {
long cnt = 0;
int l = 0;
HashMap<Integer, Integer> freq = new HashMap<>();
for (int r = 0; r < nums.length; r++) {
freq.merge(nums[r], 1, Integer::sum); // 移入右端点
while (freq.size() > upper) { // 窗口内元素过多
int out = nums[l++];
if (freq.merge(out, -1, Integer::sum) == 0) { // 移出左端点
freq.remove(out);
}
}
cnt += r - l + 1; // 右端点固定为 r 时,有 r-l+1 个合法左端点
if (cnt >= k) {
return true;
}
}
return false;
}
}
Comments NOTHING