Subarrays with K Different Integers

update Feb 11 2019, 20:02

LeetCode

Given an array A of positive integers, call a (contiguous, not necessarily distinct) subarray of A good if the number of different integers in that subarray is exactly K.

(For example, [1,2,3,1,2] has 3 different integers: 1, 2, and 3.)

Return the number of good subarrays of A.

Example 1:

Input: A = [1,2,1,2,3], K = 2
Output: 7
Explanation: Subarrays formed with exactly 2 different integers: [1,2], [2,1], [1,2], [2,3], [1,2,1], [2,1,2], [1,2,1,2].

Example 2:

Input: A = [1,2,1,3,4], K = 3
Output: 3
Explanation: Subarrays formed with exactly 3 different integers: [1,2,1,3], [2,1,3], [1,3,4].

Note:

1. 1 <= A.length <= 20000
2. 1 <= A[i] <= A.length
3. 1 <= K <= A.length

Basic Idea:

拿到题目之后就会发现如果要硬算，直接求解distinct element number为 K 的 subarray 个数是比较困难的，因为这类题目一般会使用双指针或者sliding window求解，而要求所有subarray的个数就需要维持许多窗口中subarray的特征。

看了Lee215的解法之后豁然开朗，我们可以写一个function getAtMostK()来求 distinct element number <= K subarray 的个数，这样只需要返回 getAtMost(K) - getAtMost(K-1) 就可以了。

具体地，如何实现 getAtMostK() 呢？用sliding window，保证window中不同元素个数 <= K，每次右边界右移一位，而每次当前窗口中所有以right结尾的subarray的个数就是 right - left + 1，只要把每个元素结尾的符合条件的subarray个数相加，就是总的个数。

整体时间复杂度为 O(2N), 空间复杂度 O(N);

Java Code:

class Solution {
    public int subarraysWithKDistinct(int[] A, int K) {
        if (K == 0) return 0;
        return getAtMostK(A, K) - getAtMostK(A, K - 1);
    }

    private int getAtMostK(int[] nums, int K) {
        if (K == 0) return 0;
        int ret = 0;
        int[] count = new int[nums.length + 1];
        int i = 0, j = 0, m = 0;
        while (j < nums.length) {
            if (count[nums[j]] == 0) {
                m++;
            }
            count[nums[j]]++;
            while (m > K) {
                if (--count[nums[i]] == 0) {
                    m--;
                }
                i++;
            }
            // 此时保证subarray [i,j] 部分只有小于等于K个不同数字，
            // 计算从i开始到j结尾的所有subarray个数
            ret += j - i + 1;
            j++;
        }
        return ret;
    }
}

update Mar 25, 2019

Update concise java code

这道题的本质是每次将right指针右移一位，所以我们可以利用一个for loop。在loop中每次检查window中是否只有小于等于K个不同的数字。合理利用++让code更短。

    class Solution {
        public int subarraysWithKDistinct(int[] A, int K) {
            return atMostK(A, K) - atMostK(A, K - 1);
        }
        private int atMostK(int[] A, int K) {
            int[] map = new int[A.length + 1];
            int ret = 0, left = 0, count = 0;
            for (int r = 0; r < A.length; ++r) {
                if (map[A[r]]++ == 0) count++;
                while (count > K) {
                    if (--map[A[left++]] == 0) count--;
                }
                ret += r - left + 1;
            }
            return ret;
        }
    }

update Mar 26, 2019

Update: Without "atMostK()"

其实之所以需要转化成 atMostK 问题，是因为直接用双指针的时候我们需要处理重复问题，也就是当右指针right固定时，满足条件左指针的位置不是唯一的，于是我们就有了另一种思路，即右指针仍然每次前进一格，每次当窗口满足条件时，我们考虑所有满足条件的左指针的范围i～j，则对于当前右指针为止，满足条件的subarray就有 j-i+1 个。

class Solution {
    public int subarraysWithKDistinct(int[] A, int K) {
        int[] map = new int[A.length + 1];
        int ret = 0, count = 0, i = 0, j = 0;
        for (int curr = 0; curr < A.length; ++curr) {
            // curr 为右指针，每次前进一步
            if (map[A[curr]]++ == 0) count++;
            while (count > K) {
                if (--map[A[j++]] == 0) count--;
                i = j;
                // 让ij一起，因为此时j是最左边左指针的位置
            }
            if (count == K) {
                while (map[A[j]] > 1) {
                    map[A[j]]--;
                    j++;
                }
                // 此时 i 指向第一个满足条件的左指针的位置
                // j 指向最右边一个满足条件左指针的位置
                ret += j - i + 1;
            }
        }
        return ret;
    }
}