给你两个下标从 0 开始且长度为 n
的整数数组 nums1
和 nums2
,两者都是 [0, 1, ..., n - 1]
的 排列 。
好三元组 指的是 3
个 互不相同 的值,且它们在数组 nums1
和 nums2
中出现顺序保持一致。换句话说,如果我们将 pos1v
记为值 v
在 nums1
中出现的位置,pos2v
为值 v
在 nums2
中的位置,那么一个好三元组定义为 0 <= x, y, z <= n - 1
,且 pos1x < pos1y < pos1z
和 pos2x < pos2y < pos2z
都成立的 (x, y, z)
。
请你返回好三元组的 总数目 。
示例 1:
输入:nums1 = [2,0,1,3], nums2 = [0,1,2,3] 输出:1 解释: 总共有 4 个三元组 (x,y,z) 满足 pos1x < pos1y < pos1z ,分别是 (2,0,1) ,(2,0,3) ,(2,1,3) 和 (0,1,3) 。 这些三元组中,只有 (0,1,3) 满足 pos2x < pos2y < pos2z 。所以只有 1 个好三元组。
示例 2:
输入:nums1 = [4,0,1,3,2], nums2 = [4,1,0,2,3] 输出:4 解释:总共有 4 个好三元组 (4,0,3) ,(4,0,2) ,(4,1,3) 和 (4,1,2) 。
提示:
n == nums1.length == nums2.length
3 <= n <= 105
0 <= nums1[i], nums2[i] <= n - 1
nums1
和nums2
是[0, 1, ..., n - 1]
的排列。
对于本题,我们先用 pos 记录每个数在 nums2 中的位置,然后依次对 nums1 中的每个元素进行处理。
考虑以当前数字作为三元组中间数字的好三元组的数目。第一个数字需要是之前已经遍历过的,并且在 nums2 中的位置比当前数字更靠前的;第三个数字需要是当前还没有遍历过的,并且在 nums2 中的位置比当前数字更靠后的。
以 nums1 = [4,0,1,3,2], nums2 = [4,1,0,2,3]
为例,考虑我们的遍历过程:
- 首先处理 4,此时 nums2 中出现情况为
[4,X,X,X,X]
,4 之前有值的个数是 0,4 之后没有值的个数有 4 个。因此以 4 为中间数字能形成 0 个好三元组。 - 接下来是 0,此时 nums2 中出现情况为
[4,X,0,X,X]
,0 之前有值的个数是 1,0 之后没有值的个数有 2 个。因此以 0 为中间数字能形成 2 个好三元组。 - 接下来是 1,此时 nums2 中出现情况为
[4,1,0,X,X]
,1 之前有值的个数是 1,0 之后没有值的个数有 2 个。因此以 1 为中间数字能形成 2 个好三元组。 - ...
- 最后是 2,此时 nums2 中出现情况为
[4,1,0,2,3]
,2 之前有值的个数是 4,2 之后没有值的个数是 0。因此以 2 为中间数字能形成 0 个好三元组。
我们可以用树状数组或线段树这两种数据结构来更新 nums2 中各个位置数字的出现情况,快速算出每个数字左侧 1 的个数,以及右侧 0 的个数。
数据结构 1:树状数组
树状数组,也称作“二叉索引树”(Binary Indexed Tree)或 Fenwick 树。 它可以高效地实现如下两个操作:
- 单点更新
update(x, delta)
: 把序列 x 位置的数加上一个值 delta; - 前缀和查询
query(x)
:查询序列[1,...x]
区间的区间和,即位置 x 的前缀和。
这两个操作的时间复杂度均为
数据结构 2:线段树
线段树将整个区间分割为多个不连续的子区间,子区间的数量不超过 log(width)
。更新某个元素的值,只需要更新 log(width)
个区间,并且这些区间都包含在一个包含该元素的大区间内。
- 线段树的每个节点代表一个区间;
- 线段树具有唯一的根节点,代表的区间是整个统计范围,如
[1, N]
; - 线段树的每个叶子节点代表一个长度为 1 的元区间
[x, x]
; - 对于每个内部节点
[l, r]
,它的左儿子是[l, mid]
,右儿子是[mid + 1, r]
, 其中mid = ⌊(l + r) / 2⌋
(即向下取整)。
本题 Python3 线段树代码 TLE。
树状数组:
class BinaryIndexedTree:
def __init__(self, n):
self.n = n
self.c = [0] * (n + 1)
@staticmethod
def lowbit(x):
return x & -x
def update(self, x, delta):
while x <= self.n:
self.c[x] += delta
x += BinaryIndexedTree.lowbit(x)
def query(self, x):
s = 0
while x > 0:
s += self.c[x]
x -= BinaryIndexedTree.lowbit(x)
return s
class Solution:
def goodTriplets(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
pos = {v: i for i, v in enumerate(nums2, 1)}
ans = 0
n = len(nums1)
tree = BinaryIndexedTree(n)
for num in nums1:
p = pos[num]
left = tree.query(p)
right = n - p - (tree.query(n) - tree.query(p))
ans += left * right
tree.update(p, 1)
return ans
线段树:
class Node:
def __init__(self):
self.l = 0
self.r = 0
self.v = 0
class SegmentTree:
def __init__(self, n):
self.tr = [Node() for _ in range(4 * n)]
self.build(1, 1, n)
def build(self, u, l, r):
self.tr[u].l = l
self.tr[u].r = r
if l == r:
return
mid = (l + r) >> 1
self.build(u << 1, l, mid)
self.build(u << 1 | 1, mid + 1, r)
def modify(self, u, x, v):
if self.tr[u].l == x and self.tr[u].r == x:
self.tr[u].v += v
return
mid = (self.tr[u].l + self.tr[u].r) >> 1
if x <= mid:
self.modify(u << 1, x, v)
else:
self.modify(u << 1 | 1, x, v)
self.pushup(u)
def pushup(self, u):
self.tr[u].v = self.tr[u << 1].v + self.tr[u << 1 | 1].v
def query(self, u, l, r):
if self.tr[u].l >= l and self.tr[u].r <= r:
return self.tr[u].v
mid = (self.tr[u].l + self.tr[u].r) >> 1
v = 0
if l <= mid:
v += self.query(u << 1, l, r)
if r > mid:
v += self.query(u << 1 | 1, l, r)
return v
class Solution:
def goodTriplets(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
pos = {v: i for i, v in enumerate(nums2, 1)}
ans = 0
n = len(nums1)
tree = SegmentTree(n)
for num in nums1:
p = pos[num]
left = tree.query(1, 1, p)
right = n - p - (tree.query(1, 1, n) - tree.query(1, 1, p))
ans += left * right
tree.modify(1, p, 1)
return ans
树状数组:
class Solution {
public long goodTriplets(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
int[] pos = new int[n];
BinaryIndexedTree tree = new BinaryIndexedTree(n);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
pos[nums2[i]] = i + 1;
}
long ans = 0;
for (int num : nums1) {
int p = pos[num];
long left = tree.query(p);
long right = n - p - (tree.query(n) - tree.query(p));
ans += left * right;
tree.update(p, 1);
}
return ans;
}
}
class BinaryIndexedTree {
private int n;
private int[] c;
public BinaryIndexedTree(int n) {
this.n = n;
c = new int[n + 1];
}
public void update(int x, int delta) {
while (x <= n) {
c[x] += delta;
x += lowbit(x);
}
}
public int query(int x) {
int s = 0;
while (x > 0) {
s += c[x];
x -= lowbit(x);
}
return s;
}
public static int lowbit(int x) {
return x & -x;
}
}
线段树:
class Solution {
public long goodTriplets(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
int[] pos = new int[n];
SegmentTree tree = new SegmentTree(n);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
pos[nums2[i]] = i + 1;
}
long ans = 0;
for (int num : nums1) {
int p = pos[num];
long left = tree.query(1, 1, p);
long right = n - p - (tree.query(1, 1, n) - tree.query(1, 1, p));
ans += left * right;
tree.modify(1, p, 1);
}
return ans;
}
}
class Node {
int l;
int r;
int v;
}
class SegmentTree {
private Node[] tr;
public SegmentTree(int n) {
tr = new Node[4 * n];
for (int i = 0; i < tr.length; ++i) {
tr[i] = new Node();
}
build(1, 1, n);
}
public void build(int u, int l, int r) {
tr[u].l = l;
tr[u].r = r;
if (l == r) {
return;
}
int mid = (l + r) >> 1;
build(u << 1, l, mid);
build(u << 1 | 1, mid + 1, r);
}
public void modify(int u, int x, int v) {
if (tr[u].l == x && tr[u].r == x) {
tr[u].v += v;
return;
}
int mid = (tr[u].l + tr[u].r) >> 1;
if (x <= mid) {
modify(u << 1, x, v);
} else {
modify(u << 1 | 1, x, v);
}
pushup(u);
}
public void pushup(int u) {
tr[u].v = tr[u << 1].v + tr[u << 1 | 1].v;
}
public int query(int u, int l, int r) {
if (tr[u].l >= l && tr[u].r <= r) {
return tr[u].v;
}
int mid = (tr[u].l + tr[u].r) >> 1;
int v = 0;
if (l <= mid) {
v += query(u << 1, l, r);
}
if (r > mid) {
v += query(u << 1 | 1, l, r);
}
return v;
}
}
树状数组:
class BinaryIndexedTree {
public:
int n;
vector<int> c;
BinaryIndexedTree(int _n)
: n(_n)
, c(_n + 1) { }
void update(int x, int delta) {
while (x <= n) {
c[x] += delta;
x += lowbit(x);
}
}
int query(int x) {
int s = 0;
while (x > 0) {
s += c[x];
x -= lowbit(x);
}
return s;
}
int lowbit(int x) {
return x & -x;
}
};
class Solution {
public:
long long goodTriplets(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
vector<int> pos(n);
for (int i = 0; i < n; ++i) pos[nums2[i]] = i + 1;
BinaryIndexedTree* tree = new BinaryIndexedTree(n);
long long ans = 0;
for (int& num : nums1) {
int p = pos[num];
int left = tree->query(p);
int right = n - p - (tree->query(n) - tree->query(p));
ans += 1ll * left * right;
tree->update(p, 1);
}
return ans;
}
};
线段树:
class Node {
public:
int l;
int r;
int v;
};
class SegmentTree {
public:
vector<Node*> tr;
SegmentTree(int n) {
tr.resize(4 * n);
for (int i = 0; i < tr.size(); ++i) tr[i] = new Node();
build(1, 1, n);
}
void build(int u, int l, int r) {
tr[u]->l = l;
tr[u]->r = r;
if (l == r) return;
int mid = (l + r) >> 1;
build(u << 1, l, mid);
build(u << 1 | 1, mid + 1, r);
}
void modify(int u, int x, int v) {
if (tr[u]->l == x && tr[u]->r == x)
{
tr[u]->v += v;
return;
}
int mid = (tr[u]->l + tr[u]->r) >> 1;
if (x <= mid) modify(u << 1, x, v);
else modify(u << 1 | 1, x, v);
pushup(u);
}
void pushup(int u) {
tr[u]->v = tr[u << 1]->v + tr[u << 1 | 1]->v;
}
int query(int u, int l, int r) {
if (tr[u]->l >= l && tr[u]->r <= r) return tr[u]->v;
int mid = (tr[u]->l + tr[u]->r) >> 1;
int v = 0;
if (l <= mid) v += query(u << 1, l, r);
if (r > mid) v += query(u << 1 | 1, l, r);
return v;
}
};
class Solution {
public:
long long goodTriplets(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
vector<int> pos(n);
for (int i = 0; i < n; ++i) pos[nums2[i]] = i + 1;
SegmentTree* tree = new SegmentTree(n);
long long ans = 0;
for (int& num : nums1)
{
int p = pos[num];
int left = tree->query(1, 1, p);
int right = n - p - (tree->query(1, 1, n) - tree->query(1, 1, p));
ans += 1ll * left * right;
tree->modify(1, p, 1);
}
return ans;
}
};
type BinaryIndexedTree struct {
n int
c []int
}
func newBinaryIndexedTree(n int) *BinaryIndexedTree {
c := make([]int, n+1)
return &BinaryIndexedTree{n, c}
}
func (this *BinaryIndexedTree) lowbit(x int) int {
return x & -x
}
func (this *BinaryIndexedTree) update(x, delta int) {
for x <= this.n {
this.c[x] += delta
x += this.lowbit(x)
}
}
func (this *BinaryIndexedTree) query(x int) int {
s := 0
for x > 0 {
s += this.c[x]
x -= this.lowbit(x)
}
return s
}
func goodTriplets(nums1 []int, nums2 []int) int64 {
n := len(nums1)
pos := make([]int, n)
for i, v := range nums2 {
pos[v] = i + 1
}
tree := newBinaryIndexedTree(n)
var ans int64
for _, num := range nums1 {
p := pos[num]
left := tree.query(p)
right := n - p - (tree.query(n) - tree.query(p))
ans += int64(left) * int64(right)
tree.update(p, 1)
}
return ans
}