[LC 总结] 前缀和（Prefix Sum）总结& 10 道相关练习题

类型与题目列表如下：

题目的解法都做过了，会留在最后一个部分，接下来就梳理一下 prefix sum，列举的题目从简单到 -> 困难

基础

prefix sum 其本身是一个数组相关的数据类型，它的实现方法也非常的简单，以存在数组 nums 为例，就是使用另外一个数组，保存 ${\sum }_{k=i}^{i}nums[k]$ 的值，以 [1, 2, 3, 4, 5] 为例，对应的 prefix sum 为 [1, 3, 6, 10, 15] 或 [0, 1, 3, 6, 10, 15]

prefix sum 的走向为 0 -> len(nums)，如果是走向为 len(nums) -> 0，那么这个被称之为 suffix sum，或是 postfix sum，以 [1, 2, 3, 4, 5] 来说，它所对应的 suffix sum 为 [15, 14, 12, 9, 5] 或 [15, 14, 12, 9, 5, 0]

prefix sum(包含 suffix sum)的优点在于，在已经构筑 prefix sum 后，寻找任意下标所耗费的时间为 $O(1)$。换言之，如果给定任意 $i$，寻找 $i+k$ 的子数组之和只需要花费 $O(1)$ 的时间，其实现方法为 $prefix\_sum[i+k]-prefix\_sum[i-1]$，如：

也因为这个特性，prefix sum 又可以被使用 hash map 的结构去实现。

除此之外，对 prefix array 进行其他的操作——如求平均值、最大、最小——均可以被视作 prefix sum 的变种题

prefix

仅用 prefix 一个技巧的题目有点少，1343 是一个案例：

Given an array of integers arr and two integers k and threshold, return the number of sub-arrays of size k and average greater than or equal to threshold.

这个题目的 prefix sum 解法可以用 $prefix\_sum[i+k]-prefix\_sum[i-1]$ 去找到长度为 k 的子数组之和，随后看看是不是满足条件(平均数 >= threshold)即可

对比仅用单一的 prefix sum 技巧的话，其实 sliding window 更方便一些……毕竟长度是固定的

prefix + suffix

这里面我做过的有 2909，2874，238 和 2102，题目分别如下：

2874:

You are given a 0-indexed integer array nums.

Return the maximum value over all triplets of indices (i, j, k) such that i < j < k. If all such triplets have a negative value, return 0.

The value of a triplet of indices (i, j, k) is equal to (nums[i] - nums[j]) * nums[k].

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2909:

You are given a 0-indexed array nums of integers.

A triplet of indices (i, j, k) is a mountain if:

• i < j < k
• nums[i] < nums[j] and nums[k] < nums[j]

Return the minimum possible sum of a mountain triplet of nums. If no such triplet exists, return -1.

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238:

Given an integer array nums, return an array answer such that answer[i] is equal to the product of all the elements of nums except nums[i].

The product of any prefix or suffix of nums is guaranteed to fit in a 32-bit integer.

You must write an algorithm that runs in O(n) time and without using the division operation.

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2012:

You are given a 0-indexed integer array nums. For each index i (1 <= i <= nums.length - 2) the beauty of nums[i] equals:

• 2, if nums[j] < nums[i] < nums[k], for all 0 <= j < i and for all i < k <= nums.length - 1.
• 1, if nums[i - 1] < nums[i] < nums[i + 1], and the previous condition is not satisfied.
• 0, if none of the previous conditions holds.
  Return the sum of beauty of all nums[i] where 1 <= i <= nums.length - 2.

其题型的主要特点就是：

• 是一个数组
• 数组可以分为 $[0,1,...,i]$ 和 $[i,i+1,...,len(arr))$ 两段去处理
• 对所有 $i$ 而言，$[0,1,...,i]$ 和 $[i,i+1,...,len(arr))$ 的处理方式都是一样的

这里对这四道题来说也是一样的：

• 2874 是对 $[0,1,...,i]$ 和 $[i,i+1,...,len(arr))$ 求 max
• 2909 是对 $[0,1,...,i]$ 和 $[i,i+1,...,len(arr))$ 求 min
• 238 求的是 product sum
• 2012 则是对 $[0,1,...,i]$ 求 max，对 $[i,i+1,...,len(arr))$ 求 min

也就是说，处理这类题型的方式可以使用 prefix array 去存储 0 -> len(nums) 的处理结果，用 suffix array(可以简化成只用一个变量) 去存储 len(nums) -> 0 的处理结果，最后筛选出满足题意的结果

hashtable + prefix sum

这种类型的基础题为 560. Subarray Sum Equals K，这道题可以说是后面很多题的一个基础，其运用的技巧就在上面提到过的：如果给定任意 $i$，寻找 $i+k$ 的子数组之和只需要花费 $O(1)$ 的时间，其实现方法为 $prefix\_sum[i+k]-prefix\_sum[i-1]$ 这一特性

之所以使用哈希表而不是数组，则是因为哈希表中保存的为 {前缀和: 前缀和出现的次数} 这一搭配，用以比较方便的寻找满足和为 k 的组合

以 560 为例，它求的是子数组之和为 k 的排列组合，这里可以将 k 视作 $prefix\_sum[i+k]-prefix\_sum[i-1]$ 的结果，哈希表中又保存的是 {前缀和: 前缀和出现的次数}，因此只要通过使用 当前前缀和 - k 就能够获取 $prefix\_sum[i-1]$ 出现的次数，如：

进阶篇

这里就是几种技巧的组合了

prefix + 2 pointers

这个在做过的题里面有两个：1343 Number of Sub-arrays of Size K and Average Greater than or Equal to Threshold 和 1248 Count Number of Nice Subarrays，题目分别如下：

1248:

Given an array of integers nums and an integer k. A continuous subarray is called nice if there are k odd numbers on it.

Return the number of nice sub-arrays.

这两道题用双指针的解法比较直接，不过使用 hashtable 也可以，不过这里存的不是频率，而是 $i$ 之前出现了多少个字符(不同的组合)

这道题我刚开始用的是双指针，不过后面看了下 prefix sum，写法比双指针简单

hashtable + prefix sum 变种

这里我做过的题目典型是 974，这里哈希表中保存的不是 prefix sum，而是 $prefix\_sum\%k$，这样就能满足题目中 Subarray Sums Divisible by K 这一需求

原理就是，如果找到余数相同的子数组，自然也就意味着找到可以满足被 k 整除的子数组这一条件

hashtable + prefix + BST

这个体形本质上就是更多技巧的累积，相比较而言 BST 有些边界条件需要处理，总体上知道思路也能写出来(medium 范畴)，题目为 437 Path Sum III

prefix + suffix + monotonic stack

这道题之前周赛出现的 2866 Beautiful Towers II，它的前置要求为能解 84 Largest Rectangle in Histogram，会 84 Largest Rectangle in Histogram 就是花时间磨一下 84 的题解套用 prefix+suffix 的技巧

简单的说一下就是从 $[0,1,...,i]$ 和 $[i,i+1,...,len(arr))$ 分别找到最大的面积，然后二者相加即可。不过这找最大面积的技巧有些的麻烦，需要使用单调栈。如果不了解单调栈的话，这道题估计挠破脑袋都很难想到答案……

不过这道题能被归类成 medium 我是真的没想到就是了

写过的题解

• 1343 Number of Sub-arrays of Size K and Average Greater than or Equal to Threshold
• 2874. Maximum Value of an Ordered Triplet II & 2909. Minimum Sum of Mountain Triplets II
• 238 Product of Array Except Self & 2012. Sum of Beauty in the Array
• 哈希表 - 和为 K 的子数组, leetcode 560
• 1248 Count Number of Nice Subarrays
• 974 Subarray Sums Divisible by K
• 437 Path Sum III
• 2866 Beautiful Towers II
  • [python 刷题] 84 Largest Rectangle in Histogram