一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。
给你一个整数数组 nums
,返回 nums
的所有非空 子序列 的 宽度之和 。由于答案可能非常大,请返回对 109 + 7
取余 后的结果。
子序列 定义为从一个数组里删除一些(或者不删除)元素,但不改变剩下元素的顺序得到的数组。例如,[3,6,2,7]
就是数组 [0,3,1,6,2,2,7]
的一个子序列。
示例 1:
输入:nums = [2,1,3] 输出:6 解释:子序列为 [1], [2], [3], [2,1], [2,3], [1,3], [2,1,3] 。 相应的宽度是 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2 。 宽度之和是 6 。
示例 2:
输入:nums = [2] 输出:0
提示:
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 105
方法一:排序 + 枚举元素计算贡献
题目求解的是数组 nums
中所有子序列中最大值与最小值差值之和,注意到“子序列”,并且涉及到“最大值”与“最小值”,我们考虑先对数组 nums
进行排序。
然后我们枚举数组 nums
中的每个元素
如果我们将元素
我们将数组 nums
中所有元素的贡献累加,即为答案:
我们将上式展开,可以得到:
再将式子中相同的幂次项合并,可以得到:
即:
因此我们只需要对数组 nums
进行排序,然后计算上述的贡献即可。注意答案的取模操作。
时间复杂度 nums
的长度。
class Solution:
def sumSubseqWidths(self, nums: List[int]) -> int:
mod = 10**9 + 7
nums.sort()
ans, p = 0, 1
for i, v in enumerate(nums):
ans = (ans + (v - nums[-i - 1]) * p) % mod
p = (p << 1) % mod
return ans
class Solution {
private static final int MOD = (int) 1e9 + 7;
public int sumSubseqWidths(int[] nums) {
Arrays.sort(nums);
long ans = 0, p = 1;
int n = nums.length;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
ans = (ans + (nums[i] - nums[n - i - 1]) * p + MOD) % MOD;
p = (p << 1) % MOD;
}
return (int) ans;
}
}
class Solution {
public:
const int mod = 1e9 + 7;
int sumSubseqWidths(vector<int>& nums) {
sort(nums.begin(), nums.end());
long ans = 0, p = 1;
int n = nums.size();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
ans = (ans + (nums[i] - nums[n - i - 1]) * p + mod) % mod;
p = (p << 1) % mod;
}
return ans;
}
};
func sumSubseqWidths(nums []int) (ans int) {
const mod int = 1e9 + 7
sort.Ints(nums)
p, n := 1, len(nums)
for i, v := range nums {
ans = (ans + (v-nums[n-i-1])*p + mod) % mod
p = (p << 1) % mod
}
return
}