2789.合并后数组中的最大元素

目标

给你一个下标从 0 开始、由正整数组成的数组 nums 。

你可以在数组上执行下述操作 任意 次:

  • 选中一个同时满足 0 <= i < nums.length - 1 和 nums[i] <= nums[i + 1] 的整数 i 。将元素 nums[i + 1] 替换为 nums[i] + nums[i + 1] ,并从数组中删除元素 nums[i] 。

返回你可以从最终数组中获得的 最大 元素的值。

示例 1:

输入:nums = [2,3,7,9,3]
输出:21
解释:我们可以在数组上执行下述操作:
- 选中 i = 0 ,得到数组 nums = [5,7,9,3] 。
- 选中 i = 1 ,得到数组 nums = [5,16,3] 。
- 选中 i = 0 ,得到数组 nums = [21,3] 。
最终数组中的最大元素是 21 。可以证明我们无法获得更大的元素。

示例 2:

输入:nums = [5,3,3]
输出:11
解释:我们可以在数组上执行下述操作:
- 选中 i = 1 ,得到数组 nums = [5,6] 。
- 选中 i = 0 ,得到数组 nums = [11] 。
最终数组中只有一个元素,即 11 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • 1 <= nums[i] <= 10^6

思路

这个题要我们对一个数组进行操作并返回最大的元素值。这里的操作指的是合并相邻的非严格递增元素。

刚开始没有头绪,如果真的按照操作步骤先把符合条件的值求出来,替换掉较大元素的值并删掉较小元素,那么就需要频繁地移动数组数据。

除此之外需要考虑一个重要的问题,如何合并才能使最终的结果最大?如果从前向后合并,比如 [2,6,7] 先合并前两个得到[8,7]肯定没有从后向前合并得到的值 [2, 13] [15] 大。是否存在那种先从前向后合并,然后再从后向前合并才能得到最大值的情况?

刚开始是不那么容易弄清的。也考虑过优先合并 后面的元素值 比 合并后的元素值 大的 元素,提前考虑了一步能否避免上面的情况?好像可以,因为操作没有破坏原数组能否合并的状态。那么这种操作需要循环几次?时间复杂度是O(n)~O(nlogn)吗?

[1,2,1,4,1,2,1,4]一次遍历后可以变为[3,5,3,5],然后再遍历一次得到 [8, 8],再来一次 [16],即O(nlogn)。更好的情况就是递增序列O(n)。

经过上面的分析可以发现,优先使后面的元素最大才能得到最大值。那么为什么不从后向前遍历并累加呢?如果遇到一个元素的值比后面所有元素的累加和还要大,那不管前面怎么操作,由于元素都是正整数,合并后只会更大。

想清楚了这一点就非常简单了。

代码

/**
 * @date 2024-03-14 11:29
 */
public class MaxArrayValue {

    public long maxArrayValue(int[] nums) {
        long res = nums[nums.length - 1];
        for (int i = nums.length - 1; i >= 1; i--) {
            res = res >= nums[i - 1] ? res + nums[i - 1] : nums[i - 1];
        }
        return res;
    }

    public static void main(String[] args) {
        MaxArrayValue main = new MaxArrayValue();
//        int[] nums = new int[]{2, 3, 7, 9, 3};
//        int[] nums = new int[]{5, 3, 3};
//        int[] nums = new int[]{77};
        int[] nums = new int[]{34, 95, 50, 12, 25, 100, 21, 3, 25, 16, 76, 73, 93, 46, 18};
        System.out.println(main.maxArrayValue(nums));
    }
}

性能

2684.矩阵中移动的最大次数

目标

给你一个下标从 0 开始、大小为 m x n 的矩阵 grid ,矩阵由若干 正 整数组成。

你可以从矩阵第一列中的 任一 单元格出发,按以下方式遍历 grid :

从单元格 (row, col) 可以移动到 (row - 1, col + 1)、(row, col + 1) 和 (row + 1, col + 1) 三个单元格中任一满足值 严格 大于当前单元格的单元格。
返回你在矩阵中能够 移动 的 最大 次数。

示例 1:

输入:grid = [[2,4,3,5],[5,4,9,3],[3,4,2,11],[10,9,13,15]]
输出:3
解释:可以从单元格 (0, 0) 开始并且按下面的路径移动:
- (0, 0) -> (0, 1).
- (0, 1) -> (1, 2).
- (1, 2) -> (2, 3).
可以证明这是能够移动的最大次数。

示例 2:

输入:grid = [[3,2,4],[2,1,9],[1,1,7]]
输出:0
解释:从第一列的任一单元格开始都无法移动。

说明:

  • m == grid.length
  • n == grid[i].length
  • 2 <= m, n <= 1000
  • 4 <= m * n <= 10^5
  • 1 <= grid[i][j] <= 10^6

思路

题目要我们求从矩阵第一列出发的最大移动次数。当前单元格可以移动到其后面一列的上中下三格,如果相应位置的值大于当前元素的话。

这道题可以使用动态规划来做,虽然重叠的子问题不多。从右向左,从下到上/从上到下,计算每个单元格可以移动的最大次数。然后求第一列的最大值即可。

值得注意的是这种列在外层从右向左的循环方式。如果像平时那样外层行循环内层列循环,那么写状态转移方程时,子问题可能还未计算。

官网题解给的是广度优先搜索的方法,遍历第一列起点,将能到达的第二列的格子加入集合,然后遍历这些格子,如此反复直到无法继续或者到达矩阵最大边界n-1。

代码

/**
 * @date 2024-03-16 15:08
 */
public class MaxMoves {

    public int maxMoves(int[][] grid) {
        int[][] dp = new int[grid.length][];
        for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
            dp[i] = new int[grid[i].length];
        }
        int res = 0;
        int i = grid.length - 1;
        for (int j = grid[i].length - 2; j >= 0; j--) {
            i = grid.length - 1;
            for (; i >= 0; i--) {
                if (i != 0 && grid[i][j] < grid[i - 1][j + 1]) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i - 1][j + 1] + 1);
                }
                if (grid[i][j] < grid[i][j + 1]) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i][j + 1] + 1);
                }
                if (i != grid.length - 1 && grid[i][j] < grid[i + 1][j + 1]) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], dp[i + 1][j + 1] + 1);
                }
                if (j == 0){
                    res = Math.max(res, dp[i][0]);
                }
            }
        }
        return res;
    }

    public static void main(String[] args) {
        MaxMoves main = new MaxMoves();
        System.out.println(main.maxMoves(new int[][]{{2, 4, 3, 5}, {5, 4, 9, 3}, {3, 4, 2, 11}, {10, 9, 13, 15}}));
    }
}

性能

网友的题解还有网格DFS(2ms)、BFS(6ms)。虽然时间复杂度都是O(mn),但是性能差别还是挺大的。有时间可以分析一下,性能到底差在哪里。先不追求性能100%了,先以最快的速度将题过一遍。

299.猜数字游戏后续—-关于字符串拼接的性能分析

起因

前面有一道猜数字游戏的题,去看性能分析,多数都是5ms。没错,我第一次提交的时候也是5ms。当时我就去看1ms的答案,想找找差距。经过仔细地对比,发现是返回结果时没有使用StringBuilder。乍一看好像可以说得过去,由于字符串的不可变性,拼接字符串实际上返回的是新对象。但是拼接了3次,就要创建3个对象吗?

在jsl8中有这样的描述:Java编译器可以使用StringBuffer或类似技术减少中间String对象。

Thinking in Java中也有提到:

尽管如此,书中建议我们不要在循环中使用字符串拼接,因为会重复创建StringBuilder对象。

题外话,也不是所有的字符串拼接都会使用StringBuilder,如果拼接的都是字符串常量,编译后会进行常量折叠。

那么问题来了,我们没有在循环中进行字符串拼接,为什么会有性能差异?

JMH测试

那我们就使用JMH分别测一测leetCode上提交5ms与1ms的代码。二者之间除了返回时字符串拼接的方式不同,其余代码均相同。


/**
 * @date 2024-03-13 11:19
 */
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations = 3, time = 1)
@Measurement(iterations = 10, time = 1)
@Threads(1)
@Fork(1)
@State(value = Scope.Benchmark)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS)
public class Test {

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(Test.class.getSimpleName())
                .result("result.json")
                .resultFormat(ResultFormatType.JSON).build();
        new Runner(opt).run();
    }

    @Param(value = {"1122", "1807", "1123"})
    private String secret;
    @Param(value = {"2211", "7810", "0111"})
    private String guess;

    /** 5ms*/
    @Benchmark
    public String stringConcatenation() {
        int bulls = 0;
        int cows = 0;
        char[] secretCharArray = secret.toCharArray();
        int[] missArray = new int[10];
        int[] cowsArray = new int[10];
        for (int i = 0; i < secretCharArray.length; i++) {
            int guessCharacter = guess.charAt(i) - '0';
            int secretCharacter = secretCharArray[i] - '0';
            if (guessCharacter == secretCharacter) {
                bulls++;
            } else {
                missArray[secretCharacter] += 1;
                cowsArray[guessCharacter] += 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < cowsArray.length; i++) {
            if (missArray[i] > 0 && cowsArray[i] > 0) {
                cows += Math.min(missArray[i], cowsArray[i]);
            }
        }
        return bulls + "A" + cows + "B";
    }

    /** 1ms*/
    @Benchmark
    public String stringBuilder() {
        int bulls = 0;
        int cows = 0;
        char[] secretCharArray = secret.toCharArray();
        int[] missArray = new int[10];
        int[] cowsArray = new int[10];
        for (int i = 0; i < secretCharArray.length; i++) {
            int guessCharacter = guess.charAt(i) - '0';
            int secretCharacter = secretCharArray[i] - '0';
            if (guessCharacter == secretCharacter) {
                bulls++;
            } else {
                missArray[secretCharacter] += 1;
                cowsArray[guessCharacter] += 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < cowsArray.length; i++) {
            if (missArray[i] > 0 && cowsArray[i] > 0) {
                cows += Math.min(missArray[i], cowsArray[i]);
            }
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        return sb.append(bulls).append('A').append(cows).append('B').toString();
    }

}

性能

测试结果发现性能差异不大。具体是什么原因就不清楚了,可能是leetcode没有进行编译优化或者是根据代码特征直接给的性能分析?

需要考虑 服务器负载、JVM的即时编译行为、测试用例的具体数据分布 等因素。

我发现同一道题,不同时间测试用例可能是不同的,比如代码提交后提示解答错误 73/74,修改了代码过了一段时间提交发现问题没有解决,还提示解答错误 73/74,但是输入的数据是不同的。

后续

我在评论区还发现了一位网友的一次遍历的写法,可以说是很巧妙了。但是,只要使用字符串拼接,性能就是5ms。

class Solution {
    public String getHint(String secret, String guess) {
        int[] nums = new int[10];
        int countA = 0, countB = 0;
        for (int i = 0; i < secret.length(); i++) {
            if (secret.charAt(i) == guess.charAt(i)) countA++;
            else {
                if (nums[guess.charAt(i) - '0']-- > 0) countB++;
                if (nums[secret.charAt(i) - '0']++ < 0) countB++;
            }
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        return sb.append(countA).append('A').append(countB).append('B').toString();
    }
}

最后说一下这个一次遍历的思路,如果猜测的数字与secret当前位置的数字不符:

当猜测数字计数却大于0,说明secret之前遇到过,算是位置不正确,应该将bulls加一。不论前面判断结果怎样,猜测数字计数总要减一。

当secret数字计数小于0,说明guess之前猜到过,但是由于当时没有多余的secret数字,所以没有加。这里遇到了,就将bulls加一。不论前面的判断结果,猜测数字计数总要加一。

1261.在受污染的二叉树中查找元素

目标

给出一个满足下述规则的二叉树:

  1. root.val == 0
  2. 如果 treeNode.val == x 且 treeNode.left != null,那么 treeNode.left.val == 2 * x + 1
  3. 如果 treeNode.val == x 且 treeNode.right != null,那么 treeNode.right.val == 2 * x + 2

现在这个二叉树受到「污染」,所有的 treeNode.val 都变成了 -1。

请你先还原二叉树,然后实现 FindElements 类:

  • FindElements(TreeNode* root) 用受污染的二叉树初始化对象,你需要先把它还原。
  • bool find(int target) 判断目标值 target 是否存在于还原后的二叉树中并返回结果。

说明:

  • TreeNode.val == -1
  • 二叉树的高度不超过 20
  • 节点的总数在 [1, 10^4] 之间
  • 调用 find() 的总次数在 [1, 10^4] 之间
  • 0 <= target <= 10^6

思路

dfs还原节点val,并将其加入到Hash表中,直接contains判断。

这个题被标为medium,估计是想让我们自己实现Hash表来查找元素吧。

代码

/**
 * @date 2024-03-12 2:41
 */
public class FindElements {
    Set<Integer> elements;

    public FindElements(TreeNode root) {
        elements = new HashSet<>();
        recover(root, 0);
    }

    public void recover(TreeNode root, int value) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        root.val = value;
        elements.add(value);
        recover(root.left, 2 * value + 1);
        recover(root.right, 2 * value + 2);
    }

    public boolean find(int target) {
        return elements.contains(target);
    }
}

性能

2129.将标题首字母大写

目标

给你一个字符串 title ,它由单个空格连接一个或多个单词组成,每个单词都只包含英文字母。请你按以下规则将每个单词的首字母 大写 :

  • 如果单词的长度为 1 或者 2 ,所有字母变成小写。
  • 否则,将单词首字母大写,剩余字母变成小写。

请你返回 大写后 的 title 。

示例 1:

输入:title = "capiTalIze tHe titLe"
输出:"Capitalize The Title"
解释:
由于所有单词的长度都至少为 3 ,将每个单词首字母大写,剩余字母变为小写。

示例 2:

输入:title = "First leTTeR of EACH Word"
输出:"First Letter of Each Word"
解释:
单词 "of" 长度为 2 ,所以它保持完全小写。
其他单词长度都至少为 3 ,所以其他单词首字母大写,剩余字母小写。

示例 3:

输入:title = "i lOve leetcode"
输出:"i Love Leetcode"
解释:
单词 "i" 长度为 1 ,所以它保留小写。
其他单词长度都至少为 3 ,所以其他单词首字母大写,剩余字母小写。

说明:

  • 1 <= title.length <= 100
  • title 由单个空格隔开的单词组成,且不含有任何前导或后缀空格。
  • 每个单词由大写和小写英文字母组成,且都是 非空 的。

思路

这个要看清题目,单词的长度为 1 或者 2 ,所有字母变成小写。并不是指传入的title长度,而是title中的单词。此外要熟悉字符对应的ASCII码:

Character ASCII
A-Z 65-90
a-z 97-122
空格 32

读取字符数组中的字符,记录第一个字符的index,跳过,将后续的字符均转为小写,直到遇到空格,记录单词字符个数。如果字符个数大于2,将first对应的字符转为大写,否则转为小写。

代码

/**
 * @date 2024-03-11 0:16
 */
public class CapitalizeTitle {

    public String capitalizeTitle(String title) {
        // 使用System.arraycopy复制的数组,可以直接操作
        char[] chars = title.toCharArray();
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            char first = (char) i++;
            int counter = 1;
            while (i < chars.length && chars[i] != 32) {
                if (chars[i] < 97) {
                    chars[i] = (char) (chars[i] + 32);
                }
                i++;
                counter++;
            }
            if (counter > 2) {
                if (chars[first] >= 97) {
                    chars[first] = (char) (chars[first] - 32);
                }
            } else {
                if (chars[first] < 97) {
                    chars[first] = (char) (chars[first] + 32);
                }
            }
        }
        return new String(chars);
    }
}

性能

299.猜数字游戏

目标

你在和朋友一起玩 猜数字(Bulls and Cows)游戏,该游戏规则如下:

写出一个秘密数字,并请朋友猜这个数字是多少。朋友每猜测一次,你就会给他一个包含下述信息的提示:

  • 猜测数字中有多少位属于数字和确切位置都猜对了(称为 "Bulls",公牛),
  • 有多少位属于数字猜对了但是位置不对(称为 "Cows",奶牛)。也就是说,这次猜测中有多少位非公牛数字可以通过重新排列转换成公牛数字。

给你一个秘密数字 secret 和朋友猜测的数字 guess ,请你返回对朋友这次猜测的提示。

提示的格式为 "xAyB" ,x 是公牛个数, y 是奶牛个数,A 表示公牛,B 表示奶牛。

请注意秘密数字和朋友猜测的数字都可能含有重复数字。

示例 1:

输入:secret = "1807", guess = "7810"
输出:"1A3B"
解释:数字和位置都对(公牛)用 '|' 连接,数字猜对位置不对(奶牛)的采用斜体加粗标识。
"1807"
  |
"7810"

示例 2:

输入:secret = "1123", guess = "0111"
输出:"1A1B"
解释:数字和位置都对(公牛)用 '|' 连接,数字猜对位置不对(奶牛)的采用斜体加粗标识。
"1123"        "1123"
  |      or     |
"0111"        "0111"
注意,两个不匹配的 1 中,只有一个会算作奶牛(数字猜对位置不对)。通过重新排列非公牛数字,其中仅有一个 1 可以成为公牛数字。

说明:

  • 1 <= secret.length, guess.length <= 1000
  • secret.length == guess.length
  • secret 和 guess 仅由数字组成

思路

这个题目的算法还是挺直接的,就是比较相应位置上的数字是否一致,如果一致bulls加1,否则就要累加错误数字的出现次数,但最多不能超过其在secret中的个数。

代码

/**
 * @date 2024-03-10 0:36
 */
public class GetHint {
    public String getHint(String secret, String guess) {
        int bulls = 0;
        int cows = 0;
        char[] secretCharArray = secret.toCharArray();
        int[] missArray = new int[10];
        int[] cowsArray = new int[10];
        for (int i = 0; i < secretCharArray.length; i++) {
            int guessCharacter = guess.charAt(i) - '0';
            int secretCharacter = secretCharArray[i] - '0';
            if (guessCharacter == secretCharacter) {
                bulls++;
            } else {
                missArray[secretCharacter] += 1;
                cowsArray[guessCharacter] += 1;
            }
        }
        for (int i = 0; i < cowsArray.length; i++) {
            if (missArray[i] > 0 && cowsArray[i] > 0) {
                cows += Math.min(missArray[i], cowsArray[i]);
            }
        }
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        return sb.append(bulls).append('A').append(cows).append('B').toString();
    }
}

这里面有几点需要注意:

  1. 数组只需要保留0-9十个数字即可
  2. 数字字符减去'0'可以得到对应的整型数字
  3. 不要使用加号拼接返回的结果,因为每一次字符串的修改都会创建新的对象,会显著影响性能

性能

2917.找出数组中的K-or值

目标

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 k 。

nums 中的 K-or 是一个满足以下条件的非负整数:

只有在 nums 中,至少存在 k 个元素的第 i 位值为 1 ,那么 K-or 中的第 i 位的值才是 1 。

返回 nums 的 K-or 值。

注意 :对于整数 x ,如果 (2^i AND x) == 2^i ,则 x 中的第 i 位值为 1 ,其中 AND 为按位与运算符。

示例 1:

输入:nums = [7,12,9,8,9,15], k = 4
输出:9
解释:nums[0]、nums[2]、nums[4] 和 nums[5] 的第 0 位的值为 1 。
nums[0] 和 nums[5] 的第 1 位的值为 1 。
nums[0]、nums[1] 和 nums[5] 的第 2 位的值为 1 。
nums[1]、nums[2]、nums[3]、nums[4] 和 nums[5] 的第 3 位的值为 1 。
只有第 0 位和第 3 位满足数组中至少存在 k 个元素在对应位上的值为 1 。因此,答案为 2^0 + 2^3 = 9 。

示例 2:

输入:nums = [2,12,1,11,4,5], k = 6
输出:0
解释:因为 k == 6 == nums.length ,所以数组的 6-or 等于其中所有元素按位与运算的结果。因此,答案为 2 AND 12 AND 1 AND 11 AND 4 AND 5 = 0 。

示例 3:

输入:nums = [10,8,5,9,11,6,8], k = 1
输出:15
解释:因为 k == 1 ,数组的 1-or 等于其中所有元素按位或运算的结果。因此,答案为 10 OR 8 OR 5 OR 9 OR 11 OR 6 OR 8 = 15 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 50
  • 0 <= nums[i] < 2^31
  • 1 <= k <= nums.length

思路

这个目标看起来有些难以理解,其实简单来说就是要我们返回一个int类型的数字,这个数字的每一bit是由数组元素相应bit的值共同决定的。如果数组中在该bit位上为1的元素个数超过k,那么就将结果值的相应bit位置1,否则置0。

现在问题转化为累加数组元素在某一bit位的值,然后与k比较来确定输出结果相应bit的值。可以使用移位运算来判断数字在某一特定bit的值是否为1,例如:数字7的低四位为 0111,想要判断第4个bit(从右边开始数)是否为1,可以将其右移3位,然后与1按位与即可。因为我们要判断的bit位经过右移变成了第一位,并且数字1只有第一位为1,其余位为0。

代码

/**
 * @date 2024-03-06 0:26
 */
public class FindKOr {

    public int findKOr_v1(int[] nums, int k) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < 31; i++) {
            int counter = 0;
            for (int num : nums) {
               // 判断可以省去,提高效率
//                if ((num >> i & 1) == 1) {
//                    counter++;
//                }
                counter += num >> i & 1;
            }
            if (counter >= k) {
                res |= 1 << i;
            }
        }
        return res;
    }
}

性能

2834.找出美丽数组的最小和

目标

给你两个正整数:n 和 target 。

如果数组 nums 满足下述条件,则称其为 美丽数组 。

  • nums.length == n.
  • nums 由两两互不相同的正整数组成。
  • 在范围 [0, n-1] 内,不存在 两个 不同 下标 i 和 j ,使得 nums[i] + nums[j] == target 。

返回符合条件的美丽数组所可能具备的 最小 和,并对结果进行取模 10^9 + 7。

示例 1:

输入:n = 2, target = 3
输出:4
解释:nums = [1,3] 是美丽数组。
- nums 的长度为 n = 2 。
- nums 由两两互不相同的正整数组成。
- 不存在两个不同下标 i 和 j ,使得 nums[i] + nums[j] == 3 。
可以证明 4 是符合条件的美丽数组所可能具备的最小和。

示例 2:

输入:n = 3, target = 3
输出:8
解释:
nums = [1,3,4] 是美丽数组。 
- nums 的长度为 n = 3 。 
- nums 由两两互不相同的正整数组成。 
- 不存在两个不同下标 i 和 j ,使得 nums[i] + nums[j] == 3 。
可以证明 8 是符合条件的美丽数组所可能具备的最小和。

示例 3:

输入:n = 1, target = 1
输出:1
解释:nums = [1] 是美丽数组。

说明:

  • 1 <= n <= 10*9
  • 1 <= target <= 10^9

思路

首先,美丽数组一个长度为n的数组,数组中的元素均不相同且为正整数,且任意两个元素之后不能等于target。

我们需要寻找所有可能的美丽数组中,所有元素和最小的那一个。并返回这个最小和。

如何才能使元素和最小?

很明显应该是从1开始的正整数序列,但是这个序列中的值相加不能等于target。

那么本质上是要求 1______mid~~~~~~target______这一序列的值,其中~~~~~~区间的值应舍去,因为会与前面的相加得到target。

刚开始想的是循环遍历 [1, n) 累加和,并记录target - i,如果遍历的过程中遇到了就直接跳过,但是提交后提示超出内存限制。于是进行修改,不保存不符合条件的元素,直接根据下标来判断,这次提示超时。

然后尝试不使用循环,直接使用等差数列求和公式计算,结果整型溢出。需要注意运算符优先级高的会先计算,如果没有显式地类型转换就会溢出,并且隐式类型转化使用的是溢出后的值。

代码

/**
 * @date 2024-03-08 9:00
 */
public class MinimumPossibleSum {

    public final int MOD = 1000000007;

    public int minimumPossibleSum(int n, int target) {
        int mid;
        mid = target / 2;
        if (n <= mid) {
            return (int) ((n + n * (n - 1L) / 2L) % MOD);
        } else {
            int r = n - mid;
            return (int) (((mid + mid * (mid - 1L) / 2L) + (long) target * r + r * (r - 1L) / 2L) % MOD);
        }
    }
}

性能