• 累加和为 K 的最长子数组问题


    累加和为 K 的最长子数组问题

    作者:Grey

    原文地址:

    博客园:累加和为 K 的最长子数组问题

    CSDN:累加和为 K 的最长子数组问题

    题目描述

    给定一个整数组成的无序数组 arr,值可能正、可能负、可能0,给定一个整数值 K,找到 arr 的所有子数组里,哪个子数组的累加和等于 K,并且是长度最大的,返回其长度。

    OJ 见:LintCode 911 · Maximum Size Subarray Sum Equals k

    主要思路

    使用哈希表,key 存累加和,value 存当前位置,所以,

    map.put(sum,i)
    

    表示0...i的累加和是sum

    有了这个哈希表,我们可以继续遍历数组,当遍历到i位置的时候,我们可以得到当前的累加和是sum,我们期待哈希表中是否存在sum - k的记录,如果有,说明

    i - map.get(sum - k)就是一个可能的答案,示例图如下

    image

    我们每次来到一个i位置,就要定位上图中m的位置,即i - map.get(sum-k)的值。

    然后和全局答案进行比较,抓取最大长度即可。

    代码见:

    public class Solution {
        public static int maxSubArrayLen(int[] arr, int k) {
            if (arr == null) {
                return 0;
            }
            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
            map.put(0, -1);
            int ans = 0;
            int sum = 0;
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                sum += arr[i];
                // 期待map里面有sum - k的记录
                if (map.containsKey(sum - k)) {
                    ans = Math.max(ans, i - map.get(sum - k));
                }
                if (!map.containsKey(sum)) {
                    map.put(sum, i);
                }
            }
            return ans;
        }
    }
    

    注:map.put(0, -1);这一句很有必要,表示在一个元素都没有的情况下,已经可以得到一个累加和为 0 的数组了。

    整个算法的时间复杂度是O(N),空间复杂度O(N)

    有了上述算法模型,面对这题: LeetCode 525. Contiguous Array

    给定一个整数组成的无序数组 arr,值可能正、可能负、可能0,找到 arr 的所有子数组里,数组中 1 和 0 一样多的子数组最长的长度

    只需要预处理一下原数组,遇到0变为-1,遇到1保持1,遇到其他变为0,接下来求子数组之和为0的最大子数组长度,复用上述算法模板即可。

    代码如下

    class Solution {
      public static int findMaxLength(int[] arr) {
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                if (arr[i] == 0) {
                    arr[i] = -1;
                }
            }
            // 转换为累加和等于K的最长子数组长度
            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(arr.length);
            map.put(0, -1);
            int ans = 0;
            int sum = 0;
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
                sum += arr[i];
                if (map.containsKey(sum)) {
                    ans = Math.max(ans, i - map.get(sum));
                }
                if (!map.containsKey(sum)) {
                    map.put(sum, i);
                }
            }
            return ans;
        }
    }
    

    更多

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