在仅包含 0 和 1 的数组 A 中,一次 K 位翻转包括选择一个长度为 K 的(连续)子数组,同时将子数组中的每个 0 更改为 1,而每个 1 更改为 0。
返回所需的 K 位翻转的最小次数,以便数组没有值为 0 的元素。如果不可能,返回 -1。
示例 1:
输入:A = [0,1,0], K = 1
输出:2
解释:先翻转 A[0],然后翻转 A[2]。
示例 2:
输入:A = [1,1,0], K = 2
输出:-1
解释:无论我们怎样翻转大小为 2 的子数组,我们都不能使数组变为 [1,1,1]。
示例 3:
输入:A = [0,0,0,1,0,1,1,0], K = 3
输出:3
解释:
翻转 A[0],A[1],A[2]: A变成 [1,1,1,1,0,1,1,0]
翻转 A[4],A[5],A[6]: A变成 [1,1,1,1,1,0,0,0]
翻转 A[5],A[6],A[7]: A变成 [1,1,1,1,1,1,1,1]
提示:
1 <= A.length <= 30000
1 <= K <= A.length
思路:
首先,贪心算法,从左开始遍历,第一个部不为1的数总是需要被翻的。
其次,采用滑动窗口方法,使用队列模拟滑动窗口,队列的长度表示遍历到i时,i需要反转的次数。
当 A[i] 为 0,如果 i 位置被翻转了偶数次,那么翻转后仍是 0,当前元素需要翻转;
当 A[i] 为 1,如果 i 位置被翻转了奇数次,那么翻转后变成 0,当前元素需要翻转。
由上可知,如果 queue.size()%2==A[i],则当前元素需要翻转,且当i+K>N时,表示无论如何翻转都不可能为1 。
class Solution { public int minKBitFlips(int[] A, int K) { Queue<Integer> window = new LinkedList<>(); int count = 0; for(int i = 0; i < A.length; i++){ if(!window.isEmpty() && window.peek() + K <= i) { window.poll(); } if(window.size() %2 == A[i]) { if (i + K > A.length){ return -1; } window.add(i); count++; } } return count; } }