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    1124. 表现良好的最长时间段

    给你一份工作时间表 hours,上面记录着某一位员工每天的工作小时数。

    我们认为当员工一天中的工作小时数大于 8 小时的时候,那么这一天就是「劳累的一天」。

    所谓「表现良好的时间段」,意味在这段时间内,「劳累的天数」是严格 大于「不劳累的天数」。

    请你返回「表现良好时间段」的最大长度。
    输入:hours = [9,9,6,0,6,6,9]
    输出:3
    解释:最长的表现良好时间段是 [9,9,6]。

    方法1——暴力搜索
    截取所有的子序列判断是否是[表现良好时间段],使用两个循环遍历
    时间复杂度:O(n^2)
    空间复杂度:O(1)
     1 class Solution(object):
     2     def longestWPI(self, hours):
     3         """
     4         :type hours: List[int]
     5         :rtype: int
     6         """
     7         hours=[1 if x >8 else 0 for x in hours]  #二值化,大于8->1,小于8->0
     8         maxlen=0
     9         for i in range(len(hours)) :
    10             for j in range(i+1,len(hours)+1) :
    11                 if sum(hours[i:j]) > (j-i) // 2 :  #劳累天数大于总天数的一半
    12                     maxlen=(j-i) if (j-i) > maxlen else maxlen
    13         return maxlen
    方法二:
    简化这道题目,首先将数组二值化,并写出它们的表现良好的时间段
    • [9,9,6,0]->[1,1,0,0] [9,9,6]->[1,1,0]
    • [9,9,9,6]->[1,1,1,0] [9,9,9,6]->[1,1,1,0]
    • [9,9,9,9]->[1,1,1,1] [9,9,9,9]->[1,1,1,1]

    通过观察发现,其实表现良好的时间段只存在两种形式

    • [劳累天数n,不劳累天数n-1]
    • [劳累天数n, 不劳累天数 < n-1]

    第一种形式是存在很大特点的,令劳累天=1,不劳累天=-1,其和(sum)=1,所以在序列中,通过判断累加值是否为1,可以判断是否出现[表现良好时间段]

    在实际算法中,并不判断累加值是否为1,而是判断(累加值-1)是否在记录累加值的字典中,如当此刻累加值为-9,-10在记录的字典中,从-10到-9这一时间段也是表现良好时间段

    第二种形式通过判断累加值是否为正即可得到

    时间复杂度:O(n)

    空间复杂度:O(n^2)

     

     1 class Solution(object):
     2     def longestWPI(self, hours):
     3         """
     4         :type hours: List[int]
     5         :rtype: int
     6         :from leetcode-lee215
     7         """
     8         res = score = 0
     9         seen = {}
    10         for i, h in enumerate(hours):
    11             score = score + 1 if h > 8 else score - 1
    12             if score > 0:
    13                 res = i + 1  #第一种形式的判断
    14             seen.setdefault(score, i)
    15             if score - 1 in seen:
    16                 res = max(res, i - seen[score - 1])  #通过判断score-1是否出现,来得到表现良好时间段
    17         return res

     

    #未完待续

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xbyfight/p/11185800.html
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