算法12,滑动窗口,将x减到0的最小操作数

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 public int minOperations(int[] nums, int x) {
             int left = 0,right = 0,n=nums.length,sum1=0,sum=0,len=-1;
      for(int i=0;i<n;i++){
          sum1+=nums[i];
      }
      int target=sum1-x;
      if(target<0){
          return -1;
      }
      for(;right<n;right++) {
          sum += nums[right];
          while (sum > target) {
              sum -= nums[left++];//记得++
          }
          if (sum == target) {
              len = Math.max(len, right - left + 1);
          }
      }
      if(len==-1)return -1;
      else return n-len;
    }

要解决"滑动窗口最大连续1的个数"问题,我们可以通过滑动窗口(双指针) 思路高效求解,核心是在遍历中维护一个包含不超过k个0的窗口,并记录窗口的最大长度。

问题分析

给定二进制数组 nums和整数 k,允许翻转最多k个0为1 ,求翻转后最长连续1的长度。等价于:找到一个子数组,其中0的数量≤k,且该子数组长度最大(因为翻转后0全变1,子数组长度即为连续1的长度)。

解题思路(滑动窗口)

左右指针 维护一个动态窗口 [left, right],并统计窗口内0的数量 count

  1. 右指针扩张 :遍历数组,右指针right逐个向右移动,若遇到0则count加1(记录窗口内0的数量)。

  2. 左指针收缩 :当窗口内0的数量count超过k时,右移左指针left,直到count ≤ k(过程中若左指针指向0,则count减1)。

  3. 更新最大长度 :每次窗口稳定后(即count ≤ k时),计算当前窗口长度 right - left + 1,并更新全局最大长度。

代码实现(Java)

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public class Solution {
    public int longestOnes(int[] nums, int k) {
        int left = 0;      // 左指针,窗口左边界
        int count = 0;     // 窗口内0的数量
        int maxLen = 0;    // 记录最大连续1的长度
        
        for (int right = 0; right < nums.length; right++) {  // 右指针遍历数组
            if (nums[right] == 0) {
                count++;  // 遇到0,窗口内0的数量+1
            }
            
            // 若0的数量超过k,左指针收缩窗口,直到0的数量≤k
            while (count > k) {
                if (nums[left] == 0) {
                    count--;  // 左指针指向0,移出窗口后0的数量-1
                }
                left++;  // 左指针右移,缩小窗口
            }
            
            // 计算当前窗口长度,更新最大长度
            maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);
        }
        
        return maxLen;
    }
}

代码解释

  • 初始化变量left为窗口左边界,count统计窗口内0的数量,maxLen记录最长有效子数组长度。

  • 右指针遍历right从0开始遍历数组,遇到0时count加1。

  • 左指针收缩 :当count > k时,循环右移left,若left指向0则count减1(因为该0被移出窗口),直到count ≤ k

  • 更新最大长度 :每次窗口调整后,计算当前窗口长度 right - left + 1,并与maxLen比较,保留更大值。

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),其中n为数组长度。左右指针各遍历数组一次,整体为线性时间。

  • 空间复杂度:O(1),仅使用常数额外空间。

该方法通过滑动窗口动态维护有效区间,在一次遍历中完成所有操作,保证了效率与简洁性。

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