最长连续1子数组解法详解(力扣1004)

问题解析

题目要求:给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k,你可以将最多 k 个 0 翻转为 1。请返回在执行任意次数的翻转操作后,数组中最长的连续 1子数组的长度 。

核心思路 :将问题转化为寻找一个最长的子数组,使得该子数组内 0 的个数不超过 k 个 。这可以通过滑动窗口(同向双指针) 算法高效解决。

算法流程 :

1.初始化左指针 left = 0,窗口内 0 的计数器 zeroCount = 0,以及结果 maxLen = 0。

  1. 右指针 right 从 0 开始遍历数组:

* 进窗口 :如果 nums[right] == 0,则 zeroCount++ 。

* 判断与收缩 :当 zeroCount > k 时,说明当前窗口内 0 的数量超过了可翻转的上限。此时需要收缩左边界,即 left 右移。如果移出窗口的元素是 0,则 zeroCount-- 。

* 更新结果 :在每次右指针移动并完成可能的窗口收缩后,当前窗口 [left, right] 一定满足条件( 0 的数量 ≤ k)。此时更新最大长度 maxLen = max(maxLen, right - left + 1) 。

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(n),每个元素最多被访问两次(右指针一次,左指针一次)。
  • 空间复杂度:O(1),仅使用了常数个额外变量。

C++ 代码实现:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int longestOnes(vector<int>& nums, int k) {
        int left = 0;        // 窗口左边界 int zeroCount = 0;   // 窗口内0的个数
        int maxLen = 0;      // 记录最大长度

        // 右指针遍历整个数组
        for (int right = 0; right < nums.size(); ++right) {
            // 1. 右指针元素进窗口
            if (nums[right] == 0) {
                zeroCount++;
            }

            // 2. 判断:如果窗口内0的数量超过k,需要收缩左边界
            while (zeroCount > k) {
                if (nums[left] == 0) {
                    zeroCount--;
                }
                left++; // 左指针右移,窗口收缩
            }

            // 3. 更新最大长度 (此时窗口[left, right]一定满足条件)
            maxLen = max(maxLen, right - left + 1);
        }

        return maxLen;
    }
};

参考来源

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