LeetCode算法心得——连续数组(前缀和+HashMap)

大家好,我是晴天学长,公式的巧妙化简加上hashmap的灵活应用,需要的小伙伴可以关注支持一下哦!后续会继续更新的。


1) .连续数组

给定一个二进制数组 nums , 找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组,并返回该子数组的长度。

示例 1:

输入: nums = [0,1]
输出: 2
说明: [0, 1] 是具有相同数量 0 和 1 的最长连续子数组。
示例 2:

输入: nums = [0,1,0]
输出: 2
说明: [0, 1] (或 [1, 0]) 是具有相同数量0和1的最长连续子数组。


2) .算法思路

核心:由于以上碰1加一,碰0减一的操作,当0与1数量一致时(连续数组), 其连续数组的和为零。因此我们知道数组前面的 curcurcur 值是什么,在到达该连续数组尾部时就不会变。因此我们只需要检查哈希表中是否存在其相同的 curcurcur 值即可!(多读几遍)。

为什么在哈希表中找到了相同的 curcurcur 值则算找到了一串连续数组?
“如果这是一串连续子数组,那么cur的值,在到达该子数组尾部时(紫色箭头处),与在该子数组前一位时(绿色箭头处),是相等的” 。

LeetCode算法心得——连续数组(前缀和+HashMap)_第1张图片

为什么要在哈希表中插入{0, -1}? 这是为了辅助讨论该连续数组的起始点在 index == 0 的位置的情况,如果最长连续数组在数组的最前方,不插入{0,-1}会得到错误的答案,因此我们一定要插入该辅助键值!具体可以看看动图中的前几位数字看看{0,-1}是如何辅助我们得到答案的!


3) .算法步骤

连续数组
1.用hashmap统计每个下标 0 1 的数量
2.一段子数组的0和1的数量
s[R][1] - S[L][1] = S[R][0]-S[L][0];
S[R][1] - S[R][0] = S[L][1]-S[L][0];
3.遍历数组,找最大,所以存下标。
4.要是不存在就存下来,有就不存了,因为要找最大的子数组,肯定是L的最小,相减起来才是最大的。


4).代码示例

class Solution {
    public int findMaxLength(int[] nums) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
            int zero = 0;
            int one = 0;
            int maxindex = 0;
            map.put(0,-1);
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                if (nums[i] == 0) {
                    zero++;
                } else {
                    one++;
                }
                int temp = one-zero;
                if (map.containsKey(temp)) {
                    if (maxindex < Math.abs((i - map.get(temp)))) {
                        maxindex = Math.abs((i - map.get(temp)));
                    }
                }
                else {
                    //没有再存
                    map.put(temp, i);
                }
            }
            return maxindex;
    }
}

5).总结

  • HashMap的应用。
  • 存下标。

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