【滑动窗口】【数组】【2023-11-19】
689. 三个无重叠子数组的最大和
单个子数组的最大和
我们先来考虑一个长度为 k
的子数组的最大值与取得最大值时的初始位置。可以使用固定长度的滑动窗口来解决本题。
滑动窗口是数组和字符串等问题中常用的一个概念。利用滑动窗口可以去掉重复的运算,从而降低时间复杂度。滑动窗口的 “滑动” 指的是窗口每次向右移动一个位置,那么该窗口内的就会增加原窗口右侧的元素,并且会减少原窗口左端点的元素。
我们从数组 [0, k-1]
区间开始,不断地向右滑动窗口,直至窗口右端点到达数组末尾时停止。统计这一过程中长度为 k
的窗口内元素和 sum1
的最大值(记为 maxSum1
)及其对应位置。
实现代码为:
class Solution {
public:
vector<int> maxSumOfOneSubarray(vector<int> &nums, int k) {
vector<int> ans;
int sum1 = 0, maxSum1 = 0;
for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
sum1 += nums[i];
if (i >= k - 1) {
if (sum1 > maxSum1) {
maxSum1 = sum1;
ans = {maxSum1, i - k + 1};
}
sum1 -= nums[i - k + 1];
}
}
return ans;
}
};
两个子数组的最大和
我们可以仿照 单个子数组的最大和 问题的解题方法,使用两个固定长度的滑动窗口来求解 两个子数组的最大和。
设 sum1
为第一个滑动窗口的元素和,该滑动窗口从 [0, k - 1]
开始,sum2
为第二个滑动窗口的元素和,该滑动窗口从 [k, 2*k - 1]
开始。我们同时向右滑动这两个窗口,并维护 sum1
的最大值 maxSum1
及其对应位置。每次滑动时,记录当前的 maxSum1
与 sum2
之和。统计这一过程中的 maxSum1 + sum2
的最大值(记作 maxSum12
)及其对应位置。
实现代码为:
class Solution {
public:
vector<int> maxSumOfTwoSubarrays(vector<int> &nums, int k) {
vector<int> ans;
int sum1 = 0, maxSum1 = 0, maxSum1Idx = 0;
int sum2 = 0, maxSum12 = 0;
for (int i = k; i < nums.size(); ++i) {
sum1 += nums[i - k];
sum2 += nums[i];
if (i >= k * 2 - 1) {
if (sum1 > maxSum1) {
maxSum1 = sum1;
maxSum1Idx = i - k * 2 + 1;
}
if (maxSum1 + sum2 > maxSum12) {
maxSum12 = maxSum1 + sum2;
ans = {maxSum1Idx, i - k + 1};
}
sum1 -= nums[i - k * 2 + 1];
sum2 -= nums[i - k + 1];
}
}
return ans;
}
};
三个子数组的最大和
在本题中,可以使用三个长度为 k
的滑动窗口。设 sum1
为第一个滑动窗口的元素和,该滑动窗口从 [0, k - 1]
开始,sum2
为第二个滑动窗口的元素和,该滑动窗口从 [k, 2*k - 1]
开始,sum3
为第三个滑动窗口的元素和,该滑动窗口从 [2*k, 3*k - 1]
开始。
我们同时向右滑动这三个窗口,并维护 maxSum12
及其对应位置。每次滑动时,记录当前的 maxSum12
与 sum3
之和。统计这一过程中的 maxSum12 + sum3
的最大值(记作 maxTotal
)及其对应位置。
对于题目要求的最小字典序,由于我们是从左向右遍历的,并且仅当元素和超过最大元素和时才修改最大元素和,从而保证求出来的下标列表是字典序最小的。
复杂度分析
class Solution {
public:
vector<int> maxSumOfThreeSubarrays(vector<int>& nums, int k) {
vector<int> res;
int sum1 = 0, maxSum1 = 0, maxSum1Idx = 0;
int sum2 = 0, maxSum12 = 0, maxSum12Idx1 = 0, maxSum12Idx2 = 0;
int sum3 = 0, maxTotal = 0;
for (int i = 2 * k; i < nums.size(); ++i) {
sum1 += nums[i - 2 * k];
sum2 += nums[i - k];
sum3 += nums[i];
if (i >= 3 * k - 1) {
if (sum1 > maxSum1) {
maxSum1 = sum1;
maxSum1Idx = i - 3 * k + 1;
}
if (maxSum1 + sum2 > maxSum12) {
maxSum12 = maxSum1 + sum2;
maxSum12Idx1 = maxSum1Idx;
maxSum12Idx2 = i - 2 * k + 1;
}
if (maxSum12 + sum3 > maxTotal) {
maxTotal = maxSum12 + sum3;
res = {maxSum12Idx1, maxSum12Idx2, i - k + 1};
}
sum1 -= nums[i - 3 * k + 1];
sum2 -= nums[i - 2 * k + 1];
sum3 -= nums[i - k + 1];
}
}
return res;
}
};
复杂度分析
时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。
空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)。
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