小白水平理解面试经典题目LeetCode 594 Longest Harmonious Subsequence（最大和谐字符串）

594 最大和谐字符串

这道题属于字符串类型题目，解决的办法还是有很多的，暴力算法，二分法，双指针等等。

题目描述

和谐数组是指一个数组里元素的最大值和最小值之间的差别 正好是 1 。

现在，给你一个整数数组 nums ，请你在所有可能的子序列中找到最长的和谐子序列的长度。

数组的子序列是一个由数组派生出来的序列，它可以通过删除一些元素或不删除元素、且不改变其余元素的顺序而得到。

这题一上来描述贼多，例子给的是比较简单的。直接扔出两个例子让你理解，好了，是看着好像是简单的字符串一类。遥想当年还是在大学，坐在教室后排在上听着年老的大学教授讲着C++与字符串是多么的犯困，倚着头看着心仪班花的时候。。。啪！继续看题！

既然是面试，那咱们可不能让面试官久等了。

小明：OK，完事儿，等着面试官来表扬自己吧。他肯定会说：小子，你是个好手！工位都给你准备好了，工资你说了算。

暴力解法

    public static int longestHarmoniousSubsequence(int[] nums) {
        // 最长和谐子序列的长度
        int maxLength = 0;

        // 遍历所有可能的子序列
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 当前子序列的长度
            int currentLength = 1;

            // 从当前元素开始向后遍历
            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                // 如果差为 1，则更新当前子序列的长度
                if (Math.abs(nums[i] - nums[j]) == 1) {
                    currentLength += 1;
                } else {
                    // 如果差不为 1，则结束当前子序列
                    break;
                }
            }

            // 如果当前子序列的长度大于最长子序列的长度，则更新最长子序列的长度
            if (currentLength > maxLength) {
                maxLength = currentLength;
            }
        }
        return maxLength;
    }

面试官：嗯，你这个要是nums 数组 要是给了十万个数是不是会影响性能？

小明OS：今年这个找工市场，人言洛阳花似锦，偏我来时不逢春。。。怎的，技能要求突然涨了，不是做出来就行？

好吧，逼我拿出压箱底的东西是吧。的确这个算法是偏慢一些，但是这不是想着去请班花吃饭么。

这里我个人小白理解分析：

对于最长和谐子序列问题，我们可以使用滑动窗口来维护一个包含所有元素的和谐子序列。窗口的大小为 2，窗口中的元素之差为 1。

具体来说，我们可以从第一个元素开始，遍历整个数组。对于每个元素，我们将其添加到窗口中。如果窗口中的元素之差不为 1，则我们将窗口中的最小元素移出窗口。

这样，我们就可以确保窗口中始终包含一个和谐子序列。

Sliding Window

 public static int findLHS(int[] nums) {
        // 将数组升序排列
        Arrays.sort(nums);
        // 窗口的左边界
        int left = 0;
        // 窗口的右边界
        int right = 1;
        // 最长和谐子序列的长度
        int maxLength = 0; 
        // 每次循环后的数组大小
        int len = 0;
        
        while(right < nums.length) {
            // 计算前后两个指针数字只差
            int diff =  nums[right] - nums[left];
            
            // 如果窗口中的元素之差大于1，并且左指针小于右指针，增加左指针
            while(diff > 1  && left < right) {
                left++;
                diff = nums[right] - nums[left];
            }
            
            // 就算当前符合要求的len长度
            if(nums[right] != nums[left]) {
                len = right - left + 1;
            }
            // 更新最长和谐子序列的长度
            maxLength = Math.max(len, maxLength);
            right++;
        }
        return maxLength;

好了，时间复杂度O(n)了，下一面继续