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题目描述
示例1:
示例2:
提示:
解题思路
Collections库
介绍
滑动窗口法
概念
应用场景及特点:
思路
代码
复杂度分析
给定一个二进制数组nums
和一个整数 k
,如果可以翻转最多k
个 0 ,则返回 数组中连续1
的最大个数 。
输入:nums = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2
输出:6
解释:[1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1]
粗体数字从 0 翻转到 1,最长的子数组长度为 6。
输入:nums = [0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1], K = 3
输出:10
解释:[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1]
粗体数字从 0 翻转到 1,最长的子数组长度为 10。
Python的collections库是一个内建模块,它提供了一系列特殊的容器数据类型,用于扩展Python的标准内建容器(如字典、列表、集合和元组)。这些特殊的容器类型提供了比通用数据类型更多的选择和更好的性能,非常适合在需要高效数据处理和复杂数据结构时使用。
滑动窗口是一个在序列上移动的区间,通常由左右两个指针来界定这个区间的范围。通过移动指针来改变窗口的大小和位置,在窗口移动的过程中,根据问题的需求进行特定的计算和处理。
这道题的核心在于找到一个最长的子数组,使得其中最多包含 k
个 0
,其余元素全为 1
。可以使用滑动窗口的技巧来解决。
k
个 0
。随着我们在数组 nums
中遍历,动态调整窗口的大小和位置。0
的数量小于或等于 k
时,继续扩展窗口。0
的数量超过 k
时,收缩窗口,从窗口的左边界开始移动,直到窗口中的 0
的数量再次小于或等于 k
。class Solution:
def longestOnes(self, nums: List[int], k: int) -> int:
max_len = left = zeros_count = 0
for right, x in enumerate(nums):
zeros_count += 1 - x
while zeros_count > k:
zeros_count -= 1 - nums[left]
left += 1
max_len = max(max_len, right - left + 1)
return max_len
O(n)
,其中 n
是数组 nums
的长度。遍历数组每个元素最多一次,窗口的左边界和右边界均最多移动 n
次。O(1)
,只使用了常数空间来存储变量 left
, right
, zeros_count
, 和 max_len
。