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专栏介绍: 华为OD机试真题汇总,定期更新华为OD各个时间阶段的机试真题,每日定时更新,本专栏将使用Python语言进行更新解答,包含真题,思路分析,代码参考,欢迎大家订阅学习
有一个N个整数的数组,和一个长度为M的窗口,窗口从数组内的第一个数开始滑动直到窗口不能滑动为止,
每次窗口滑动产生一个窗口和(窗口内所有数的和),求窗口滑动产生的所有窗口和的最大值
输入
第一行输入一个正整数N,表示整数个数。(0第二行输入N个整数,整数的取值范围为[-100,100]。
第三行输入一个正整数M,M代表窗口的大小,M<=100000,且M<=N。
输出
窗口滑动产生所有窗口和的最大值
输入
6
12 10 20 30 15 23
3
输出
68
说明
窗口长度为3,窗口滑动产生的窗口和分别为10+20+30=60,20+30+15=65,30+15+23=68,15+23+12=50,
所以窗口滑动产生的所有窗口和的最大值为68
这里上面的原题是这样的描述,但感觉好像不是这样,所以重新模拟了一下窗口,说明:
滑动窗口和应该是不跨越数组边界的连续子数组的和。
所以,滑动窗口应该是这样的:
在数组内部连续地移动。
输入
5
1 2 3 4 5
3
输出
12
输入
7
-1 -2 -3 -4 -5 6 7
2
输出
13
输入
8
-5 4 -3 9 -1 0 5 -2
4
输出
13
输入
6
0 2 0 0 0 1
2
输出
2
输入
5
100 -100 100 -100 100
3
输出
100
输入
4
1 3 5 7
2
输出
12
输入
6
-5 -4 -3 -2 -1 0
3
输出
-3
输入
7
1 2 3 4 5 6 7
4
输出
22
输入
5
-2 3 -4 5 -6
2
输出
1
输入
6
1 -1 2 -2 3 -3
3
输出
3
给定一个长度为N的数组和窗口大小M,我们需要找到滑动窗口产生的所有窗口和的最大值。
我们可以使用滑动窗口的技巧来解决这个问题。首先,我们计算数组的前M个元素的和,作为初始窗口和的值。然后,我们从第M+1个元素开始,每次向右移动一个位置,同时更新窗口和的值。
具体步骤如下:
1、输入数组的长度N和数组元素
2、输入窗口大小M
3、计算初始窗口和的值,即数组的前M个元素的和
4、初始化一个变量max_sum为初始窗口和的值
5、从第M+1个元素开始,进行以下循环:
窗口和的值减去滑出窗口的第一个元素,加上滑入窗口的下一个元素,更新窗口和的值
如果当前窗口和的值大于max_sum,则更新max_sum为当前窗口和的值
6、输出max_sum作为结果
❓Q1:按照题目的要求 15+23+12这个窗口是不能出现的吧
⭕A1:滑动窗口和应该是不跨越数组边界的连续子数组的和。
所以,滑动窗口应该是这样的:
❓Q1:这个可以不要map函数吗?
⭕A1:可以不使用 map 函数,map 函数的作用是将输入的字符串转换为整数列表,如果不使用 map,需要手动遍历输入的字符串并将其转换为整数
# 获取整数个数N
N = int(input())
# 获取整数数组arr的字符串形式,然后分割成字符串列表
arr_str = input().split()
# 手动将字符串列表转换为整数列表
arr = [int(x) for x in arr_str]
# 获取窗口大小M
M = int(input())
# 初始化窗口和为窗口的前M个数的和
window_sum = sum(arr[:M])
# 初始化最大和为窗口的和
max_sum = window_sum
# 从第M个数开始遍历数组
for i in range(M, N):
# 窗口和等于上一个窗口和减去窗口第一个数再加上当前数
window_sum = window_sum - arr[i - M] + arr[i]
# 更新最大和
max_sum = max(max_sum, window_sum)
# 输出最大和
print(max_sum)
# 获取整数个数N
N = int(input())
# 获取整数数组arr
arr = list(map(int, input().split()))
# 获取窗口大小M
M = int(input())
# 初始化窗口和为窗口的前M个数的和
window_sum = sum(arr[:M])
# 初始化最大和为窗口的和
max_sum = window_sum
# 从第M个数开始遍历数组
for i in range(M, N):
# 窗口和等于上一个窗口和减去窗口第一个数再加上当前数
window_sum = window_sum - arr[i - M] + arr[i]
# 更新最大和
max_sum = max(max_sum, window_sum)
# 输出最大和
print(max_sum)