累加和为 K 的最长子数组问题

累加和为 K 的最长子数组问题

作者:Grey

原文地址:

博客园:累加和为 K 的最长子数组问题

CSDN:累加和为 K 的最长子数组问题

题目描述

给定一个整数组成的无序数组 arr,值可能正、可能负、可能0,给定一个整数值 K,找到 arr 的所有子数组里,哪个子数组的累加和等于 K,并且是长度最大的,返回其长度。

OJ 见:LintCode 911 · Maximum Size Subarray Sum Equals k

主要思路

使用哈希表,key 存累加和,value 存当前位置,所以,

map.put(sum,i) 

表示0...i的累加和是sum

有了这个哈希表,我们可以继续遍历数组,当遍历到i位置的时候,我们可以得到当前的累加和是sum,我们期待哈希表中是否存在sum - k的记录,如果有,说明

i - map.get(sum - k)就是一个可能的答案,示例图如下

累加和为 K 的最长子数组问题

我们每次来到一个i位置,就要定位上图中m的位置,即i - map.get(sum-k)的值。

然后和全局答案进行比较,抓取最大长度即可。

代码见:

public class Solution {     public static int maxSubArrayLen(int[] arr, int k) {         if (arr == null) {             return 0;         }         Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();         map.put(0, -1);         int ans = 0;         int sum = 0;         for (int i = 0; i < arr.length; i++) {             sum += arr[i];             // 期待map里面有sum - k的记录             if (map.containsKey(sum - k)) {                 ans = Math.max(ans, i - map.get(sum - k));             }             if (!map.containsKey(sum)) {                 map.put(sum, i);             }         }         return ans;     } } 

注:map.put(0, -1);这一句很有必要,表示在一个元素都没有的情况下,已经可以得到一个累加和为 0 的数组了。

整个算法的时间复杂度是O(N),空间复杂度O(N)

有了上述算法模型,面对这题: LeetCode 525. Contiguous Array

给定一个整数组成的无序数组 arr,值可能正、可能负、可能0,找到 arr 的所有子数组里,数组中 1 和 0 一样多的子数组最长的长度

只需要预处理一下原数组,遇到0变为-1,遇到1保持1,遇到其他变为0,接下来求子数组之和为0的最大子数组长度,复用上述算法模板即可。

代码如下

class Solution {   public static int findMaxLength(int[] arr) {         for (int i = 0; i < arr.length; i++) {             if (arr[i] == 0) {                 arr[i] = -1;             }         }         // 转换为累加和等于K的最长子数组长度         Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(arr.length);         map.put(0, -1);         int ans = 0;         int sum = 0;         for (int i = 0; i < arr.length; i++) {             sum += arr[i];             if (map.containsKey(sum)) {                 ans = Math.max(ans, i - map.get(sum));             }             if (!map.containsKey(sum)) {                 map.put(sum, i);             }         }         return ans;     } } 

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算法和数据结构笔记

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