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solution / 2800-2899 / 2831.Find the Longest Equal Subarray / README

发布于 2024-06-17 01:02:59 字数 3654 浏览 0 评论 0 收藏 0

2831. 找出最长等值子数组

English Version

题目描述

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 k

如果子数组中所有元素都相等,则认为子数组是一个 等值子数组 。注意,空数组是 等值子数组

nums 中删除最多 k 个元素后,返回可能的最长等值子数组的长度。

子数组 是数组中一个连续且可能为空的元素序列。

 

示例 1:

输入:nums = [1,3,2,3,1,3], k = 3
输出:3
解释:最优的方案是删除下标 2 和下标 4 的元素。
删除后,nums 等于 [1, 3, 3, 3] 。
最长等值子数组从 i = 1 开始到 j = 3 结束,长度等于 3 。
可以证明无法创建更长的等值子数组。

示例 2:

输入:nums = [1,1,2,2,1,1], k = 2
输出:4
解释:最优的方案是删除下标 2 和下标 3 的元素。 
删除后,nums 等于 [1, 1, 1, 1] 。 
数组自身就是等值子数组,长度等于 4 。 
可以证明无法创建更长的等值子数组。

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 105
  • 1 <= nums[i] <= nums.length
  • 0 <= k <= nums.length

解法

方法一:哈希表 + 双指针

我们用双指针维护一个单调变长的窗口,用哈希表维护窗口中每个元素出现的次数。

窗口中的所有元素个数减去窗口中出现次数最多的元素个数,就是窗口中需要删除的元素个数。

每一次,我们将右指针指向的元素加入窗口,然后更新哈希表,同时更新窗口中出现次数最多的元素个数。当窗口中需要删除的元素个数超过了 $k$ 时,我们就移动一次左指针,然后更新哈希表。

遍历结束后,返回出现次数最多的元素个数即可。

时间复杂度 $O(n)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 是数组的长度。

class Solution:
  def longestEqualSubarray(self, nums: List[int], k: int) -> int:
    cnt = Counter()
    l = 0
    mx = 0
    for r, x in enumerate(nums):
      cnt[x] += 1
      mx = max(mx, cnt[x])
      if r - l + 1 - mx > k:
        cnt[nums[l]] -= 1
        l += 1
    return mx
class Solution {
  public int longestEqualSubarray(List<Integer> nums, int k) {
    Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();
    int mx = 0, l = 0;
    for (int r = 0; r < nums.size(); ++r) {
      cnt.merge(nums.get(r), 1, Integer::sum);
      mx = Math.max(mx, cnt.get(nums.get(r)));
      if (r - l + 1 - mx > k) {
        cnt.merge(nums.get(l++), -1, Integer::sum);
      }
    }
    return mx;
  }
}
class Solution {
public:
  int longestEqualSubarray(vector<int>& nums, int k) {
    unordered_map<int, int> cnt;
    int mx = 0, l = 0;
    for (int r = 0; r < nums.size(); ++r) {
      mx = max(mx, ++cnt[nums[r]]);
      if (r - l + 1 - mx > k) {
        --cnt[nums[l++]];
      }
    }
    return mx;
  }
};
func longestEqualSubarray(nums []int, k int) int {
  cnt := map[int]int{}
  mx, l := 0, 0
  for r, x := range nums {
    cnt[x]++
    mx = max(mx, cnt[x])
    if r-l+1-mx > k {
      cnt[nums[l]]--
      l++
    }
  }
  return mx
}
function longestEqualSubarray(nums: number[], k: number): number {
  const cnt: Map<number, number> = new Map();
  let mx = 0;
  let l = 0;
  for (let r = 0; r < nums.length; ++r) {
    cnt.set(nums[r], (cnt.get(nums[r]) ?? 0) + 1);
    mx = Math.max(mx, cnt.get(nums[r])!);
    if (r - l + 1 - mx > k) {
      cnt.set(nums[l], cnt.get(nums[l])! - 1);
      ++l;
    }
  }
  return mx;
}

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