给定一个二进制数组 nums
, 找到含有相同数量的 0
和 1
的最长连续子数组,并返回该子数组的长度。
本题的元素只有0和1,根据题目意思,我们可以把题目看成找一段最长的子区间使得区间的0
和1的数量相同,我们可以对其优化将所有的0变成-1,这样这段区间的和就为0
也就是转化为在【0,i-1】这个区间内最长的和为0的子数组
我们依旧可以利用哈希表hash,我们还得处理一下默认前缀和为0的时候等于-1的时候
长度的计算:
- class Solution {
- public:
- int findMaxLength(vector<int>& nums) {
- unordered_map<int,int>hash;
- hash[0]=-1;
- int ret=0,sum=0;
- for(int i=0;i
size();i++) - {
- sum+=nums[i]==0?-1:1;
- if(hash.count(sum))ret=max(ret,i-hash[sum]);
- else hash[sum]=i;
- }
- return ret;
- }
- };
给你一个 m x n
的矩阵 mat
和一个整数 k
,请你返回一个矩阵 answer
,其中每个 answer[i][j]
是所有满足下述条件的元素 mat[r][c]
的和:
i - k <= r <= i + k,
j - k <= c <= j + k
且(r, c)
在矩阵内。本题我们还是使用前缀和+哈希表,不过是二维前缀和
因为本题的计算的下标的范围可能会越界,因此我们可以min和max函数就行解决,这里的+1是因为需要进行下标匹配,下标匹配下面会讲;
有个细节需要注意就是:
我们的mat数组是从0开始的,而我们的前缀和数组dp是从1开始,而我们返回的数组ans是从0开始的
因为力扣进行结果判断的时候需要从0开始,不然本题更加简单
- class Solution {
- public:
- vector
int>> matrixBlockSum(vectorint>>& mat, int k) { - int n=mat.size();
- int m=mat[0].size();
- vector
int>> dp(n+1,vector<int>(m+1)); - for(int i=1;i<=n;i++)
- for(int j=1;j<=m;j++)
- dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]-dp[i-1][j-1]+mat[i-1][j-1];
- vector
int>> ans(n,vector<int>(m)); - for(int i=0;i
- {
- for(int j=0;j
- {
- int x1=max(0,i-k)+1;
- int y1=max(0,j-k)+1;
- int x2=min(n-1,i+k)+1;
- int y2=min(m-1,j+k)+1;
- ans[i][j]=dp[x2][y2]-dp[x2][y1-1]-dp[x1-1][y2]+dp[x1-1][y1-1];
- }
- }
- return ans;
- }
- };
-
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原文地址:https://blog.csdn.net/m0_69061857/article/details/133793023