最少交换次数来组合所有的 1
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/*
* 思路:
* 给定一个数组,目标是通过最少的交换次数将所有的1组合在一起。
* 解决这个问题的关键是找到一个窗口,该窗口的大小等于数组中1的数量,
* 并且该窗口内的0的数量最少。
* 使用滑动窗口技术:
* 1. 计算数组中1的总数k。
* 2. 初始化一个大小为k的窗口,并计算该窗口内0的数量。
* 3. 滑动窗口遍历数组,更新窗口内0的数量并记录最小值。
* 4. 最小值即为所需的最少交换次数。
* 通过Java Stream API实现。
*/
import java.util.Arrays;
public class MinSwapsStream {
public int minSwaps(int[] data) {
int totalOnes = (int) Arrays.stream(data).filter(num -> num == 1).count();
if (totalOnes == 0) return 0;
int[] prefixSum = new int[data.length + 1];
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
prefixSum[i + 1] = prefixSum[i] + data[i];
}
int maxOnesInWindow = 0;
for (int i = 0; i <= data.length - totalOnes; i++) {
int onesInWindow = prefixSum[i + totalOnes] - prefixSum[i];
maxOnesInWindow = Math.max(maxOnesInWindow, onesInWindow);
}
return totalOnes - maxOnesInWindow;
}
}
解释
方法:
该题目要求将所有的1聚集到数组中的某个连续子区间中,并求出需要的最少交换次数。解题思路是使用滑动窗口。首先计算数组中1的总数n,然后维持一个长度为n的滑动窗口,通过遍历数组来确定在哪个位置的窗口内1的数量最多。由于窗口长度固定为n,窗口内最多的1意味着该区间内需要交换的0最少,因此总的交换次数就是n减去窗口内1的最大数量。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(1)
代码细节讲解
🦆
为什么选择滑动窗口方法来解决这个问题,这种方法与其他可能的方法相比有什么优势?
▷🦆
在滑动窗口中,如果数组长度小于1的总数n,该算法如何处理?
▷🦆
在实现中,`for a, b in zip(data, data[n:])`这行代码的作用是什么?具体如何更新窗口内1的数量?
▷🦆
算法中如何确保窗口始终保持长度为n,尤其是在接近数组末尾时?
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