长度为 K 的最大子数组
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题目描述
代码结果
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/*
* Leetcode Problem: 1708. Largest Subarray Length K
*
* Problem Statement:
* Given an integer array nums and an integer k, find the largest subarray of length k.
*
* Approach using Java Streams:
* 1. Create a helper function to compare two subarrays.
* 2. Use IntStream to generate the possible starting indices of subarrays of length k.
* 3. Find the maximum starting index based on the subarray comparison.
* 4. Return the subarray starting from the maximum index with length k.
*/
import java.util.stream.IntStream;
public int[] largestSubarrayStream(int[] nums, int k) {
return IntStream.rangeClosed(0, nums.length - k)
.boxed()
.max((i, j) -> {
for (int l = 0; l < k; l++) {
if (nums[i + l] != nums[j + l]) {
return nums[j + l] - nums[i + l];
}
}
return 0;
})
.map(maxIndex -> java.util.Arrays.copyOfRange(nums, maxIndex, maxIndex + k))
.orElse(new int[0]);
}
解释
方法:
该题解的核心思路是通过一次遍历找到长度为 K 的最大子数组的起始索引。首先初始化最大子数组的起始索引 maxIdx 为 0。然后从索引 1 开始遍历到 len(nums) - k,比较当前元素 nums[i] 和 nums[maxIdx],如果当前元素更大,则更新 maxIdx 为当前索引 i。这样保证了 maxIdx 指向的是在数组中找到的最大的首元素的索引,对应的子数组就是全局最大的长度为 K 的子数组。遍历结束后,返回从 maxIdx 到 maxIdx + k 的子数组。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(1)
代码细节讲解
🦆
在算法中,判断当前元素 nums[i] 是否大于 nums[maxIdx] 的条件是否充分保证了子数组是最大的?是否考虑了整个子数组的和或其他因素?
▷🦆
算法在遍历过程中只更新了 maxIdx,但没有存储每个子数组的总和。如何确保仅通过首元素的大小就能找到整个子数组的最大值?
▷🦆
该解法在处理边界情况时,如数组长度等于 K 或接近 K 时,是否有特殊处理或优化?
▷🦆
代码中循环的终止条件为 'len(nums) - k + 1',这里是否已经考虑了所有可能的子数组,尤其是数组末尾的处理?
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