leetcode
leetcode 1551 ~ 1600
长度为 K 的最大子数组

长度为 K 的最大子数组

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 50 ms, 内存: 28.1 MB


/*
 * 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?
该算法的核心思路是通过比较子数组的首元素来决定最大子数组,这并不是基于子数组的总和或其他统计信息,而仅仅是首元素的大小。因此,这种方法并不能保证找到的子数组在总和或其他统计意义上最大,只能保证在所有长度为 K 的子数组中,选出了首元素最大的一个。
🦆
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?
该算法确实只通过首元素的大小来确定子数组的最大值,这种方法假设首元素最大的子数组也是最大的子数组,这是一个局限性。实际上,如果考虑子数组的总和或其他综合因素作为最大的判断标准,仅依靠首元素大小是不足够的,可能需要额外的逻辑来计算和比较每个子数组的总和或其他标准。
🦆
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?
当数组长度等于 K 时,整个数组就是唯一的一个子数组,因此不需要任何遍历或比较,直接返回整个数组即可。如果数组长度接近 K,例如长度为 K+1,该算法仍会正常工作,比较可能的两个子数组的首元素,找出首元素较大的子数组。此时,遍历的次数减少,但没有特殊的优化措施。
🦆
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?
这个终止条件确保了算法考虑了所有可能的子数组。由于子数组的长度固定为 K,当遍历到数组的倒数第 K 个元素时,最后一个考虑的子数组正好是从这个元素开始到数组末尾的子数组。因此,这个终止条件是合理的,确保了包括数组末尾的所有子数组都被考虑。

相关问题