子数组的最大频率分数
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题目描述
代码结果
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/*
题目编号: 2524
题目: 子数组的最大频率分数
题目思路:
1. 使用Java Stream来简化子数组的处理。
2. 对于每一个可能的子数组,使用Collectors来统计元素频率。
3. 获取每个子数组中频率的最大值,并更新全局最高频率分数。
*/
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.stream.IntStream;
public class MaxFrequencyScoreStream {
public int maxFrequencyScore(int[] nums) {
int maxScore = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
Map<Integer, Integer> frequencyMap = new HashMap<>();
for (int j = i; j < nums.length; j++) {
frequencyMap.put(nums[j], frequencyMap.getOrDefault(nums[j], 0) + 1);
int currentMaxFreq = frequencyMap.values().stream().max(Integer::compare).orElse(0);
maxScore = Math.max(maxScore, currentMaxFreq);
}
}
return maxScore;
}
public static void main(String[] args) {
MaxFrequencyScoreStream solution = new MaxFrequencyScoreStream();
int[] nums = {1, 2, 2, 3, 1};
System.out.println(solution.maxFrequencyScore(nums)); // Example usage
}
}
解释
方法:
该题解采用滑动窗口的方法处理子数组的最大频率分数问题。首先,使用一个哈希表a_set记录窗口内各个数的出现次数。接着,定义一个变量now,用以计算当前窗口内各数值的幂和,其中幂的底为数值本身,指数为该数值在窗口中出现的次数,并对结果取一个大质数模以防溢出。初始化时,先处理前k个元素填充窗口,并计算这些元素构成的初始now值。随后,窗口向右滑动,每次移动时,更新哈希表和now值,即从now中减去滑出窗口的数的旧贡献值,并加上新进入窗口的数的新贡献值。同时,用max_ans记录遍历过程中的最大now值。最终,返回max_ans作为结果。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(k)
代码细节讲解
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如何确定滑动窗口的大小k,以及这个大小对算法性能和结果的影响是什么?
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在哈希表中更新数值的出现频率时,如何处理频率降至0的情况?是否需要从哈希表中删除这些键值对以节省空间?
▷🦆
算法中使用的大质数模`10 ** 9 + 7`有什么特殊意义?为什么选择这个数作为模数?
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