舒适的湿度
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题目描述
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代码结果
运行时间: 47 ms, 内存: 16.2 MB
// 思路:Java Stream API 对于这种需要连续子数组和的问题并不直接支持,我们仍然需要先计算出所有的连续子数组和,然后取其最大和最小值来判断。
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
public int minUnfitness(int[] operate) {
int[] maxSum = {Integer.MIN_VALUE};
int[] minSum = {Integer.MAX_VALUE};
int[] currentMax = {0};
int[] currentMin = {0};
IntStream.of(operate).forEach(num -> {
currentMax[0] = Math.max(num, currentMax[0] + num);
maxSum[0] = Math.max(maxSum[0], currentMax[0]);
currentMin[0] = Math.min(num, currentMin[0] + num);
minSum[0] = Math.min(minSum[0], currentMin[0]);
});
return Math.max(Math.abs(maxSum[0]), Math.abs(minSum[0]));
}
}
解释
方法:
此题解采用了二分搜索和位操作来解决问题。核心想法是,定义一个函数 `maybe(d)`,用来判断是否存在一种指令修改方式,使得所有连续段的湿度调整绝对值都不超过 `d`。在 `maybe` 函数中,使用了位操作来动态地记录和更新可能的湿度调整值。具体来说,用一个位掩码 `mask` 来表示可能达到的湿度范围,通过左移和右移操作来模拟增加和降低湿度的效果。然后使用二分搜索方法在可能的湿度范围内寻找最小的 `d` 值,使得 `maybe(d)` 返回为 `True`。这样找到的 `d` 就是题目要求的最小「整体不适宜度」。
时间复杂度:
O(n * log(max(operate)))
空间复杂度:
O(1)
代码细节讲解
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在`maybe`函数中,位掩码`mask`是如何精确地反映所有可能的湿度调整值的?是否有可能某些湿度调整值被错误地表示或遗漏?
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为什么二分搜索的范围是`min(operate)`到`2 * max(operate) + 1`?这个范围的确定依据是什么?
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在二分搜索中,使用`maybe(d)`函数确定中间值时,具体是如何通过位操作模拟增加或减少湿度的效果?能否详细解释这一位操作的逻辑流程?
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