【LeetCode:2760. 最长奇偶子数组 | 模拟 双指针】

news2025/2/24 9:16:41

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🚀 算法题 🚀

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🚀 算法题 🚀

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🍔 目录

    • 🚩 题目链接
    • ⛲ 题目描述
    • 🌟 求解思路&实现代码&运行结果
      • ⚡ 模拟
        • 🥦 求解思路
        • 🥦 实现代码
        • 🥦 运行结果
      • ⚡ 双指针
        • 🥦 求解思路
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🚩 题目链接

  • 2760. 最长奇偶子数组

⛲ 题目描述

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 threshold 。

请你从 nums 的子数组中找出以下标 l 开头、下标 r 结尾 (0 <= l <= r < nums.length) 且满足以下条件的 最长子数组 :

nums[l] % 2 == 0
对于范围 [l, r - 1] 内的所有下标 i ,nums[i] % 2 != nums[i + 1] % 2
对于范围 [l, r] 内的所有下标 i ,nums[i] <= threshold
以整数形式返回满足题目要求的最长子数组的长度。

注意:子数组 是数组中的一个连续非空元素序列。

示例 1:

输入:nums = [3,2,5,4], threshold = 5
输出:3
解释:在这个示例中,我们选择从 l = 1 开始、到 r = 3 结束的子数组 => [2,5,4] ,满足上述条件。
因此,答案就是这个子数组的长度 3 。可以证明 3 是满足题目要求的最大长度。
示例 2:

输入:nums = [1,2], threshold = 2
输出:1
解释:
在这个示例中,我们选择从 l = 1 开始、到 r = 1 结束的子数组 => [2] 。
该子数组满足上述全部条件。可以证明 1 是满足题目要求的最大长度。
示例 3:

输入:nums = [2,3,4,5], threshold = 4
输出:3
解释:
在这个示例中,我们选择从 l = 0 开始、到 r = 2 结束的子数组 => [2,3,4] 。
该子数组满足上述全部条件。
因此,答案就是这个子数组的长度 3 。可以证明 3 是满足题目要求的最大长度。

提示:

1 <= nums.length <= 100
1 <= nums[i] <= 100
1 <= threshold <= 100

🌟 求解思路&实现代码&运行结果


⚡ 模拟

🥦 求解思路
  1. 该题的数据量直接通过题目的要求暴力模拟就可以,但是编码的时候要注意一些细节的问题,否则也会容易出错。
  2. 最容易出错的点就是因为区间内相近的元素都需要判断,奇偶性以及阈值,如果是区间内最后一个元素的话,此时就需要做一个特判,只判断是否小于等于阈值就可以。
  3. 其它的情况按照题目的要求正常模拟就可以。
  4. 具体实现过程如下所示:
🥦 实现代码
class Solution {
    public int longestAlternatingSubarray(int[] nums, int threshold) {
        int n=nums.length;
        int max=0;
        for(int l=0;l<n;l++){
            if(nums[l]%2!=0) continue;
            for(int r=l;r<n;r++){
                boolean flag=true;
                for(int i=l;i<r;i++){
                    if(nums[i]%2==nums[i+1]%2||nums[i]>threshold){
                        flag=false;
                        break;
                    }
                }
                if(flag&&nums[r]<=threshold){
                    max=Math.max(r-l+1,max);
                }
            }
        }
        return max;
    }
}
🥦 运行结果

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⚡ 双指针

🥦 求解思路
  1. 上面的做法虽然可以通过,但是时间复杂度太高了,所以,我们必须要想出一种方法来优化整个算法的时间复杂度。
  2. 具体怎么做呢?我们可以使用双指针来求解,第一个指针找到开始的位置,第二个指针找到结束的位置,下一次开始的位置从上一次结束的位置开始,每次更新最大数组的长度即可。
  3. 为什么可以降低时间复杂度呢?因为这俩个指针都是不回退的,交替进行的,一直都是前进的。
  4. 具体实现思路如下所示:
🥦 实现代码
class Solution {
    public int longestAlternatingSubarray(int[] nums, int threshold) {
        int n=nums.length;
        int i=0;
        int max=0;
        while(i<n){
            if(nums[i]>threshold||nums[i]%2!=0){
                i++;
                continue;
            }
            int j=i+1;
            while(j<n&&nums[j]<=threshold&&nums[j]%2!=nums[j-1]%2){
                j++;
            }
            max=Math.max(j-i,max);
            i=j;
        }
        return max;
    }
}

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🥦 运行结果

💬 共勉

最后,我想和大家分享一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉!

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