算法练习帖--68--最长湍流子数组(Java)

最长湍流子数组

一、题目简介

当 A 的子数组 A[i], A[i+1], …, A[j] 满足下列条件时，我们称其为湍流子数组：

若 i <= k < j，当 k 为奇数时， A[k] > A[k+1]，且当 k 为偶数时，A[k] < A[k+1]；
或 若 i <= k < j，当 k 为偶数时，A[k] > A[k+1] ，且当 k 为奇数时， A[k] < A[k+1]。
也就是说，如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是湍流子数组。

返回 A 的最大湍流子数组的长度。
(题目来源：力扣（LeetCode）)

示例 1：
输入：[9,4,2,10,7,8,8,1,9]
输出：5
解释：(A[1] > A[2] < A[3] > A[4] < A[5])

示例 2：
输入：[4,8,12,16]
输出：2

示例 3：
输入：[100]
输出：1

提示：
1 <= A.length <= 40000
0 <= A[i] <= 10^9

二、解决方法

1. 暴力法

public int maxTurbulenceSize(int[] arr) {
        int length=arr.length;
        if (length==1){return 1;}
        boolean flag=arr[0]>arr[1];//初始化开始判断值：flag=true:先上升后下降，flag=false:先下降后上升
        int count=1,maxL=0;//count:局部解，maxL:最优解
        for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
            int x=arr[i],y=arr[i+1];//获取当前数字和后一个数字
            if((flag&&x>y)||(!flag&&x<y)){
                //如果按照交替满足湍流子数组
                count++;
                flag=!flag;
            }else{
                //其它情况：比如连续两个<<或者连续>>，亦或者=
                //此时需重置flag和count局部解，并更新maxL最优解
                flag=x>y;
                if(x!=y){//如果等于的话，这个两个数字就不需要了
                    i--;
                }
                maxL=Math.max(maxL,count);
                count=1;
            }
        }
        return Math.max(maxL,count);
    }

2.滑动窗口(官方题解)

class Solution {
    public int maxTurbulenceSize(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        int ret = 1;
        int left = 0, right = 0;//左右指针

        while (right < n - 1) {
            if (left == right) {
            	//如果指针相等，我们就要扩大窗口（第一个数大于或者小于第二个数都满足）
                if (arr[left] == arr[left + 1]) {
                	//如果第一个数等于第二个数，窗口就不能动
                    left++;
                }
                right++;
            } else {
            	//窗口形成后就要继续扩大，获取当前湍流子数组最长值
                if (arr[right - 1] < arr[right] && arr[right] > arr[right + 1]) {
                    right++;
                } else if (arr[right - 1] > arr[right] && arr[right] < arr[right + 1]) {
                    right++;
                } else {
                	//连续两个<<或者连续两个>>或者=
                	//关闭窗口，等待下一次打开新的窗口
                    left = right;
                }
            }
            //获取湍流子数组最长值
            ret = Math.max(ret, right - left + 1);
        }
        return ret;
    }
}

3.动态规划(官方题解)

public   int maxTurbulenceSize(int[] arr) {
        int length=arr.length;
        if (length<2){return 1;}
        //up：湍流子数组序列当前是上升状态
        //down：湍流子数组序列当前是下降状态
        //ans：湍流子数组序列最大值
        int up=1,down=1,ans=1;
        for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) {
            if(arr[i]>arr[i+1]){
            	//如果湍流子数组序列当前是上升状态
                up=down+1;
                down=1;//重置下降状态
            }else if(arr[i]<arr[i+1]){
            	//如果湍流子数组序列当前是下降状态
                down=up+1;
                up=1;//重置上升状态
            }else{
            	//如果两个数相等，同时重置上升和下降状态
                up=down=1;
            }
            //获取湍流子数组序列最大值
            ans=Math.max(ans,Math.max(up,down));
        }
        return ans;
    }