1004. 最大连续1的个数 III

该博客主要介绍了如何解决一个数组中,最多翻转K个0变为1,找到最长全1子数组的问题。作者提供了一个Java解决方案,通过遍历数组并维护两个指针来实现。算法思路是动态规划,但存在效率问题,因为它的时间复杂度较高,可能不适用于大规模数据。博客还提到,解题关键在于有效地减少不必要的计算。

给定一个由若干 0 和 1 组成的数组 A,我们最多可以将 K 个值从 0 变成 1 。

返回仅包含 1 的最长(连续)子数组的长度。

 

示例 1:

输入:A = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2
输出:6
解释: 
[1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1]
粗体数字从 0 翻转到 1,最长的子数组长度为 6。

示例 2:

输入:A = [0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1], K = 3
输出:10
解释:
[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1]
粗体数字从 0 翻转到 1,最长的子数组长度为 10。

 

提示:

  1. 1 <= A.length <= 20000
  2. 0 <= K <= A.length
  3. A[i] 为 0 或 1 

通过次数29,484提交次数49

 

import java.util.Stack;

public class Solution1004 {
	public int longestOnes(int[] A, int K) {
		int max = 0;
		int temp = 0;
		String strA = "";
		String strSub = "";
		String strSubRepK = "";
		String strSubRepALL = "";
		for (int i = 0; i < A.length; i++) {
			strA = strA + String.valueOf(A[i]);
		}
		//System.out.println(strA);
		for (int i = 0; i < strA.length(); i++) {
			for (int j = i + 1; j < strA.length()+1; j++) {
				strSub = strA.substring(i, j);
				//System.out.println(strSub);
				strSubRepK = strSub;
				for (int l = 0; l < K; l++) {
					strSubRepK = strSubRepK.replaceFirst("0", "1");
				}
				strSubRepALL = strSub.replaceAll("0", "1");
				if (strSubRepK.equals(strSubRepALL)) {
					temp = strSub.length();
					if (temp > max) {
						max = temp;
					}

				}
			}

		}
		return max;

	}

	public static void main(String[] args) {

		Solution1004 s = new Solution1004();

		//int[] A = {0, 0, 0, 1 };
		//int K = 4;
		
		
		int[] A = {1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,1,0,0,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1,1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,1};
				int K = 144;

		System.out.println(s.longestOnes(A, K));
	}
}

中英文超过,感觉功能实现了。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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