华为OD机试 -优雅子数组(C++ Java JavaScript Python )

本文介绍了华为OD机考中关于优雅子数组的问题,详细解析了题目描述、输入输出要求以及提供了C++、JavaScript、Java和Python四种语言的解题示例。通过对所有可能的子数组进行双重遍历并利用动态规划前缀和优化统计过程,来确定k-优雅子数组的数量。

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题目描述

如果一个数组中出现次数最多的元素出现大于等于K次,被称为 k-优雅数组 ,k也可以被称为优雅阈值。
例如,数组1,2,3,1、2,3,1,它是一个3-优雅数组,因为元素1出现次数大于等于3次,
数组[1, 2, 3, 1, 2]就不是一个3-优雅数组,因为其中出现次数最多的元素是1和2,只出现了2次。

给定一个数组A和k,请求出A有多少子数组是k-优雅子数组。

子数组是数组中一个或多个连续元素组成的数组。

例如,数组[1,2,3,4]包含10个子数组,分别是:
[1], [1,2], [1,2,3], [1,2,3,4], [2], [2,3], [2,3,4], [3], [3, 4], [4]。

输入描述

第一行输入两个数字,以空格隔开,含义是:A数组长度 k值

第二行输入A数组元素,以空格隔开

输出描述

输出A有多少子数组是k-优雅子数组

用例

输入 7 3
1 2 3 1 2 3 1
输出 1
说明
输入 7 2
1 2 3 1 2 3 1
输出 10
说明

题目解析

利用双指针(即一个双重for)找到所有子数组(有点暴力),外层 i 指针指向子数组左边界,内层 j 指针指向子数组右边界,然后统计子数组内部各数字出现个数,若有数字出现次数大于等于k,则该子数组符合要求,统计结果ans++。

上面算法逻辑中,找所有子数组的逻辑基本无法优化,但是统计每个子数组内部各数字出现次数的逻辑却可以优化。

我们可以基于动态规划前缀和的思想,对相同左边界的子数组,只统计初始子数组的内部元素个数,然后每当右边界变化,则基于上一个子数组的统计结果计算出新结果,例如:

C++


                
题目描述: 给定一个字符串 s ,请你找出其中最长的不含重复字符的子串长度。 示例: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。 思路分析: 用一个 hash 表存储每个字符最后一出现的位置。遍历字符串,记录当前子串的起始位置 start 和当前位置 i,当遇到重复字符时,更新 start 的位置。最后更新最长子串的长度。 代码实现: Python: class Solution(object): def lengthOfLongestSubstring(self, s): """ :type s: str :rtype: int """ hash_map = {} res = 0 start = 0 for i in range(len(s)): if s[i] in hash_map and hash_map[s[i]] >= start: start = hash_map[s[i]] + 1 hash_map[s[i]] = i res = max(res, i - start + 1) return res Java: class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { int[] hash_map = new int[256]; int res = 0; int start = 0; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { char c = s.charAt(i); if (hash_map[c] >= start) { start = hash_map[c] + 1; } hash_map[c] = i; res = Math.max(res, i - start + 1); } return res; } } C++: class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { vector<int> hash_map(256, -1); int res = 0; int start = 0; for (int i = 0; i < s.size(); i++) { char c = s[i]; if (hash_map[c] >= start) { start = hash_map[c] + 1; } hash_map[c] = i; res = max(res, i - start + 1); } return res; } }; 总结: 这道题考察了字符串的基础操作和 hash 表的使用。通过本题的练习,可以在实际开发中更加熟练地使用 hash 表,提高代码效率和可读性。
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