Max Consecutive Ones

SoC低功耗设计实战:28nm工艺下四核A7的Hierarchical Flow全流程解析 本文深入解析了在TSMC 28nm工艺上,采用Hierarchical Flow(层次化流程)实现四核Cortex-A7 SoC低功耗设计的全流程。文章从项目背景切入,详细探讨了基于UPF的电源规划、时钟树综合、接口时序收敛以及物理验证等关键环节,分享了使用Cadence Innovus等工具进行低功耗物理实现的实战经验与挑战。 阅读详情

Q:

Input: [1,0,1,1,0]
Output: 4
Explanation: Flip the first zero will get the the maximum number of consecutive 1s. After flipping, the maximum number of consecutive 1s is 4.

原文链接:https://discuss.leetcode.com/topic/75445/java-clean-solution-easily-extensible-to-flipping-k-zero-and-follow-up-handled/2

The idea is to keep a window [l, h] that contains at most k zero

The following solution does not handle follow-up, because nums[l] will need to access previous input stream

Time: O(n) Space: O(1)

 public int findMaxConsecutiveOnes(int[] nums) {
        int max = 0, zero = 0, k = 1; // flip at most k zero
        for (int l = 0, h = 0; h < nums.length; h++) {
            if (nums[h] == 0)                                           
                zero++;
            while (zero > k)
                if (nums[l++] == 0)
                    zero--;                                     
            max = Math.max(max, h - l + 1);
        }                                                               
        return max;             
    }
Now let's deal with follow-up, we need to store up to k indexes of zero within the window [l, h] so that we know where to move lnext when the window contains more than k zero. If the input stream is infinite, then the output could be extremely large because there could be super long consecutive ones. In that case we can use BigInteger for all indexes. For simplicity, here we will use int
Time: O(n) Space: O(k)
public int findMaxConsecutiveOnes(int[] nums) {
        int max = 0, k = 1; // flip at most k zero
        Queue<Integer> zeroIndex = new LinkedList<>(); 
        for (int l = 0, h = 0; h < nums.length; h++) {
            if (nums[h] == 0)
                zeroIndex.offer(h);
            if (zeroIndex.size() > k)                                   
                l = zeroIndex.poll() + 1;
            max = Math.max(max, h - l + 1);
        }
        return max;                     
    }

Note that setting k = 0 will give a solution to the earlier version Max Consecutive Ones

For k = 1 we can apply the same idea to simplify the solution. Here q stores the index of zero within the window [l, h] so its role is similar to Queue in the above solution

public int findMaxConsecutiveOnes(int[] nums) {
        int max = 0, q = -1;
        for (int l = 0, h = 0; h < nums.length; h++) {
            if (nums[h] == 0) {
                l = q + 1;
                q = h;
            }
            max = Math.max(max, h - l + 1);
        }                                                               
        return max;             
    }

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