1493. 删掉一个元素以后全为 1 的最长子数组（滑动窗口）

中等

给你一个二进制数组 nums ，你需要从中删掉一个元素。

请你在删掉元素的结果数组中，返回最长的且只包含 1 的非空子数组的长度。

如果不存在这样的子数组，请返回 0 。

提示 1：

输入：nums = [1,1,0,1]
输出：3
解释：删掉位置 2 的数后，[1,1,1] 包含 3 个 1 。

示例 2：

输入：nums = [0,1,1,1,0,1,1,0,1]
输出：5
解释：删掉位置 4 的数字后，[0,1,1,1,1,1,0,1] 的最长全 1 子数组为 [1,1,1,1,1] 。

示例 3：

输入：nums = [1,1,1]
输出：2
解释：你必须要删除一个元素。

    public int longestSubarray(int[] nums) {

        int left = 0;
        int count0 = 0;
        int maxlen = 0;

        for(int right = 0; right<nums.length; right++){

            if(nums[right]==0){ //右指针遇见0则count0计数+1
                count0++;
            }

            while(count0>1){   //当滑动窗口内的0大于1个，左指针开始增加
                if(nums[left]==0){
                    count0--;  //当左指针加到0的位置，就开始减少count0的数量
                }
                left++;
            }
            maxlen = Math.max(maxlen , right-left); 
        }
        return  maxlen;
    }

三、代码逻辑拆解

1. 初始化变量：

   • left：窗口左边界，初始为 0；
   • count0：统计当前窗口内 0 的数量，初始为 0；
   • maxLen：记录最长有效窗口的长度，初始为 0。

2. 右指针扩展（遍历数组）：
   用 right 遍历数组，每次遇到 0 时，count0 加 1（统计窗口内 0 的数量）。

3. 左指针收缩（保证窗口有效）：
   当 count0 > k（即窗口内 0 的数量超过允许的替换次数），需要收缩左指针 left：

   • 若 nums[left] 是 0，则 count0 减 1（左指针移出一个 0，减少计数）；
   • 左指针 left 右移，缩小窗口，直到 count0 ≤ k（窗口再次有效）。

4. 更新最大长度：
   每次 right 移动或 left 收缩后，当前窗口 [left, right] 是有效窗口（0 的数量 ≤ k）。此时窗口长度为 right - left + 1，但是我们这道题要返回是一个无论如何都要删除一个元素的题，所以使用 right - left。

四、复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)。数组中每个元素最多被左、右指针各访问一次，因此时间复杂度为 O(n)（n 为数组长度）。
• 空间复杂度：O(1)。仅用常数额外空间（几个整型变量），空间复杂度为 O(1)。