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)
    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)
    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]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)。
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