0前缀和中等 LeetCode525. 连续数组

最新推荐文章于 2025-08-06 07:30:00 发布

18阿鲁

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文章标签： leetcode 算法哈希算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43260719/article/details/125490950

这是一个关于数组处理的问题，目标是找到一个二进制数组中最长的子数组，使得0和1的数量相等。通过将0替换为-1，然后计算子数组的和，可以转化为寻找和为0的最长子数组。借助哈希表记录已出现的和及其位置，当遇到和已存在于哈希表中时，就能找到符合条件的子数组。算法的时间复杂度为O(n)。

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525. 连续数组

描述

给定一个二进制数组 nums , 找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组，并返回该子数组的长度。

示例 1:

输入: nums = [0,1]
输出: 2
说明: [0, 1] 是具有相同数量 0 和 1 的最长连续子数组。
示例 2:

输入: nums = [0,1,0]
输出: 2
说明: [0, 1] (或 [1, 0]) 是具有相同数量0和1的最长连续子数组。
 

提示：

1 <= nums.length <= 105
nums[i] 不是 0 就是 1

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/contiguous-array
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分析

把0换成1,由求最长的0，1数量相等的子数组变成和是0的最长子数组。借助哈希，如果0到当前数的和已经在哈希中已经出现过，说明当前数到前面等和的那个数之间的数组0，1个数相等。

class Solution {
    public int findMaxLength(int[] nums) {
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (nums[i] == 0) {
                nums[i] = -1;
            }
        }
        int sum = 0;
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int num = nums[i];
            sum += num;
            if (sum == 0) {
                ans = i + 1;
                continue;
            }
            if (map.containsKey(sum)) {
                ans = Math.max(ans,i - map.get(sum));
            } else {
                map.put(sum,i);
            }
        }
        return ans;
    }
}