滑动窗口-BST-单调队列-1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组
2021-01-29 17:16
标签：sem tor def 扩展 treemap efault 示例 核心 滑动窗口
2020-05-05 17:00:57
问题描述：
给你一个整数数组 nums ，和一个表示限制的整数 limit，请你返回最长连续子数组的长度，该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于 limit 。
如果不存在满足条件的子数组，则返回 0 。
示例 1：
输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4
输出：2
解释：所有子数组如下：
[8] 最大绝对差 |8-8| = 0 [8,2] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[8,2,4] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[8,2,4,7] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[2] 最大绝对差 |2-2| = 0 [2,4] 最大绝对差 |2-4| = 2 [2,4,7] 最大绝对差 |2-7| = 5 > 4.
[4] 最大绝对差 |4-4| = 0 [4,7] 最大绝对差 |4-7| = 3 [7] 最大绝对差 |7-7| = 0 因此，满足题意的最长子数组的长度为 2 。
示例 2：
输入：nums = [10,1,2,4,7,2], limit = 5
输出：4
解释：满足题意的最长子数组是 [2,4,7,2]，其最大绝对差 |2-7| = 5 示例 3：
输入：nums = [4,2,2,2,4,4,2,2], limit = 0
输出：3
提示：
1 1 0
问题求解：
解法一：BST
最经典的滑动窗口解法：
- 每次追加一个数
- 收缩左端点使之有效
这里有个核心的地方就是维护了一个循环不变量，即每次得到的都是以右端点结尾的最长的子数组，并且从这个合法的子数组扩展得到的才有可能是合法的。
本题中如果是一个不合法的子数组追加元素的话，由于最大值不能变小，最小值不可能变大，所以无论追加什么数字，总归是不合法的。
那么现在核心的问题就是如何得到一个窗口内的极值了，容易想到的是使用BST来得到。
时间复杂度：O(nlogn)
public int longestSubarray(int[] nums, int limit) {
int res = 0;
int n = nums.length;
TreeMap map = new TreeMap();
int l = 0;
for (int r = 0; r limit) {
map.put(nums[l], map.get(nums[l]) - 1);
if (map.get(nums[l]) == 0) map.remove(nums[l]);
l++;
}
res = Math.max(res, r - l + 1);
}
return res;
}
解法二：单调队列
另一种思路就是使用单调队列去得到窗口中的极值。
时间复杂度：O(n)
public int longestSubarray(int[] nums, int limit) {
int res = 0;
int n = nums.length;
Deque q_max = new LinkedList();
Deque q_min = new LinkedList();
int l = 0;
for (int r = 0; r nums[r]) q_min.pollLast();
q_max.addLast(nums[r]);
q_min.addLast(nums[r]);
while (q_max.getFirst() - q_min.getFirst() > limit) {
if (q_max.getFirst() == nums[l]) q_max.pollFirst();
if (q_min.getFirst() == nums[l]) q_min.pollFirst();
l++;
}
res = Math.max(res, r - l + 1);
}
return res;
}
滑动窗口-BST-单调队列-1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组
标签：sem tor def 扩展 treemap efault 示例 核心 滑动窗口
原文地址：https://www.cnblogs.com/hyserendipity/p/12831442.html
文章标题：滑动窗口-BST-单调队列-1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组
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