题目描述
给你一个整数数组 nums
和两个正整数 m
和 k
。
请你返回 nums
中长度为 k
的 几乎唯一 子数组的 最大和 ,如果不存在几乎唯一子数组,请你返回 0
。
如果 nums
的一个子数组有至少 m
个互不相同的元素,我们称它是 几乎唯一 子数组。
子数组指的是一个数组中一段连续 非空 的元素序列。
示例 1:
输入:nums = [2,6,7,3,1,7], m = 3, k = 4
输出:18
解释:总共有 3 个长度为 k = 4 的几乎唯一子数组。分别为 [2, 6, 7, 3] ,[6, 7, 3, 1] 和 [7, 3, 1, 7] 。这些子数组中,和最大的是 [2, 6, 7, 3] ,和为 18 。
示例 2:
输入:nums = [5,9,9,2,4,5,4], m = 1, k = 3
输出:23
解释:总共有 5 个长度为 k = 3 的几乎唯一子数组。分别为 [5, 9, 9] ,[9, 9, 2] ,[9, 2, 4] ,[2, 4, 5] 和 [4, 5, 4] 。这些子数组中,和最大的是 [5, 9, 9] ,和为 23 。
示例 3:
输入:nums = [1,2,1,2,1,2,1], m = 3, k = 3
输出:0
解释:输入数组中不存在长度为 k = 3 的子数组含有至少 m = 3 个互不相同元素的子数组。所以不存在几乎唯一子数组,最大和为 0 。
提示:
1 <= nums.length <= 2 * 104
1 <= m <= k <= nums.length
1 <= nums[i] <= 109
解法
方法一:滑动窗口 + 哈希表
我们可以遍历数组 $nums$,维护一个大小为 $k$ 的窗口,用哈希表 $cnt$ 统计窗口中每个元素的出现次数,用变量 $s$ 统计窗口中所有元素的和。如果 $cnt$ 中不同元素的个数大于等于 $m$,那么我们就更新答案 $ans = \max(ans, s)$。
遍历结束后,返回答案即可。
时间复杂度 $O(n)$,空间复杂度 $O(k)$。其中 $n$ 是数组的长度。
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14 | class Solution:
def maxSum(self, nums: List[int], m: int, k: int) -> int:
cnt = Counter(nums[:k])
s = sum(nums[:k])
ans = s if len(cnt) >= m else 0
for i in range(k, len(nums)):
cnt[nums[i]] += 1
cnt[nums[i - k]] -= 1
s += nums[i] - nums[i - k]
if cnt[nums[i - k]] == 0:
cnt.pop(nums[i - k])
if len(cnt) >= m:
ans = max(ans, s)
return ans
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23 | class Solution {
public long maxSum(List<Integer> nums, int m, int k) {
Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();
int n = nums.size();
long s = 0;
for (int i = 0; i < k; ++i) {
cnt.merge(nums.get(i), 1, Integer::sum);
s += nums.get(i);
}
long ans = cnt.size() >= m ? s : 0;
for (int i = k; i < n; ++i) {
cnt.merge(nums.get(i), 1, Integer::sum);
if (cnt.merge(nums.get(i - k), -1, Integer::sum) == 0) {
cnt.remove(nums.get(i - k));
}
s += nums.get(i) - nums.get(i - k);
if (cnt.size() >= m) {
ans = Math.max(ans, s);
}
}
return ans;
}
}
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24 | class Solution {
public:
long long maxSum(vector<int>& nums, int m, int k) {
unordered_map<int, int> cnt;
long long s = 0;
int n = nums.size();
for (int i = 0; i < k; ++i) {
cnt[nums[i]]++;
s += nums[i];
}
long long ans = cnt.size() >= m ? s : 0;
for (int i = k; i < n; ++i) {
cnt[nums[i]]++;
if (--cnt[nums[i - k]] == 0) {
cnt.erase(nums[i - k]);
}
s += nums[i] - nums[i - k];
if (cnt.size() >= m) {
ans = max(ans, s);
}
}
return ans;
}
};
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24 | func maxSum(nums []int, m int, k int) int64 {
cnt := map[int]int{}
var s int64
for _, x := range nums[:k] {
cnt[x]++
s += int64(x)
}
var ans int64
if len(cnt) >= m {
ans = s
}
for i := k; i < len(nums); i++ {
cnt[nums[i]]++
cnt[nums[i-k]]--
if cnt[nums[i-k]] == 0 {
delete(cnt, nums[i-k])
}
s += int64(nums[i]) - int64(nums[i-k])
if len(cnt) >= m {
ans = max(ans, s)
}
}
return ans
}
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22 | function maxSum(nums: number[], m: number, k: number): number {
const n = nums.length;
const cnt: Map<number, number> = new Map();
let s = 0;
for (let i = 0; i < k; ++i) {
cnt.set(nums[i], (cnt.get(nums[i]) || 0) + 1);
s += nums[i];
}
let ans = cnt.size >= m ? s : 0;
for (let i = k; i < n; ++i) {
cnt.set(nums[i], (cnt.get(nums[i]) || 0) + 1);
cnt.set(nums[i - k], cnt.get(nums[i - k])! - 1);
if (cnt.get(nums[i - k]) === 0) {
cnt.delete(nums[i - k]);
}
s += nums[i] - nums[i - k];
if (cnt.size >= m) {
ans = Math.max(ans, s);
}
}
return ans;
}
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42 | public class Solution {
public long MaxSum(IList<int> nums, int m, int k) {
Dictionary<int, int> cnt = new Dictionary<int, int>();
int n = nums.Count;
long s = 0;
for (int i = 0; i < k; ++i) {
if (!cnt.ContainsKey(nums[i])) {
cnt[nums[i]] = 1;
}
else {
cnt[nums[i]]++;
}
s += nums[i];
}
long ans = cnt.Count >= m ? s : 0;
for (int i = k; i < n; ++i) {
if (!cnt.ContainsKey(nums[i])) {
cnt[nums[i]] = 1;
}
else {
cnt[nums[i]]++;
}
if (cnt.ContainsKey(nums[i - k])) {
cnt[nums[i - k]]--;
if (cnt[nums[i - k]] == 0) {
cnt.Remove(nums[i - k]);
}
}
s += nums[i] - nums[i - k];
if (cnt.Count >= m) {
ans = Math.Max(ans, s);
}
}
return ans;
}
}
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