值大于 k 的最长子数组

引言

一个常见的算法问题解决挑战是确定具有特定属性的最长子数组。本文将重点介绍解决此问题的特定变体，该变体涉及确定在其中只有一个值超过指定阈值 k 的最长子数组。我们将使用 C 编程语言来构建此解决方案，并逐步引导您完成代码的每个步骤。读完本文后，您将确切地知道如何处理类似的挑战。问题陈述是，给定一个数字数组和一个限制值 k，您应该确定其中只有一个元素大于 k 的最大子数组的长度。

代码

输出

代码解释

max 函数： max 函数返回两个数字中的较大值。代码使用此实用函数来比较值以生成最大值。

longestSubarray 函数： input array arr[, the dimension n and the threshold value k are the three arguments of the longestSubarray function. The length of the greatest subarray that satisfies the specified criterion is returned. (输入数组 arr、维度 n 和阈值 k 是 longestSubarray 函数的三个参数。该函数返回满足指定标准的子数组的最大长度。)

初始化： 函数初始化了几个变量。

left： 表示滑动窗口的左指针。

max_length： 存储到目前为止找到的最长子数组的长度。

count_greater： 计算当前窗口中大于 k 的元素数量。

max_count_greater： 存储到目前为止找到的大于 k 的元素的最大数量。

滑动窗口方法： 该函数使用 for 循环遍历数组，同时将右指针从左向右移动。

计算大于 k 的元素数量： 每当当前元素大于 k 时，函数会调整 max_count_greater 以反映当前窗口中大于 k 的元素的最大数量，并增加 count_greater。

维护条件： 如果当前窗口包含多个大于 k 的元素，则方法会进入一个 while 循环。在此循环中，左指针会向右移动，直到窗口只有一个大于 k 的元素。

更新最大长度： 在确保满足条件后，函数会用迄今为止找到的子数组的最大维度更新 max_length。

main 函数： main 函数中提供了输入数组 arr、其大小 n 和限制值 k。然后，在调用 longestSubarray 函数后，打印出满足条件的 L Ongest subarray 的长度。

时间和空间复杂度

给出的 C 代码（其中 n 是输入数组的大小）具有 O(n) 的时间复杂度和 O(1) 的空间复杂度，它找到了大于阈值 k 的值只有一个的最长子数组。时间复杂度是由于代码只对数组进行一次遍历，在执行更新和比较等恒定时间操作的同时对其进行一次迭代。由于消耗的内存量与输入数组的大小无关，因此空间复杂度是恒定的 O(1)。代码使用滑动窗口方法来有效地解决问题，所需的时空都最少。

结论

在本帖中，我们探讨了一种使用 C 中的滑动窗口方法识别具有单个大于特定阈值的值的最长子数组的有效方法。理解和运用这些算法不仅可以增强解决问题的能力，还可以为有效处理各种编程任务打下坚实的基础。