求数组中连续K数之和的最大值的代码

时间: 2023-09-21 10:06:04 浏览: 31
### 回答1: 答案:int max_sum = Integer.MIN_VALUE; int sum = 0; for (int i = 0; i < k; i++) sum += arr[i]; max_sum = Math.max(max_sum, sum); for (int i = k; i < arr.length; i++) { sum += arr[i] - arr[i - k]; max_sum = Math.max(max_sum, sum); } return max_sum; ### 回答2: 以下是求解数组中连续 K 个数之和的最大值的代码: ```python def max_sum_of_subarray(arr, k): if len(arr) < k: return "数组长度小于 K" max_sum = sum(arr[:k]) # 初始化最大和为前 K 个数之和 current_sum = max_sum # 当前和初始化为最大和 for i in range(k, len(arr)): current_sum += arr[i] - arr[i-k] # 更新当前和 max_sum = max(max_sum, current_sum) # 更新最大和 return max_sum # 示例输入 arr = [1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5] k = 4 result = max_sum_of_subarray(arr, k) print("连续", k, "个数之和的最大值为:", result) ``` 以上代码中,我们首先判断数组的长度是否小于 K,若小于则直接返回提示信息。若数组长度大于等于 K,则初始化最大和和当前和为前 K 个数之和。然后,从第 K 个位置开始遍历数组。每次遍历中,我们通过加上当前数和减去前 K 个数之和,更新当前和,然后比较当前和和最大和,取较大值。最终得到连续 K 个数之和的最大值。 ### 回答3: 假设给定的数组为arr,连续的整数个数为K。 首先,我们需要定义一个变量max_sum来记录最大的和,将其初始化为负无穷大。 然后,我们使用一个循环遍历数组arr,从第0个元素开始,依次遍历到第len(arr) - K个元素。在每次循环中,我们需要一个变量current_sum来记录当前连续K个数的和,将其初始化为0。 对于当前位置为i的元素,我们需要计算从i到i + K - 1的连续K个元素的和。我们可以使用另一个循环来遍历这K个元素,将他们相加。这个循环的起点是i,终点是i + K - 1。 在这个循环结束后,我们可以得到当前的连续K数之和current_sum。接着,我们将current_sum和max_sum进行比较,如果current_sum大于max_sum,则将max_sum更新为current_sum。 最后,当我们完成了整个数组的遍历后,max_sum就是数组中连续K数之和的最大值。 以下是具体的代码实现: def max_sum_of_subarray(arr, K): max_sum = float('-inf') # 初始化最大和为负无穷大 for i in range(len(arr) - K + 1): current_sum = 0 # 初始化当前和为0 for j in range(i, i + K): current_sum += arr[j] # 计算从i到i + K - 1的连续K个数之和 max_sum = max(max_sum, current_sum) # 更新最大和 return max_sum 例如,对于数组arr = [1, -2, 3, 4, -5, 6],连续的整数个数K为3,调用函数max_sum_of_subarray(arr, K),返回的结果为7,因为[3, 4, -5]的和为7,是最大的连续3个数之和。

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### 回答1: 滑动窗口的最大值指的是一个固定长度的数字序列中的最大值。它通常用于数据流处理,并且可以使用一个队列来维护滑动窗口内的数字。 以下是一个用 Python 实现滑动窗口的最大值的示例代码: from collections import deque def max_in_sliding_window(nums, k): if not nums: return [] q = deque() res = [] for i in range(len(nums)): while q and nums[q[-1]] <= nums[i]: q.pop() q.append(i) if q[0] == i - k: q.popleft() if i >= k - 1: res.append(nums[q[0]]) return res 其中 nums 是输入数字序列,k 是滑动窗口的长度。该代码返回每个滑动窗口的最大值组成的列表。 ### 回答2: 滑动窗口的最大值是一种常用的算法思想,可以用于解决一些与连续子数组相关的问题。在Python中,我们可以使用双端队列实现滑动窗口的最大值查找。 具体实现过程如下: 1. 首先,我们需要创建一个双端队列(deque)来存储滑动窗口中的元素索引。我们将队列中的索引按照元素大小降序排列,以便可以快速找到最大值。 2. 然后,我们需要遍历整个数组,并在每次迭代中执行以下步骤: a. 检查双端队列的头部元素(即索引)是否已经超出当前窗口的范围。如果超出了范围,我们需要将其从队列中弹出。 b. 将当前元素添加到队列中。在添加之前,我们需要将队列中所有小于当前元素的索引都弹出,以保持队列中的索引按照元素大小降序排列。 c. 检查当前索引与窗口的起始位置的差值是否大于等于窗口的大小K。如果是,说明当前窗口已经满了,我们可以将队列的头部元素作为当前窗口的最大值。 3. 最后,我们可以将所有窗口的最大值存储在一个数组中,并返回该数组作为最终结果。 以下是一个示例代码: from collections import deque def maxSlidingWindow(nums, k): result = [] queue = deque() for i in range(len(nums)): # 检查队列的头部元素是否超出窗口范围 if queue and queue[0] <= i - k: queue.popleft() # 弹出所有小于当前元素的索引 while queue and nums[queue[-1]] < nums[i]: queue.pop() # 将当前元素添加到队列中 queue.append(i) # 检查窗口是否已经满了 if i >= k - 1: result.append(nums[queue[0]]) return result # 测试 nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7] k = 3 print(maxSlidingWindow(nums, k)) 以上代码的输出为:[3, 3, 5, 5, 6, 7]。 这样,我们就成功实现了滑动窗口的最大值查找的功能。 ### 回答3: 滑动窗口的最大值是指在一个给定数组中,长度为k的窗口从左至右滑动,每次滑动窗口都需要找到窗口中的最大值。下面是一个用Python实现滑动窗口最大值的示例代码: def find_max_in_window(arr, k): if not arr or k <= 0 or k > len(arr): return [] max_nums = [] deque = [] for i in range(len(arr)): # 检查队首元素是否还在窗口范围,如果不在则删除 if deque and deque[0] <= i - k: deque.pop(0) # 如果当前遍历元素大于队尾元素,删除队尾元素直到当前元素小于队尾元素或队列为空 while deque and arr[i] >= arr[deque[-1]]: deque.pop() deque.append(i) # 当前窗口已形成 if i >= k - 1: max_nums.append(arr[deque[0]]) return max_nums 在这个代码中,我们使用一个双端队列(deque)来保存当前窗口中的元素索引。其中deque的特点是队首元素是当前窗口中的最大值,队列中较小的元素按照递减顺序排列。在遍历数组时,我们首先检查队首元素是否还在窗口范围内,如果不在窗口范围内,删除队首元素。然后,我们将当前元素与队列中的元素进行比较,如果当前元素比队尾元素大,删除队尾元素,直到当前元素小于队尾元素或队列为空。最后,将当前元素的索引加入队列中。 当遍历到第k个元素时,当前窗口已经形成,此时队首元素就是当前窗口中的最大值,将其添加到结果集中。接着,继续遍历数组,每次遍历窗口滑动一次,重复上述步骤找到最大值,直到遍历完整个数组。 调用该函数,可以输出滑动窗口的最大值。如下所示: arr = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7] k = 3 max_nums = find_max_in_window(arr, k) print(max_nums) 输出结果为:[3, 3, 5, 5, 6, 7],表示滑动窗口的最大值为3, 3, 5, 5, 6, 7。
滑动窗口是一种常用的算法技巧,用于解决一些涉及连续子数组或子字符串的问题。下面是一个使用滑动窗口查找数组中最大子数组和的示例代码: java public class SlidingWindow { public static int findMaxSum(int[] nums, int k) { int windowSum = 0; int maxSum = 0; // 计算第一个窗口的和 for (int i = 0; i < k; i++) { windowSum += nums[i]; } // 滑动窗口 for (int i = k; i < nums.length; i++) { windowSum += nums[i] - nums[i - k]; // 窗口右移,加上新的元素,减去窗口左侧的元素 maxSum = Math.max(maxSum, windowSum); // 更新最大子数组和 } return maxSum; } public static void main(String[] args) { int[] nums = {1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7}; int k = 3; int maxSum = findMaxSum(nums, k); System.out.println("最大子数组和为:" + maxSum); } } 代码解释: 1. findMaxSum 方法接受一个整数数组 nums 和一个整数 k,返回数组中长度为 k 的子数组的最大和。 2. 首先计算第一个窗口的和,即将窗口内的元素相加。 3. 然后,使用一个循环遍历数组,从第 k 个元素开始,每次滑动窗口向右移动一位。 4. 在每次滑动窗口过程中,通过减去窗口左侧的元素并加上新的元素来更新窗口内的和。 5. 在每次更新窗口和后,比较当前的窗口和与最大子数组和,并将较大值更新为最大子数组和。 6. 最后返回最大子数组和。 上述代码是滑动窗口算法的一个简单示例,你可以根据具体问题的需求进行相应的修改和扩展。

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