解释这个代码:int[] last = new int[128]; for(int i = 0; i < 128; i++) { last[i] = -1; } int n = s.length(); int res = 0; int start = 0; // 窗口开始位置 for(int i = 0; i < n; i++) { int index = s.charAt(i); start = Math.max(start, last[index] + 1); res = Math.max(res, i - start + 1); last[index] = i; } return res;

时间: 2023-12-06 15:42:29 浏览: 27
这段代码实现了求一个字符串中最长的不含重复字符的子串的长度。 首先,定义了一个大小为128的整型数组last,用于记录每个字符最后一次出现的位置。对于ASCII码表中的字符,其编号范围为0-127,所以定义了长度为128的数组。 然后,将last数组中的所有元素初始化为-1,表示该字符在字符串中未出现过。 接着,获取字符串s的长度n,并定义变量res和start,分别用于记录最长子串的长度和子串的起始位置。 接下来,使用for循环遍历字符串s中的每个字符。对于每个字符,通过调用charAt(i)方法获取其对应的ASCII码,将其保存到变量index中。 然后,在判断当前字符是否已经在窗口中出现过,如果出现过,就需要更新窗口起始位置start。为了避免重复计算,start的值应该取当前字符上一次出现位置的下一位和当前start的较大值。 接着,根据当前窗口的长度i-start+1和之前记录的最大长度res比较,更新最大长度res。 最后,将当前字符的位置i保存到last数组中。 最后,返回最大长度res即可。
相关问题

如何把这一段代码用java改写int n, m, limit; int a[MAXN][MAXN]; int main() { cin >> n >> m >> limit; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= m; j++) { cin >> a[i][j]; } } int ans = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = i; j <= n; j++) { deque<int> q; for (int k = 1; k <= m; k++) { for (int l = i; l <= j; l++) { while (q.size() && a[l][q.back()] >= a[l][k]) { q.pop_back(); } q.push_back(k); } while (q.size() && q.front() < k) { q.pop_front(); } if (a[i][q.front()] - a[j][q.front()] <= limit) { ans = max(ans, (j - i + 1) * (k - l + 1)); } } } } cout << ans << endl; return 0; }

在Java中,可以使用以下代码来重写原代码。 ``` import java.util.Deque; import java.util.Scanner; public class Main { static final int MAXN = 100; static int n, m, limit; static int[][] a = new int[MAXN + 5][MAXN + 5]; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); m = sc.nextInt(); limit = sc.nextInt(); for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= m; j++) { a[i][j] = sc.nextInt(); } } sc.close(); int ans = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = i; j <= n; j++) { Deque<Integer> q = new LinkedList<>(); for (int k = 1; k <= m; k++) { for (int l = i; l <= j; l++) { while (q.size() > 0 && q.getFirst() < k - limit) { q.removeFirst(); } while (q.size() > 0 && a[q.getLast()][k] > a[l][k]) { q.removeLast(); } q.add(l); if (k >= limit) { ans = Math.max(ans, a[q.getFirst()][k - limit] - a[l][k]); } } } } } System.out.println(ans); } } ``` 注意:这段代码中使用了双端队列(deque),Java中的双端队列是使用 `java.util.Deque` 接口和其实现类 `java.util.LinkedList` 实现的。

for (int num : input) { sum += num; }

This code iterates through the elements of an array called "input" using a for-each loop. For each element in the array, the code sets the value of "sum" variable equal to the value of that element. However, since the "sum" variable is not being accumulated, this code will only store the value of the last element in the array in the "sum" variable. If the intention is to calculate the sum of all elements in the array, the code should be modified to accumulate the values by adding each element to the current value of "sum", like this: ``` int sum = 0; for (int num : input) { sum += num; } ``` This modified code will calculate the sum of all elements in the "input" array and store the result in the "sum" variable.

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优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

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