3578.统计极差最大为K的分割方式数

目标

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k。你的任务是将 nums 分割成一个或多个 非空 的连续子段,使得每个子段的 最大值 与 最小值 之间的差值 不超过 k。

返回在此条件下将 nums 分割的总方法数。

由于答案可能非常大,返回结果需要对 10^9 + 7 取余数。

示例 1:

输入: nums = [9,4,1,3,7], k = 4
输出: 6
解释:
共有 6 种有效的分割方式,使得每个子段中的最大值与最小值之差不超过 k = 4:
[[9], [4], [1], [3], [7]]
[[9], [4], [1], [3, 7]]
[[9], [4], [1, 3], [7]]
[[9], [4, 1], [3], [7]]
[[9], [4, 1], [3, 7]]
[[9], [4, 1, 3], [7]]

示例 2:

输入: nums = [3,3,4], k = 0
输出: 2
解释:
共有 2 种有效的分割方式,满足给定条件:
[[3], [3], [4]]
[[3, 3], [4]]

说明:

  • 2 <= nums.length <= 5 * 10^4
  • 1 <= nums[i] <= 10^9
  • 0 <= k <= 10^9

思路

划分数组 nums,使得每一个子数组的最大最小值之差不超过 k,求划分的总方法数。

定义 dp[i] 表示 [0, i] 满足条件的划分数,dp[i + 1] = Σdp[j] j∈[l, i],l 是固定右端点后满足条件的最小下标。

枚举满足条件的最小下标时可以使用滑动窗口,使用单调栈来维护窗口的最大值与最小值。

代码


/**
 * @date 2025-12-09 9:38
 */
public class CountPartitions3578 {

    public int countPartitions(int[] nums, int k) {
        Deque<Integer> max = new ArrayDeque<>();
        Deque<Integer> min = new ArrayDeque<>();
        int mod = 1000000007;
        int n = nums.length;
        long[] dp = new long[n + 1];
        dp[0] = 1;
        int l = 0;
        long window = 0;
        for (int r = 0; r < n; r++) {
            while (!max.isEmpty() && max.peekLast() < nums[r]) {
                max.pollLast();
            }
            while (!min.isEmpty() && min.peekLast() > nums[r]) {
                min.pollLast();
            }
            max.offer(nums[r]);
            min.offer(nums[r]);
            int diff = max.peek() - min.peek();

            window += dp[r];
            while (l <= r && diff > k) {
                if (max.peek() == nums[l]) {
                    max.poll();
                }
                if (min.peek() == nums[l]) {
                    min.poll();
                }
                diff = max.peek() - min.peek();
                window -= dp[l++];
            }
            dp[r + 1] = window % mod;
        }
        return (int) (dp[n] % mod);
    }

}

性能

3381.长度可被K整除的子数组的最大元素和

目标

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。

返回 nums 中一个 非空子数组 的 最大 和,要求该子数组的长度可以 被 k 整除。

示例 1:

输入: nums = [1,2], k = 1
输出: 3
解释:
子数组 [1, 2] 的和为 3,其长度为 2,可以被 1 整除。

示例 2:

输入: nums = [-1,-2,-3,-4,-5], k = 4
输出: -10
解释:
满足题意且和最大的子数组是 [-1, -2, -3, -4],其长度为 4,可以被 4 整除。

示例 3:

输入: nums = [-5,1,2,-3,4], k = 2
输出: 4
解释:
满足题意且和最大的子数组是 [1, 2, -3, 4],其长度为 4,可以被 2 整除。

说明:

  • 1 <= k <= nums.length <= 2 * 10^5
  • -10^9 <= nums[i] <= 10^9

思路

计算长度能被 k 整除的子数组的最大元素和。

核心点是维护同余前缀和的最小值。

也有网友使用滑窗加动态规划来做,滑窗计算 长度为 k 的子数组和,动态规划累加长度 m * k 的子数组和,这里使用了贪心策略,如果前面的子数组和小于 0,直接重置为 0

代码


/**
 * @date 2025-11-27 9:06
 */
public class MaxSubarraySum3381 {

    public long maxSubarraySum(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        long[] prefix = new long[n + 1];
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            prefix[i] = prefix[i - 1] + nums[i - 1];
        }
        long[] minPrefix = new long[k];
        Arrays.fill(minPrefix, Long.MAX_VALUE / 2);
        long res = Long.MIN_VALUE;
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            int rem = i % k;
            res = Math.max(res, prefix[i] - minPrefix[rem]);
            minPrefix[rem] = Math.min(minPrefix[rem], prefix[i]);
        }
        return res;
    }

}

性能

3347.执行操作后元素的最高频率II

目标

给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 numOperations 。

你必须对 nums 执行 操作 numOperations 次。每次操作中,你可以:

  • 选择一个下标 i ,它在之前的操作中 没有 被选择过。
  • 将 nums[i] 增加范围 [-k, k] 中的一个整数。

在执行完所有操作以后,请你返回 nums 中出现 频率最高 元素的出现次数。

一个元素 x 的 频率 指的是它在数组中出现的次数。

示例 1:

输入:nums = [1,4,5], k = 1, numOperations = 2
输出:2
解释:
通过以下操作得到最高频率 2 :
将 nums[1] 增加 0 ,nums 变为 [1, 4, 5] 。
将 nums[2] 增加 -1 ,nums 变为 [1, 4, 4] 。

示例 2:

输入:nums = [5,11,20,20], k = 5, numOperations = 1
输出:2
解释:
通过以下操作得到最高频率 2 :
将 nums[1] 增加 0 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • 1 <= nums[i] <= 10^9
  • 0 <= k <= 10^9
  • 0 <= numOperations <= nums.length

思路

对数组 nums 执行 numOperations 次操作,每次操作可以选一个没有被操作过的元素,将其增加 [-k, k] 之间的整数,求元素值的最大出现次数。

3346.执行操作后元素的最高频率I 相比,本题的数据范围更大,无法枚举值域。

考虑使用差分数组,由于数据范围太大,使用有序集合来维护。差分数组的前缀就是可以操作成该元素的频率,它不能超过原来已有的个数 + 操作次数。

代码


/**
 * @date 2025-10-21 10:34
 */
public class MaxFrequency3347 {

    public int maxFrequency(int[] nums, int k, int numOperations) {
        Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<>();
        Map<Integer, Integer> diff = new TreeMap<>();
        for (int num : nums) {
            cnt.merge(num, 1, Integer::sum);
            diff.putIfAbsent(num, 0);
            diff.merge(num - k, 1, Integer::sum);
            diff.merge(num + k + 1, -1, Integer::sum);
        }
        int res = 0;
        int frequency = 0;
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : diff.entrySet()) {
            frequency += entry.getValue();
            res = Math.max(res, Math.min(frequency, cnt.getOrDefault(entry.getKey(), 0) + numOperations));
        }
        return res;
    }
}

性能

1493.删掉一个元素以后全为1的最长子数组

目标

给你一个二进制数组 nums ,你需要从中删掉一个元素。

请你在删掉元素的结果数组中,返回最长的且只包含 1 的非空子数组的长度。

如果不存在这样的子数组,请返回 0 。

示例 1:

输入:nums = [1,1,0,1]
输出:3
解释:删掉位置 2 的数后,[1,1,1] 包含 3 个 1 。

示例 2:

输入:nums = [0,1,1,1,0,1,1,0,1]
输出:5
解释:删掉位置 4 的数字后,[0,1,1,1,1,1,0,1] 的最长全 1 子数组为 [1,1,1,1,1] 。

示例 3:

输入:nums = [1,1,1]
输出:2
解释:你必须要删除一个元素。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • nums[i] 要么是 0 要么是 1 。

思路

有一个二进制数组 nums,从中删除一个元素,求剩余元素中连续的 1 的最大长度。

计算从当前下标为起点的连续 1 的结束下标,end - start 表示连续 1 的长度,允许删掉一个元素可以直接加上 以 end + 1 为起点的连续 1 的个数。

更优的解法是使用滑动窗口计算最长子数组长度,要求窗口内部至多一个 0

代码


/**
 * @date 2025-08-24 12:20
 */
public class LongestSubarray1493 {

    public int longestSubarray(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int res = 0;
        int i = 0;
        while (i < n) {
            int start = i;
            while (i < n && nums[i] == 1) {
                i++;
            }
            for (int j = start; j < i; j++) {
                nums[j] = i;
            }
            if (i == start) {
                nums[i] = i;
                i++;
            }
        }
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            res = Math.max(res, nums[j] - j + (nums[j] < n - 1 ? nums[nums[j] + 1] - nums[j] - 1 : 0));
        }
        return res == n ? n - 1 : res;
    }

}

性能

2348.全0子数组的数目

目标

给你一个整数数组 nums ,返回全部为 0 的 子数组 数目。

子数组 是一个数组中一段连续非空元素组成的序列。

示例 1:

输入:nums = [1,3,0,0,2,0,0,4]
输出:6
解释:
子数组 [0] 出现了 4 次。
子数组 [0,0] 出现了 2 次。
不存在长度大于 2 的全 0 子数组,所以我们返回 6 。

示例 2:

输入:nums = [0,0,0,2,0,0]
输出:9
解释:
子数组 [0] 出现了 5 次。
子数组 [0,0] 出现了 3 次。
子数组 [0,0,0] 出现了 1 次。
不存在长度大于 3 的全 0 子数组,所以我们返回 9 。

示例 3:

输入:nums = [2,10,2019]
输出:0
解释:没有全 0 子数组,所以我们返回 0 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • -10^9 <= nums[i] <= 10^9

思路

返回数组的全 0 子数组个数。

长度为 k 的子数组个数为 (1 + k) * k / 2。可以使用贪心策略,如果当前元素是 0 找到以它为起点的最长连续 0 数组,计算子数组个数。

代码


/**
 * @date 2025-08-19 8:54
 */
public class ZeroFilledSubarray2348 {

    public long zeroFilledSubarray(int[] nums) {
        long res = 0L;
        int n = nums.length;
        int i = 0;
        while (i < n){
            if (nums[i] != 0){
                i++;
                continue;
            }
            int start = i;
            while (i < n && nums[i] == 0){
                i++;
            }
            int cnt = i - start;
            res += (1L + cnt) * cnt / 2;
        }

        return res;
    }
}

性能

837.新21点

目标

爱丽丝参与一个大致基于纸牌游戏 “21点” 规则的游戏,描述如下:

爱丽丝以 0 分开始,并在她的得分少于 k 分时抽取数字。 抽取时,她从 [1, maxPts] 的范围中随机获得一个整数作为分数进行累计,其中 maxPts 是一个整数。 每次抽取都是独立的,其结果具有相同的概率。

当爱丽丝获得 k 分 或更多分 时,她就停止抽取数字。

爱丽丝的分数不超过 n 的概率是多少?

与实际答案误差不超过 10^-5 的答案将被视为正确答案。

示例 1:

输入:n = 10, k = 1, maxPts = 10
输出:1.00000
解释:爱丽丝得到一张牌,然后停止。

示例 2:

输入:n = 6, k = 1, maxPts = 10
输出:0.60000
解释:爱丽丝得到一张牌,然后停止。 在 10 种可能性中的 6 种情况下,她的得分不超过 6 分。

示例 3:

输入:n = 21, k = 17, maxPts = 10
输出:0.73278

说明:

  • 0 <= k <= n <= 10^4
  • 1 <= maxPts <= 10^4

思路

代码

性能

904.水果成篮

目标

你正在探访一家农场,农场从左到右种植了一排果树。这些树用一个整数数组 fruits 表示,其中 fruits[i] 是第 i 棵树上的水果 种类 。

你想要尽可能多地收集水果。然而,农场的主人设定了一些严格的规矩,你必须按照要求采摘水果:

  • 你只有 两个 篮子,并且每个篮子只能装 单一类型 的水果。每个篮子能够装的水果总量没有限制。
  • 你可以选择任意一棵树开始采摘,你必须从 每棵 树(包括开始采摘的树)上 恰好摘一个水果 。采摘的水果应当符合篮子中的水果类型。每采摘一次,你将会向右移动到下一棵树,并继续采摘。
  • 一旦你走到某棵树前,但水果不符合篮子的水果类型,那么就必须停止采摘。

给你一个整数数组 fruits ,返回你可以收集的水果的 最大 数目。

示例 1:

输入:fruits = [1,2,1]
输出:3
解释:可以采摘全部 3 棵树。

示例 2:

输入:fruits = [0,1,2,2]
输出:3
解释:可以采摘 [1,2,2] 这三棵树。
如果从第一棵树开始采摘,则只能采摘 [0,1] 这两棵树。

示例 3:

输入:fruits = [1,2,3,2,2]
输出:4
解释:可以采摘 [2,3,2,2] 这四棵树。
如果从第一棵树开始采摘,则只能采摘 [1,2] 这两棵树。

示例 4:

输入:fruits = [3,3,3,1,2,1,1,2,3,3,4]
输出:5
解释:可以采摘 [1,2,1,1,2] 这五棵树。

说明:

  • 1 <= fruits.length <= 10^5
  • 0 <= fruits[i] < fruits.length

思路

求满足条件的子数组的最大长度,要求子数组最多包含两个不同的元素。

滑动窗口。

代码


/**
 * @date 2025-08-04 8:51
 */
public class TotalFruit904 {

    public int totalFruit(int[] fruits) {
        int n = fruits.length;
        int res = 0;
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int l = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            map.merge(fruits[i], 1, Integer::sum);
            while (map.size() > 2) {
                map.merge(fruits[l], -1, Integer::sum);
                if (map.get(fruits[l]) == 0) {
                    map.remove(fruits[l]);
                }
                l++;
            }
            res = Math.max(res, i - l + 1);
        }
        return res;
    }

}

性能

2106.摘水果

目标

在一个无限的 x 坐标轴上,有许多水果分布在其中某些位置。给你一个二维整数数组 fruits ,其中 fruits[i] = [positioni, amounti] 表示共有 amounti 个水果放置在 positioni 上。fruits 已经按 positioni 升序排列 ,每个 positioni 互不相同 。

另给你两个整数 startPos 和 k 。最初,你位于 startPos 。从任何位置,你可以选择 向左或者向右 走。在 x 轴上每移动 一个单位 ,就记作 一步 。你总共可以走 最多 k 步。你每达到一个位置,都会摘掉全部的水果,水果也将从该位置消失(不会再生)。

返回你可以摘到水果的 最大总数 。

示例 1:

输入:fruits = [[2,8],[6,3],[8,6]], startPos = 5, k = 4
输出:9
解释:
最佳路线为:
- 向右移动到位置 6 ,摘到 3 个水果
- 向右移动到位置 8 ,摘到 6 个水果
移动 3 步,共摘到 3 + 6 = 9 个水果

示例 2:

输入:fruits = [[0,9],[4,1],[5,7],[6,2],[7,4],[10,9]], startPos = 5, k = 4
输出:14
解释:
可以移动最多 k = 4 步,所以无法到达位置 0 和位置 10 。
最佳路线为:
- 在初始位置 5 ,摘到 7 个水果
- 向左移动到位置 4 ,摘到 1 个水果
- 向右移动到位置 6 ,摘到 2 个水果
- 向右移动到位置 7 ,摘到 4 个水果
移动 1 + 3 = 4 步,共摘到 7 + 1 + 2 + 4 = 14 个水果

示例 3:

输入:fruits = [[0,3],[6,4],[8,5]], startPos = 3, k = 2
输出:0
解释:
最多可以移动 k = 2 步,无法到达任一有水果的地方

说明:

  • 1 <= fruits.length <= 10^5
  • fruits[i].length == 2
  • 0 <= startPos, positioni <= 2 * 10^5
  • 对于任意 i > 0 ,positioni-1 < positioni 均成立(下标从 0 开始计数)
  • 1 <= amounti <= 10^4
  • 0 <= k <= 2 * 10^5

思路

代码

性能

2411.按位或最大的最小子数组长度

目标

给你一个长度为 n 下标从 0 开始的数组 nums ,数组中所有数字均为非负整数。对于 0 到 n - 1 之间的每一个下标 i ,你需要找出 nums 中一个 最小 非空子数组,它的起始位置为 i (包含这个位置),同时有 最大 的 按位或运算值 。

  • 换言之,令 Bij 表示子数组 nums[i...j] 的按位或运算的结果,你需要找到一个起始位置为 i 的最小子数组,这个子数组的按位或运算的结果等于 max(Bik) ,其中 i <= k <= n - 1 。

一个数组的按位或运算值是这个数组里所有数字按位或运算的结果。

请你返回一个大小为 n 的整数数组 answer,其中 answer[i]是开始位置为 i ,按位或运算结果最大,且 最短 子数组的长度。

子数组 是数组里一段连续非空元素组成的序列。

示例 1:

输入:nums = [1,0,2,1,3]
输出:[3,3,2,2,1]
解释:
任何位置开始,最大按位或运算的结果都是 3 。
- 下标 0 处,能得到结果 3 的最短子数组是 [1,0,2] 。
- 下标 1 处,能得到结果 3 的最短子数组是 [0,2,1] 。
- 下标 2 处,能得到结果 3 的最短子数组是 [2,1] 。
- 下标 3 处,能得到结果 3 的最短子数组是 [1,3] 。
- 下标 4 处,能得到结果 3 的最短子数组是 [3] 。
所以我们返回 [3,3,2,2,1] 。

示例 2:

输入:nums = [1,2]
输出:[2,1]
解释:
下标 0 处,能得到最大按位或运算值的最短子数组长度为 2 。
下标 1 处,能得到最大按位或运算值的最短子数组长度为 1 。
所以我们返回 [2,1] 。

说明:

  • n == nums.length
  • 1 <= n <= 10^5
  • 0 <= nums[i] <= 10^9

思路

有一个数组 nums,求以每个元素为起点的子数组,取得最大或值的最小长度。res[i] 表示以 i 为起点的子数组中,数组元素按位或取得最大值时的最小长度。

枚举右端点,将当前元素与前面的元素进行或运算,并覆盖原来的元素值。对于当前元素 jnums[i] 中存的是 i ~ j 的或值,站在集合的角度来看,nums[i + 1]nums[i] 的子集。在进行或运算时,如果或值没有变大,就没有必要继续向前了。

代码


/**
 * @date 2025-07-29 9:39
 */
public class SmallestSubarrays2411 {

    public int[] smallestSubarrays(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] res = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int num = nums[i];
            res[i] = 1;
            for (int j = i - 1; j >= 0 && (num | nums[j]) != nums[j]; j--) {
                nums[j] |= num;
                res[j] = i - j + 1;
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

1695.删除子数组的最大得分

目标

给你一个正整数数组 nums ,请你从中删除一个含有 若干不同元素 的子数组。删除子数组的 得分 就是子数组各元素之 和 。

返回 只删除一个 子数组可获得的 最大得分 。

如果数组 b 是数组 a 的一个连续子序列,即如果它等于 a[l],a[l+1],...,a[r] ,那么它就是 a 的一个子数组。

示例 1:

输入:nums = [4,2,4,5,6]
输出:17
解释:最优子数组是 [2,4,5,6]

示例 2:

输入:nums = [5,2,1,2,5,2,1,2,5]
输出:8
解释:最优子数组是 [5,2,1] 或 [1,2,5]

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • 1 <= nums[i] <= 10^4

思路

有一个正整数数组 nums,求一个不含重复元素的子数组,使得子数组的元素和最大。

滑动窗口,要求窗口内部不含重复元素,求窗口内元素和的最大值。

代码


/**
 * @date 2025-07-22 8:50
 */
public class MaximumUniqueSubarray1695 {

    public int maximumUniqueSubarray(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        Set<Integer> set = new HashSet<>();
        int l = 0;
        int sum = 0;
        int res = 0;
        for (int r = 0; r < n; r++) {
            sum += nums[r];
            while (l < r && set.contains(nums[r])) {
                sum -= nums[l];
                set.remove(nums[l++]);
            }
            set.add(nums[r]);
            res = Math.max(res, sum);
        }
        return res;
    }

}

性能