Попалась мне одна интересная задача ,суть которой - найти наибольший отрезок в массиве единиц и нулей ,где суммы их кол-ва равны друг другу. Например ,имеем массив [0, 1, 0, 1, 0]
. Длина наибольшего подмассива ,где кол-во нулей равно кол-ву единиц = 4. Под этот критерий подходит подмассив [{0, 1, 0, 1}, 0]
,а так же [0, {1, 0, 1, 0}]
. В обоих случаях сумма всех нулей = 2 ,а сумма всех единиц равна тоже 2. Длина такой последовательности = 4 ,и это должно быть ответом.
Сперва можно немного поработать над данными ,чтобы в будущем можно было проще вычислять такие отрезки ,где суммы 1 и 0 равны друг другу. Например ,для отрезка [0, 1, 0, 1]
общая сумма значений равна 2 (0 + 1 + 0 + 1). Можно сделать вывод ,что сумма 1 и 0 равна в этом отрезке ,если сумма значений равна половине длины подмассива. Для нашего случая получается ,что (0 + 1 + 0 + 1) = 2 = 4/2 (половина длины подмассива). Но гораздо проще было бы проводить расчеты ,если бы необходимая сумма значений была бы константой ,например 0. В таком случае мы можем заменить все нули на -1 ,и таким образом получим [-1, 1, -1, 1]
,где сумма таких элементов будет равна 0.
На JavaScript это можно сделать следующим образом: arr.map(x => x || -1)
.
Далее нам потребуется цикл по длине arr
:
for (let i = 0; i < arr.length; i++) { ... }
На самом деле мы можем найти наибольшую последовательность за 1 такой цикл. Нам потребуется создать несколько вспомогательных переменных за пределами цикла:
let currentSum
- будет хранить текущее значение суммы элементов с 0 по i
.
let maxLength
- будет хранить промежуточное значение наибольшей длины подмассива ,которую удалось найти на момент i
.
const hashMap
- временная хешмапа для хранения пар { [currentSum]: [i] }
.
currentSum
мы на каждой итерации обновляем ,суммируя с элементом текущей итерации:
currentSum += arr[i];
Далее суть решения сводится к тому ,чтобы на каждой итерации цикла проверять наличие currentSum
в hashMap
,и если оно там есть ,то вычислить разницу между текущим i
и hashMap[currentSum]
,который вернет индекс той позиции ,на которой первый раз было зафиксировано текущее значение currentSum
. Иначе записать текущий currentSum
в hashMap
:
if (currentSum in hashMap) {
maxLength = Math.max(maxLength, i — hashMap[currentSum]);
} else {
hashMap[currentSum] = i;
}
Здесь мы используем метод Math.max
для определения наибольшего из старого значения maxLength
и вычисленного нового ,тк не факт ,что новое будет больше.
i - hashMap[currentSum]
обозначает длину отрезка ,при котором сумма всех его значений будет равна 0 ,ведь для текущего i
currentSum
такой же ,как и для индекса извлеченного из hashMap[currentSum]
,а это индекс элемента ,на котором мы впервые получили эту сумму.
Выходит ,что мы по мере итераций копим в хешмапе некоторые уникальные значения сумм и индексы ,на которых они были впервые вычислены ,а затем вычисляем длину отрезка при котором текущая сумма для i
и сумма из хешмапы оказались равны.
Не забываем также проверить ,не получилась ли текущая сумма равна 0 ,тогда стоит ее также провалидировать и записать в maxLength при необходимости:
if (currentSum === 0) {
maxLength = Math.max(maxLength, i + 1);
}
В конце останется только вывести maxLength
. Итоговое решение выглядит так:
function solve(inputArr) {
const arr = inputArr.map(x => x || -1);
const hashMap = {};
let currentSum = 0;
let maxLength = 0;
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
currentSum += arr[i];
if (currentSum === 0) {
maxLength = Math.max(maxLength, i + 1);
}
if (currentSum in hashMap) {
maxLength = Math.max(maxLength, i - hashMap[currentSum]);
} else {
hashMap[currentSum] = i;
}
}
return maxLength;
}
Сложность по памяти получается O(n)
за счет того ,что мы сделали копию массива ,однако ,если ее не делать ,то будет O(k)
,где k
- кол-во пар в hashMap
. В худшем случае она будет равна n
,если все элементы последовательности будут одинаковы.
Временная сложность будет равна O(n)
,тк мы целиком проходим циклом по массиву. На самом деле в функции 2 цикла ,тк map тоже является циклом ,но общая сложность сводится к O(n)
,тк константа 2 просто отбросится.
Автор: webnikler