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Problem: 1493. 删掉一个元素以后全为 1 的最长子数组

整体思路

这段代码旨在解决一个特定的数组问题：“删除一个元素后全为 1 的最长子数组”。问题要求在给定的二进制数组 nums 中，必须删除一个元素，然后找出结果数组中只包含 1 的最长子数组的长度。

该算法采用了一种非常巧妙的 预处理 策略，而不是传统的滑动窗口。它首先识别出所有障碍物（即 0），然后计算移除每个障碍物后可能形成的最长连续 1 区间的长度。

其核心逻辑步骤如下：

1. 识别并记录所有 0 的位置：

   • 算法的核心是 List<Integer> zeroLoc，它被用来存储数组中所有 0 元素的索引。
   • 哨兵（Sentinel）技巧：在开始扫描之前，代码巧妙地向 zeroLoc 中添加了两个“哨兵”值：-1 和 n（数组长度）。
     • -1 代表数组开始之前的一个虚拟的 0。
     • n 代表数组结束之后的一个虚拟的 0。
   • 目的：这两个哨兵极大地简化了边界情况的处理。例如，当我们考虑删除第一个实际的 0 时，可以利用 -1 作为它“左边”的 0 的位置；同样，删除最后一个实际的 0 时，可以利用 n 作为它“右边”的 0 的位置。这避免了在主循环中写大量的 if/else 来处理首尾的特殊情况。

2. 处理特殊情况（全为 1）：

   • 在记录完所有 0 的位置后，代码检查 zeroLoc 的大小。如果 size == 2，这意味着列表中只有两个哨兵 -1 和 n，说明原始数组中没有任何 0。
   • 根据题意，我们必须删除一个元素。因此，从一个全为 1 的数组中删除任意一个 1，得到的最长子数组长度就是 n - 1。代码正确地处理了这种情况。

3. 计算移除每个 0 后的最长长度：

   • 算法的主体是一个 for 循环，它遍历 zeroLoc 列表中所有实际的 0 的索引（即排除首尾的哨兵）。
   • 对于列表中的第 i 个实际的 0（其索引在 zeroLoc 中是 i），如果我们将它删除，那么它原来左边的连续 1 和右边的连续 1 就会合并成一个更长的连续 1 子数组。
   • 这个合并后的子数组的边界，恰好是由这个 0 的前一个 0 和后一个 0 的位置所限定的。
   • 长度计算：
     • 前一个 0 的索引是 zeroLoc.get(i - 1)。
     • 后一个 0 的索引是 zeroLoc.get(i + 1)。
     • 这两个 0 之间的总元素个数是 zeroLoc.get(i + 1) - zeroLoc.get(i - 1) - 1。
     • 这个区间内包含了一个我们想要删除的 0，所以纯 1 的个数就是 (zeroLoc.get(i + 1) - zeroLoc.get(i - 1) - 1) - 1，即 zeroLoc.get(i + 1) - zeroLoc.get(i - 1) - 2。
   • 算法在循环中不断计算这个值，并用 ans 变量来记录遇到的最大值。

4. 返回结果：

   • 遍历结束后，ans 中存储的就是最终的答案。

完整代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;class Solution {/*** 删除一个元素后，返回数组中全为 1 的最长子数组的长度。* @param nums 二进制数组* @return 最长子数组的长度*/public int longestSubarray(int[] nums) {int n = nums.length;// ans: 用于存储最终结果，即找到的最长子数组的长度int ans = 0;// zeroLoc: 用于存储所有 0 元素的索引List<Integer> zeroLoc = new ArrayList<>();// 关键技巧：添加哨兵（sentinel）值// -1 代表数组开始前的一个虚拟的 0zeroLoc.add(-1); // 步骤 1: 遍历数组，记录所有实际 0 的位置for (int i = 0; i < n; i++) {if (nums[i] == 0) {zeroLoc.add(i);}}// n 代表数组结束后一个虚拟的 0zeroLoc.add(n); // 获取包含哨兵在内的 0 的总数int size = zeroLoc.size();// 步骤 2: 处理特殊情况// 如果 size 为 2，说明列表中只有哨兵[-1, n]，即原数组中没有 0。// 题目要求必须删除一个元素，所以从全 1 的数组中删除一个，长度为 n-1。if (size == 2) {return n - 1;} // 步骤 3: 遍历每一个实际的 0，计算删除它之后能形成的最长 1 子数组// 循环从 i=1 到 size-2，正好遍历所有实际的 0，跳过哨兵for (int i = 1; i < size - 1; i++) {// zeroLoc.get(i) 是当前要“删除”的 0 的索引// zeroLoc.get(i - 1) 是它前一个 0 的索引（可能是哨兵 -1）// zeroLoc.get(i + 1) 是它后一个 0 的索引（可能是哨兵 n）// 这两个 0 之间的区间长度，减去两个 0 本身，就是合并后的 1 的数量。int currentLength = zeroLoc.get(i + 1) - zeroLoc.get(i - 1) - 2;ans = Math.max(ans, currentLength);}return ans;}
}

时空复杂度

时间复杂度：O(N)

1. 查找 0 的位置：第一个 for 循环遍历整个 nums 数组一次，以找到所有 0 的索引。这个过程的时间复杂度是 O(N)。
2. 计算最大长度：第二个 for 循环遍历 zeroLoc 列表。设 nums 数组中 0 的数量为 Z，则 zeroLoc 的大小为 Z+2，这个循环执行 Z 次。
3. 综合分析：
   • 总的时间复杂度为 O(N) (扫描数组) + O(Z) (扫描0列表)。
   • 由于 0 的数量 Z 不可能超过数组的总长度 N（即 Z <= N），所以 O(N) + O(Z) 可以简化为 O(N)。

空间复杂度：O(Z) 或 O(N)

1. 主要存储开销：算法使用了一个 ArrayList 类型的 zeroLoc 来存储所有 0 的索引。
2. 空间大小：
   • 列表 zeroLoc 的大小等于数组中 0 的数量 Z 加上两个哨兵，即 Z+2。
   • 在最坏的情况下，nums 数组中可能全是 0，此时 Z = N，zeroLoc 的大小将与输入规模 N 成线性关系。
3. 综合分析：
   • 算法所需的额外空间主要由 zeroLoc 列表决定。因此，其空间复杂度为 O(Z)，其中 Z 是数组中 0 的个数。
   • 在最坏情况下，空间复杂度为 O(N)。