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🔥 找出最长交替子数组：奇偶交替且偶数开头的子数组问题

🎯 题目描述

给定一个整数数组 nums 和一个整数 threshold，找出满足以下条件的最长子数组：

1. 偶数开头：子数组的第一个元素是偶数（nums[l] % 2 == 0）。
2. 奇偶交替：相邻元素奇偶性不同（nums[i] % 2 != nums[i+1] % 2）。
3. 元素不超限：所有元素 ≤ threshold。

返回子数组的长度，若不存在符合条件的子数组，返回 0。

🌰 典型示例

输入数组	输出	解释
[3, 2, 5, 4], 5	3	子数组 [2, 5, 4] 满足所有条件
[1, 2], 2	1	子数组 [2] 满足条件
[2, 3, 4, 5], 4	3	子数组 [2, 3, 4] 满足条件

🧠 思路分析

✨ 核心观察

1. 偶数起点：子数组必须以偶数开头，因此遍历数组时，仅当遇到偶数且 ≤ threshold 时，才尝试扩展子数组。
2. 奇偶交替：每次扩展子数组时，检查当前元素与前一个元素的奇偶性是否不同。
3. 阈值过滤：任何元素超过 threshold 时，立即终止当前子数组的扩展。

🚀 算法策略

• 双指针法：使用 start 标记子数组起点，i 作为遍历指针。
• 单次遍历：外层循环遍历所有可能的起点，内层循环扩展子数组直到不满足条件。
• 状态维护：仅需记录当前子数组的长度和奇偶性状态，空间复杂度为 O(1)。

💻 代码实现（Java）

基础版（暴力枚举）

class Solution {public int longestAlternatingSubarray(int[] nums, int threshold) {int maxLength = 0;int n = nums.length;for (int start = 0; start < n; start++) {// 检查起点：偶数且 ≤ thresholdif (nums[start] % 2 != 0 || nums[start] > threshold) {continue;}int currentLength = 1; // 起点本身长度为 1for (int i = start + 1; i < n; i++) {// 检查当前元素：奇偶交替且 ≤ thresholdif (nums[i] % 2 != nums[i-1] % 2 && nums[i] <= threshold) {currentLength++;} else {break; // 不满足条件，终止扩展}}maxLength = Math.max(maxLength, currentLength); // 更新最长长度}return maxLength;}
}

优化版（双指针法）

class Solution {public int longestAlternatingSubarray(int[] nums, int threshold) {int maxLength = 0;int start = 0, i = 0; // 双指针：start 记录起点，i 遍历数组while (i < nums.length) {start = i; // 尝试以 i 为起点i++;// 起点必须是偶数且 ≤ thresholdif (nums[start] % 2 != 0 || nums[start] > threshold) {continue;}// 扩展子数组直到不满足条件while (i < nums.length && nums[i] % 2 != nums[i-1] % 2 && nums[i] <= threshold) {i++;}// 更新最长长度（i - start 为当前子数组长度）maxLength = Math.max(maxLength, i - start);}return maxLength;}
}

📊 复杂度分析

算法	时间复杂度	空间复杂度
基础版	O(n²)	O(1)
双指针优化版	O(n)	O(1)

✨ 优化点

• 双指针优化：通过单次遍历（每个元素最多访问 2 次），将时间复杂度从 O (n²) 优化到 O (n)。
• 状态压缩：无需记录中间状态，仅用指针和长度变量即可完成计算。

📝 关键步骤解析

1. 起点检查：

   • 仅当元素是偶数且 ≤ threshold 时，作为子数组起点（nums[start] % 2 == 0 && nums[start] ≤ threshold）。

2. 扩展子数组：

   • 从起点开始，逐个检查后续元素：
     • 奇偶交替（nums[i] % 2 != nums[i-1] % 2）。
     • 元素 ≤ threshold（nums[i] ≤ threshold）。
   • 满足条件则延长子数组，否则终止扩展。

3. 更新结果：

   • 每次扩展结束后，计算当前子数组长度（i - start），并更新最长长度。

🧪 示例解析（以优化版代码为例）

示例 1：nums = [3, 2, 5, 4], threshold = 5

1. 起点 start=1（元素 2，偶数且 ≤5）：
   • 扩展子数组：
     • i=2（5，奇，与前偶不同，≤5 → 长度 2）。
     • i=3（4，偶，与前奇不同，≤5 → 长度 3）。
   • 最长长度更新为 3。

示例 2：nums = [1, 2], threshold = 2

1. 起点 start=1（元素 2，偶数且 ≤2）：
   • 无后续元素，长度 1。

示例 3：nums = [2, 3, 4, 5], threshold = 4

1. 起点 start=0（元素 2，偶数且 ≤4）：
   • 扩展子数组：
     • i=1（3，奇，与前偶不同，≤4 → 长度 2）。
     • i=2（4，偶，与前奇不同，≤4 → 长度 3）。
     • i=3（5，>4 → 终止）。
   • 最长长度 3。

❗ 边界条件处理

1. 全奇数数组：无符合条件的子数组，返回 0。
2. 元素超过阈值：遇到超过阈值的元素，立即终止当前子数组扩展。
3. 单个元素：若元素是偶数且 ≤阈值，长度为 1。

🌟 总结

✨ 核心条件

• 偶数开头 + 奇偶交替 + 元素不超限。

🚀 最优解法

• 双指针遍历：单次扫描完成，时间复杂度 O (n)。
• 关键技巧：利用指针标记起点，动态扩展子数组，避免重复计算。

💡 同类问题扩展

• 允许奇数开头：修改起点条件为奇数。
• 奇偶连续（非交替）：检查相邻元素奇偶性相同。

📚 参考资料

• LeetCode 原题：最长交替子数组
• 算法思想：双指针法、贪心策略。

🎨 可视化流程图（双指针移动过程）

初始化：start=0, i=0, maxLength=0  
↓  
遍历数组：  if 起点合法（偶数且 ≤ threshold）：  扩展子数组直到不满足条件（奇偶交替且 ≤ threshold）  更新 maxLength（i - start）  
↓  
返回 maxLength  

✨ 博客排版建议

1. 标题分层：使用 #、##、### 区分章节（如**🔥 标题**、🎯 题目描述）。
2. 代码高亮：使用 Java 代码块，标注关键注释（如起点检查、扩展条件）。
3. 表格对比：用表格展示基础版与优化版的复杂度差异。
4. 互动问题：在结尾提问：“如何处理包含负数的数组？（提示：奇偶性判断与负数无关）”。

通过以上结构，博客兼顾可读性与技术性，适合算法学习者理解双指针法的应用。可补充双指针移动动画或示例执行流程图，进一步提升内容的直观性。