algorithm-base/animation-simulation/数组篇/leetcode1052爱生气的书店老板.md

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2021-03-17 12:50:45 +00:00
2021-03-20 08:30:29 +00:00
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2021-03-20 07:48:03 +00:00
#### [1052. 爱生气的书店老板](https://leetcode-cn.com/problems/grumpy-bookstore-owner/)
2021-03-17 12:50:45 +00:00
**题目描述**
今天,书店老板有一家店打算试营业 customers.length 分钟。每分钟都有一些顾客customers[i])会进入书店,所有这些顾客都会在那一分钟结束后离开。
在某些时候,书店老板会生气。 如果书店老板在第 i 分钟生气,那么 grumpy[i] = 1否则 grumpy[i] = 0。 当书店老板生气时,那一分钟的顾客就会不满意,不生气则他们是满意的。
书店老板知道一个秘密技巧,能抑制自己的情绪,可以让自己连续 X 分钟不生气,但却只能使用一次。
请你返回这一天营业下来,最多有多少客户能够感到满意的数量。
示例:
> 输入customers = [1,0,1,2,1,1,7,5], grumpy = [0,1,0,1,0,1,0,1], X = 3
> 输出16
解释:
书店老板在最后 3 分钟保持冷静。
感到满意的最大客户数量 = 1 + 1 + 1 + 1 + 7 + 5 = 16.
2021-03-17 11:49:19 +00:00
该题目思想就是,我们将 customer 数组的值分为三部分, leftsum, winsum, rightsum。我们题目的返回值则是三部分的最大和。
注意这里的最大和,我们是怎么计算的。
![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test1@master/20210122/微信截图_20210223083057.1vns7wrs2z0.png)
winsum 是窗口内的所有值,不管 grumpy[i] 的值是 0 还是 1,窗口的大小,就对应 K 的值,也就是老板的技能发动时间,该时间段内,老板不会生气,所以为所有的值。
leftsum 是窗口左边区间的值,此时我们不能为所有值,只能是 grumpy[i] == 0 时才可以加入,因为此时不是技能发动期,老板只有在 grumpy[i] == 0 时,才不会生气。
rightsum 是窗口右区间的值,和左区间加和方式一样。那么我们易懂一下窗口,我们的 win 值和 leftsum 值rightsum 值是怎么变化的呢?
见下图
![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/test1@master/20210122/微信截图_20210223084549.5ht4nytfe1o0.png)
我们此时移动了窗口,
则左半区间范围扩大,但是 leftsum 的值没有变,这时因为新加入的值,所对应的 grumpy[i] == 1所以其值不会发生改变因为我们只统计 grumpy[i] == 0 的值,
右半区间范围减少rightsum 值也减少,因为右半区间减小的值,其对应的 grumpy[i] == 0所以 rightsum -= grumpy[i]。
winsum 也会发生变化, winsum 需要加上新加入窗口的值,减去刚离开窗口的值, 也就是 customer[left-1]left 代表窗口左边缘。
好啦,知道怎么做了,我们直接开整吧。
```java
class Solution {
public int maxSatisfied(int[] customers, int[] grumpy, int X) {
int winsum = 0;
int rightsum = 0;
int len = customers.length;
//右区间的值
for (int i = X; i < len; ++i) {
if (grumpy[i] == 0) {
rightsum += customers[i];
}
}
//窗口的值
for (int i = 0; i < X; ++i) {
winsum += customers[i];
}
int leftsum = 0;
//窗口左边缘
int left = 1;
//窗口右边缘
int right = X;
int maxcustomer = winsum + leftsum + rightsum;
while (right < customers.length) {
//重新计算左区间的值,也可以用 customer 值和 grumpy 值相乘获得
if (grumpy[left-1] == 0) {
leftsum += customers[left-1];
}
//重新计算右区间值
if (grumpy[right] == 0) {
rightsum -= customers[right];
}
//窗口值
winsum = winsum - customers[left-1] + customers[right];
//保留最大值
maxcustomer = Math.max(maxcustomer,winsum+leftsum+rightsum);
//移动窗口
left++;
right++;
}
return maxcustomer;
}
}
```
2021-03-20 07:48:03 +00:00