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> 感谢支持，该仓库会一直维护，希望对各位有一丢丢帮助。
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> 另外希望手机阅读的同学可以来我的 <u>[**公众号：程序厨**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)</u> 两个平台同步，想要和题友一起刷题，互相监督的同学，可以在我的小屋点击<u>[**刷题小队**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)</u>进入。
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#### [1052. 爱生气的书店老板](https://leetcode-cn.com/problems/grumpy-bookstore-owner/)
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**题目描述**
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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。
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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。
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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。
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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。
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示例：
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> 输入：customers = [1,0,1,2,1,1,7,5], grumpy = [0,1,0,1,0,1,0,1], X = 3
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> 输出：16
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解释：
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书店老板在最后 3 分钟保持冷静。
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感到满意的最大客户数量 = 1 + 1 + 1 + 1 + 7 + 5 = 16.
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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。
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注意这里的最大和，我们是怎么计算的。
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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。
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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。
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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？
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见下图
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我们此时移动了窗口，
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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，
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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]。
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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。
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好啦，知道怎么做了，我们直接开整吧。
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Java Code:
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```java
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class Solution {
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public int maxSatisfied(int[] customers, int[] grumpy, int X) {
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int winsum = 0;
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int rightsum = 0;
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int len = customers.length;
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//右区间的值
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for (int i = X; i < len; ++i) {
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if (grumpy[i] == 0) {
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rightsum += customers[i];
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}
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||
}
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//窗口的值
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||
for (int i = 0; i < X; ++i) {
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||
winsum += customers[i];
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||
}
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int leftsum = 0;
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//窗口左边缘
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int left = 1;
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//窗口右边缘
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int right = X;
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int maxcustomer = winsum + leftsum + rightsum;
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while (right < customers.length) {
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||
//重新计算左区间的值，也可以用 customer 值和 grumpy 值相乘获得
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if (grumpy[left-1] == 0) {
|
||
leftsum += customers[left-1];
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||
}
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||
//重新计算右区间值
|
||
if (grumpy[right] == 0) {
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||
rightsum -= customers[right];
|
||
}
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||
//窗口值
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||
winsum = winsum - customers[left-1] + customers[right];
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||
//保留最大值
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maxcustomer = Math.max(maxcustomer,winsum+leftsum+rightsum);
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||
//移动窗口
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left++;
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right++;
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}
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return maxcustomer;
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||
}
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||
}
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```
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Python3 Code:
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```py
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class Solution:
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def maxSatisfied(self, customers: List[int], grumpy: List[int], X: int) -> int:
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||
t = ans = sum(customers[:X]) + sum(map(lambda x: customers[X+x[0]] if x[1] == 0 else 0, enumerate(grumpy[X:])))
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||
for j in range(X, len(customers)):
|
||
t += customers[j] * grumpy[j] - customers[j-X] * grumpy[j-X]
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ans = max(ans, t)
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return ans
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```
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Swift Code
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```swift
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class Solution {
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func maxSatisfied(_ customers: [Int], _ grumpy: [Int], _ minutes: Int) -> Int {
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let len = customers.count
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var winSum = 0, rightSum = 0, leftSum = 0
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||
// 右区间的值
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for i in minutes..<len {
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||
if grumpy[i] == 0 {
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||
rightSum += customers[i]
|
||
}
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||
}
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||
// 窗口的值
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||
for i in 0..<minutes {
|
||
winSum += customers[i]
|
||
}
|
||
var maxCustomer = winSum + leftSum + rightSum
|
||
// 窗口左边缘
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||
var left = 1, right = minutes
|
||
while right < len {
|
||
// 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]
|
||
}
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||
// 窗口值
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||
winSum = winSum - customers[left - 1] + customers[right]
|
||
maxCustomer = max(maxCustomer, winSum + leftSum + rightSum) // 保留最大值
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||
// 移动窗口
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left += 1
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right += 1
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||
}
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||
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||
return maxCustomer
|
||
}
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||
}
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```
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C++ Code
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||
```C++
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class Solution
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{
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public:
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int maxSatisfied(vector<int> &customers, vector<int> &grumpy, int minutes)
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{
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for_each(grumpy.begin(), grumpy.end(), [](auto &g){ g = !g; });
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vector<int> osum(customers.size(), 0);
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//先初始化第一个元素
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osum[0] = customers[0] * grumpy[0];
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||
//计算前缀和, osum是origin sum
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for (int i = 1; i < osum.size(); i++)
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||
{
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osum[i] = osum[i - 1] + customers[i] * grumpy[i];
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||
}
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||
|
||
//计算连续minutes的和
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||
vector<int> msum(customers.size() - minutes + 1, 0);
|
||
for (int i = 0; i < minutes; i++)
|
||
{
|
||
msum[0] += customers[i];
|
||
}
|
||
for (int i = 1; i < msum.size(); i++)
|
||
{
|
||
msum[i] = msum[i - 1] - customers[i - 1] + customers[i + minutes - 1];
|
||
}
|
||
|
||
//分成三段计算
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||
int result = 0;
|
||
for (int i = 0; i < msum.size(); i++)
|
||
{
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||
//左 中 右
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//注意左的边界条件, 可以使用边界测试
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int sum = ((i - 1 >= 0) ? osum[i - 1] : 0) + msum[i] + osum[osum.size() - 1] - osum[i + minutes - 1];
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||
if (sum > result)
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||
result = sum;
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||
}
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||
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||
return result;
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||
}
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||
};
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||
```
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