algorithm-base/animation-simulation/数组篇/leetcode1052爱生气的书店老板.md
2021-03-20 16:30:29 +08:00

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Java
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#### [1052. 爱生气的书店老板](https://leetcode-cn.com/problems/grumpy-bookstore-owner/)
**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.
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 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 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;
}
}
```