Python程序解决 Biweekly Contest 85 第一题：最小化反转操作次数，获取连续 k 个黑色方块

用滑动窗口算法解决 LeetCode Biweekly Contest 85 第 1 题

简介

LeetCode Biweekly Contest 85 是一个备受算法爱好者青睐的编程比赛。第一题是一个容易难度的题目，要求我们使用滑动窗口算法来解决问题。让我们深入探讨这个算法并通过一个 Python 代码示例来理解它的实现方式。

滑动窗口算法

滑动窗口算法是一种强大的算法，用于处理连续的数据流。它的核心思想是使用一个固定大小的窗口在数据流中滑动，并对窗口中的数据执行操作。当窗口滑动到新的位置时，窗口中的数据也会相应更新。

Python 代码实现

以下是使用滑动窗口算法解决 LeetCode Biweekly Contest 85 第 1 题的 Python 代码示例：

def minRecolors(s: str, k: int) -> int:
    """
    :type s: str
    :type k: int
    :rtype: int
    """
    n = len(s)
    if k > n:
        return 0
    
    # 滑动窗口大小为 k
    window_size = k
    
    # 初始化滑动窗口
    window = s[:window_size]
    
    # 计算窗口中 1 的个数
    cnt = window.count('1')
    
    # 初始化最小反转操作次数
    min_recolors = n - cnt
    
    # 滑动窗口
    for i in range(window_size, n):
        # 更新窗口
        window = window[1:] + s[i]
        
        # 计算窗口中 1 的个数
        cnt = window.count('1')
        
        # 更新最小反转操作次数
        min_recolors = min(min_recolors, n - cnt)
    
    return min_recolors

代码详解

• 首先，我们检查窗口大小是否大于字符串长度，如果是，则返回 0，因为不需要执行任何操作。
• 接下来，我们使用滑动窗口大小初始化一个滑动窗口，并计算窗口中 1 的个数。
• 我们将窗口中的 1 的个数从字符串长度中减去，得到所需的最小反转操作次数。
• 然后，我们遍历字符串，每次滑动窗口并更新窗口和窗口中 1 的个数。
• 在每次迭代中，我们检查新的窗口中 1 的个数，并相应更新所需的最小反转操作次数。
• 最后，我们返回所需的最小反转操作次数。

复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 为字符串长度。
• 空间复杂度：O(k)，其中 k 为给定的正整数。

总结

使用滑动窗口算法，我们能够有效地解决 LeetCode Biweekly Contest 85 第 1 题。该算法通过对连续的数据流进行局部处理，从而将时间复杂度降低到 O(n)。

常见问题解答

1. 什么是滑动窗口算法？

滑动窗口算法是一种用于处理连续数据流的算法，它使用一个固定大小的窗口在数据流中滑动，并对窗口中的数据执行操作。

2. LeetCode Biweekly Contest 85 第 1 题的滑动窗口大小是多少？

滑动窗口的大小等于给定的正整数 k。

3. 如何计算窗口中 1 的个数？

您可以使用 Python 中的 count() 方法来计算窗口中 1 的个数。

4. 为什么要将窗口中 1 的个数从字符串长度中减去？

将窗口中 1 的个数从字符串长度中减去，可以得到所需的最小反转操作次数，即将 0 的数量减少到 k 或更少。

5. 代码示例中的循环条件是什么？

循环条件是 i in range(window_size, n)，它遍历字符串，从滑动窗口大小开始，到字符串末尾结束。