小白水平理解面试经典题目LeetCode 594 最大和谐字符串

594 最大和谐字符串

这道题属于字符串类型题目，解决的办法还是有很多的，暴力算法，二分法，双指针等等。

题目描述

和谐数组是指一个数组里元素的最大值和最小值之间的差别正好是 1 。

现在，给你一个整数数组 nums ，请你在所有可能的子序列中找到最长的和谐子序列的长度。

数组的子序列是一个由数组派生出来的序列，它可以通过删除一些元素或不删除元素、且不改变其余元素的顺序而得到。

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这题一上来描述贼多，例子给的是比较简单的。直接扔出两个例子让你理解，好了，是看着好像是简单的字符串一类。遥想当年还是在大学，坐在教室后排在上听着年老的大学教授讲着C++与字符串是多么的犯困😪，倚着头看着心仪班花的时候。。。啪！继续看题！
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既然是面试，那咱们可不能让面试官久等了。

小明：OK，完事儿，等着面试官来表扬自己吧。他肯定会说：小子，你是个好手！工位都给你准备好了，工资你说了算。

暴力解法

    public static int longestHarmoniousSubsequence(int[] nums) {
        // 最长和谐子序列的长度
        int maxLength = 0;

        // 遍历所有可能的子序列
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 当前子序列的长度
            int currentLength = 1;

            // 从当前元素开始向后遍历
            for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
                // 如果差为 1，则更新当前子序列的长度
                if (Math.abs(nums[i] - nums[j]) == 1) {
                    currentLength += 1;
                } else {
                    // 如果差不为 1，则结束当前子序列
                    break;
                }
            }

            // 如果当前子序列的长度大于最长子序列的长度，则更新最长子序列的长度
            if (currentLength > maxLength) {
                maxLength = currentLength;
            }
        }
        return maxLength;
    }

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面试官：嗯，你这个要是nums 数组要是给了十万个数是不是会影响性能？

小明OS：今年这个找工市场，人言洛阳花似锦，偏我来时不逢春。。。怎的，技能要求突然涨了，不是做出来就行？

好吧，逼我拿出压箱底的东西是吧。的确这个算法是偏慢一些，但是这不是想着去请班花吃饭么。

这里我个人小白理解分析：

对于最长和谐子序列问题，我们可以使用滑动窗口来维护一个包含所有元素的和谐子序列。窗口的大小为 2，窗口中的元素之差为 1。

具体来说，我们可以从第一个元素开始，遍历整个数组。对于每个元素，我们将其添加到窗口中。如果窗口中的元素之差不为 1，则我们将窗口中的最小元素移出窗口。

这样，我们就可以确保窗口中始终包含一个和谐子序列。

Sliding Window

 public static int longestHarmoniousSubsequence(int[] nums) {
        // 窗口的大小
        int windowSize = 2;

        // 窗口的左边界
        int left = 0;

        // 窗口的右边界
        int right = 0;

        // 最长和谐子序列的长度
        int maxLength = 0;
        
        // 滑动窗口
        int[] window = new int[windowSize];
        
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 将元素添加到窗口中
            window[right] = nums[i];

            // 如果窗口中的元素之差不为 1，则将窗口中的最小元素移出窗口
            if (Math.abs(window[left] - window[right]) != 1) {
                // 更新窗口的左边界
                left = (left + 1) % windowSize;
            }

            // 更新最长和谐子序列的长度
            maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1);
        }

        return maxLength;
    }