以 k 为最大元素的非重叠子数组的最大长度总和

问题描述

给定一个整数数组nums和一个整数k，你需要找到从左至右非重叠的k作为最大元素的子数组的最大长度。如果不存在这样的子数组，返回0。

示例

输入: nums = [1,2,1,2,3], k = 2
输出: 7
解释: 子数组 [1,2]，[2,1], [1,2], [2,3] 都包含了 2 作为最大元素，故最大长度总和为 7。

解决方案

要解决此问题，我们可以使用滑动窗口算法。我们可以使用两个指针i和j来表示一个窗口。i表示窗口的左边界，j表示窗口的右边界。我们用变量max_length来记录找到的最大长度总和。我们可以遍历整个数组nums，当当前的元素等于k时，我们将i移动到上一个等于k的位置，然后从j开始向右遍历，直到找到下一个k的位置。这是因为我们只需要考虑非重叠的子数组。然后我们将max_length更新为上一个查找的子数组的长度与当前找到的子数组的长度之和中的最大值。最后返回max_length。

下面是示例代码：

def max_length_of_subarrays(nums, k):
    n = len(nums)
    i, j = 0, 0
    max_length = 0
    while j < n:
        while i < j and nums[i] != k:
            i += 1
        if nums[j] == k:
            i = j
            while j < n and nums[j] != k:
                j += 1
            if j < n:
                max_length = max(max_length, j-i+1)
    return max_length

注意，我们要在找到下一个k之前先判断j是否小于n，以免数组越界。此外，我们在第一个while循环中将i移动到上一个k之后，以便避免考虑重叠的子数组。最后，我们使用max函数来更新max_length的值。如果找不到符合条件的子数组，返回0即可。

总结

滑动窗口算法是解决此类问题的一种常用方法。在这个问题中，我们要注意找到非重叠的子数组。我们可以使用两个指针i和j来表示一个窗口，然后从i和j向右遍历，找到符合条件的子数组即可。最后返回找到的最大长度总和。