UGC NET CS 2015 Dec – III | Question 48

该题是一道经典的算法问题，需要使用哈希表来解决。问题描述如下：

给定一个包含 n 个整数的整数数组 arr[]，找到一个长度为 k 的连续子数组，使其具有最大和。

算法思路

首先，我们需要了解哈希表的基本特点，即 O(1) 的插入和访问操作。因此，我们可以使用哈希表来维护一个窗口的所有元素的和。

首先，我们将前 k 个元素的和插入哈希表中，并设置它们的下标为 0。

然后，我们可以枚举从 i = k 到 n - 1 的所有元素，更新窗口的大小，并更新当前窗口的和。对于每个 i，我们可以计算窗口中所有元素的和，即通过减去第 i - k 个元素并加上第 i 个元素来计算。然后，我们可以使用哈希表来检查当前窗口和是否为之前已经计算过的最大和。

最后，我们可以返回最大值。

代码实现

def max_sum_subarray(arr, k):
    # initialize variables
    max_sum = -float('inf')
    window_sum = sum(arr[:k])
    hash_table = {0: -1}

    # iterate through array
    for i in range(k, len(arr)):
        # update window sum
        window_sum -= arr[i-k]
        window_sum += arr[i]

        # check if window sum exceeds max sum
        if window_sum > max_sum:
            max_sum = window_sum

        # check if window sum has been seen before
        if window_sum not in hash_table:
            hash_table[window_sum] = i

        # check if current window matches previous window sum
        if window_sum - max_sum in hash_table:
            max_sum = window_sum - max_sum
    
    return max_sum

这段代码定义了一个函数 max_sum_subarray，该函数接受一个整数数组 arr 和一个整数 k 作为参数，并返回一个整数表示长度为 k 的连续子数组的最大和。

总结

本题通过使用哈希表解决了一个经典的算法问题：找到一个长度为 k 的连续子数组，使其具有最大和。通过使用哈希表来维护窗口和，我们可以使用 O(1) 的时间复杂度来查找和检查窗口和是否为之前已经计算过的最大和。