2024-06-26：用go语言，给定一个长度为n的数组nums和一个正整数k，
找到数组中所有相差绝对值恰好为k的子数组，
并返回这些子数组中元素之和的最大值。
如果找不到这样的子数组，返回0。
输入：nums = [-1,3,2,4,5], k = 3。
输出：11。
解释：好子数组中第一个元素和最后一个元素的差的绝对值必须为 3 。好子数组有 [-1,3,2] 和 [2,4,5] 。最大子数组和为 11 ，对应的子数组为 [2,4,5] 。
答案2024-06-26：
chatgpt
题目来自leetcode3026。
大体步骤如下：
1.初始化变量：设定初始答案 ans 为负无穷大（math.MinInt），创建一个空的 map minS 用来存储元素之和为某特定值的最小下标，初始化总和 sum 为 0。
2.遍历输入数组 nums：对于数组中的每个元素 x：
- • 查找 x k 是否在 minS 中，如果在，则更新 ans 为 sum x - minS[x k] 与 ans 的最大值。
- • 查找 x-k 是否在 minS 中，如果在，则更新 ans 为 sum x - minS[x-k] 与 ans 的最大值。
- • 查找 x 是否在 minS 中，如果不存在或者 sum 小于 minS[x]，则更新 minS[x] 为 sum。
- • 更新当前总和 sum。
3.最终判断 ans 是否仍为负无穷大，如果是，则返回 0，否则将 ans 转换为 int64 类型后返回。
总的时间复杂度为 O(n)，其中 n 为输入数组的长度。这是因为算法只需要一次遍历输入数组。
总的额外空间复杂度也是 O(n)，因为使用了一个 map 来存储元素之和为特定值的最小下标，当输入数组中所有元素都不相差绝对值恰好为 k 时，map 中最多会存储 n 个元素。
Go完整代码如下：
代码语言：javascript复制package main
import(
"fmt"
"math"
)
func maximumSubarraySum(nums []int, k int)int64{
ans := math.MinInt
minS :=map[int]int{}
sum :=0
for _, x :=range nums {
s, ok := minS[x k]
if ok {
ans = max(ans, sum x-s)
}
s, ok = minS[x-k]
if ok {
ans = max(ans, sum x-s)
}
s, ok = minS[x]
if!ok || sum < s {
minS[x]= sum
}
sum = x
}
if ans == math.MinInt{
return0
}
returnint64(ans)
}
func main(){
nums :=[]int{-1,3,2,4,5}
k :=3
fmt.Println(maximumSubarraySum(nums, k))
}
Python完整代码如下：
代码语言：javascript复制# -*-coding:utf-8-*-
defmaximum_subarray_sum(nums, k):
ans =float('-inf')
min_s ={}
sum_val =0
for x in nums:
if x k in min_s:
ans =max(ans, sum_val x - min_s[x k])
if x - k in min_s:
ans =max(ans, sum_val x - min_s[x - k])
if x notin min_s or sum_val < min_s[x]:
min_s[x]= sum_val
sum_val = x
if ans ==float('-inf'):
return0
return ans
nums =[-1,3,2,4,5]
k =3
print(maximum_subarray_sum(nums, k))
