feat: $1004

Author: lucifer

README.md

@@ -345,6 +345,7 @@ leetcode 题解，记录自己的 leetcode 解题之路。
 - [0959. 由斜杠划分区域](./problems/959.regions-cut-by-slashes.md) 🆕
 - [0978. 最长湍流子数组](./problems/978.longest-turbulent-subarray.md)
 - [0987. 二叉树的垂序遍历](./problems/987.vertical-order-traversal-of-a-binary-tree.md) 91
+- [1004. 最大连续 1 的个数 III](./problems/1004.max-consecutive-ones-iii.md) 🆕
 - [1011. 在 D 天内送达包裹的能力](./problems/1011.capacity-to-ship-packages-within-d-days.md)
 - [1014. 最佳观光组合](./problems/1014.best-sightseeing-pair.md)
 - [1015. 可被 K 整除的最小整数](./problems/1015.smallest-integer-divisible-by-k.md)

SUMMARY.md

@@ -205,6 +205,7 @@
   - [0959. 由斜杠划分区域](./problems/959.regions-cut-by-slashes.md) 🆕
   - [0978. 最长湍流子数组](./problems/978.longest-turbulent-subarray.md)
   - [0987. 二叉树的垂序遍历](./problems/987.vertical-order-traversal-of-a-binary-tree.md) 91
+  - [1004. 最大连续 1 的个数 III](./problems/1004.max-consecutive-ones-iii.md) 🆕
   - [1011. 在 D 天内送达包裹的能力](./problems/1011.capacity-to-ship-packages-within-d-days.md)
   - [1014. 最佳观光组合](./problems/1014.best-sightseeing-pair.md)
   - [1015. 可被 K 整除的最小整数](./problems/1015.smallest-integer-divisible-by-k.md)

problems/1004.max-consecutive-ones-iii.md

@@ -0,0 +1,132 @@
+## 题目地址(1004. 最大连续 1 的个数 III)
+
+https://leetcode-cn.com/problems/max-consecutive-ones-iii/
+
+## 题目描述
+
+```
+给定一个由若干 0 和 1 组成的数组 A，我们最多可以将 K 个值从 0 变成 1 。
+
+返回仅包含 1 的最长（连续）子数组的长度。
+
+ 
+
+示例 1：
+
+输入：A = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2
+输出：6
+解释：
+[1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1]
+粗体数字从 0 翻转到 1，最长的子数组长度为 6。
+
+示例 2：
+
+输入：A = [0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1], K = 3
+输出：10
+解释：
+[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1]
+粗体数字从 0 翻转到 1，最长的子数组长度为 10。
+
+ 
+
+提示：
+
+1 <= A.length <= 20000
+0 <= K <= A.length
+A[i] 为 0 或 1 
+```
+
+## 前置知识
+
+-
+
+## 公司
+
+- 暂无
+
+## 思路
+
+这道题我在 [字节跳动的算法面试题是什么难度？](https://lucifer.ren/blog/2020/09/06/byte-dance-algo-ex/) 提到过这道题的换皮题。大家可以将这两道题目结合起来理解。接下来，我们看下这道题如何解决。
+
+如果题目没有`最多可以将 K 个值从 0 变成 1` 。这个条件，那么会很简单，是一个常规的滑动窗口模板题。 我们加上这个条件对问题有什么样的影响呢？
+
+这道题我们只需要记录下加入窗口的是 0 还是 1：
+
+- 如果是 1，我们什么都不用做
+- 如果是 0，我们将 K 减 1
+
+相应地，我们需要记录移除窗口的是 0 还是 1:
+
+- 如果是 1，我们什么都不做
+- 如果是 0，说明加进来的时候就是 1，加进来的时候我们 K 减去了 1，这个时候我们再加 1。
+
+### 为什么这种思路可行？
+
+这其实就是滑动窗口的常见套路。 这种算法可行的根本原因在于其本身就是暴力枚举的优化。如果让你用最暴力的解法如何求解呢？无非就是枚举所有的子数组，这需要 $O(N^2)$ 的时间复杂度，接下来判断子数组是否满足**最多将 k 个 0 变成 1，子数组全部为 1**。如果满足则更新答案即可。 如何对暴力解进行优化呢？
+
+比如现在是判断的子数组 A[2:3]，我们计算出 A[2:3] 有一个 0，也就是说需要将一个 0 变成 1 才行。那么当我们继续判断子数组 A[2:4]，我们只需要判断 A[4]，同时结合 A[2:3]的计数信息即可。**滑动窗口就是专门优化这种每次只在端点变化，中间都不变，从而省去了中间即重复计算，进而将窗口内的计数信息从 O(w) 降低到 O(1)**，其中 w 为窗口大小。
+
+接下来，我们继续优化。实际上也是没有必要两层循环枚举所有子数组的。而是在 $O(n)$ 的时间就可以枚举所有的合法子数组。为什么呢？你可以换个角度思考：
+
+所有的子数组就是
+
+- 以索引 0 为右端点的所有子数组
+- - 以索引 1 为右端点的所有子数组
+- - 以索引 2 为右端点的所有子数组
+- ...
+- - 以索引 n - 1 为右端点的所有子数组，其中 n 为数组长度
+
+这样的话我们就可以使用双指针技巧。右指针模拟右端点，使用左指针模拟左端点了。**如果以索引 i 为右端点的子数组 0 的个数不大于 k，那么左指针 l 没必要右移，因为当前右指针 r 和所有的索引 i, 其中 l <= i <= r 的组合 0 的个数都不会大于 k，而且子数组还更短了，不可能是答案，因此我们直接右移右指针，这是算法的关键**。通过这种方式算法的时间复杂度可从 $O(n^2)$ 降低到 $n$。
+
+## 代码
+
+- 语言支持：Python3
+
+Python3 Code:
+
+```py
+class Solution:
+    def longestOnes(self, A: List[int], K: int) -> int:
+        i = ans = 0
+
+        for j in range(len(A)):
+            K -= A[j] == 0
+            while K < 0:
+                K += A[i] == 0
+                i += 1
+            ans = max(ans, j - i + 1)
+        return ans
+
+```
+
+甚至更简洁：
+
+```py
+class Solution:
+    def longestOnes(self, A: List[int], K: int) -> int:
+        i = 0
+
+        for j in range(len(A)):
+            K -= 1 - A[j]
+            if K < 0:
+                K += 1 - A[i]
+                i += 1
+        return j - i + 1
+```
+
+**复杂度分析**
+
+令 n 为数组长度。
+
+- 时间复杂度：$O(n)$
+- 空间复杂度：$O(1)$
+
+> 此题解由 [力扣刷题插件](https://leetcode-pp.github.io/leetcode-cheat/?tab=solution-template) 自动生成。
+
+力扣的小伙伴可以[关注我](https://leetcode-cn.com/u/fe-lucifer/)，这样就会第一时间收到我的动态啦~
+
+以上就是本文的全部内容了。大家对此有何看法，欢迎给我留言，我有时间都会一一查看回答。更多算法套路可以访问我的 LeetCode 题解仓库：https://github.com/azl397985856/leetcode 。 目前已经 40K star 啦。大家也可以关注我的公众号《力扣加加》带你啃下算法这块硬骨头。
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+关注公众号力扣加加，努力用清晰直白的语言还原解题思路，并且有大量图解，手把手教你识别套路，高效刷题。
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+![](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfcuzagjalj30p00dwabs.jpg)