问题描述
小E正在参加一系列比赛，共有n场比赛。赢得一场比赛可以获得1分，而如果连续赢得两场或更多比赛，第二场及之后的每一场比赛都会额外获得1分。现在，给定n场比赛的结果，请计算小E的总分数。
- 每赢得一场比赛可以获得1分。
- 如果连续赢得两场或更多比赛，第二场及之后的每一场比赛都会额外获得1分。
基于这个理解，设计一个算法来计算总分数。遍历比赛结果数组，并根据连续赢得比赛的情况来计算分数。
解题思路
-
初始化变量：
totalScore用于存储总分数。currentStreak用于记录当前连续赢得比赛的次数。
-
遍历比赛结果数组：
- 如果当前比赛赢了（即
a[i] == 1），增加currentStreak并根据currentStreak计算分数。 - 如果当前比赛输了（即
a[i] == 0），重置currentStreak。
- 如果当前比赛赢了（即
-
计算分数：
- 每赢得一场比赛，增加
totalScore。 - 如果
currentStreak大于1，说明有连续赢得比赛的情况，需要额外增加分数。
- 每赢得一场比赛，增加
代码提示
以下是代码的框架，其中关键步骤用注释标出：
public class Main {
public static int solution(int n, int[] a) {
int totalScore = 0;
int currentStreak = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (a[i] == 1) {
// 赢得比赛
currentStreak++;
totalScore += 1; // 每赢得一场比赛，增加1分
if (currentStreak > 1) {
// 如果连续赢得比赛，额外增加1分
totalScore += 1;
}
} else {
// 输掉比赛，重置连续赢得比赛的次数
currentStreak = 0;
}
}
return totalScore;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(solution(5, new int[]{1, 1, 1, 0, 1}) == 6);
System.out.println(solution(3, new int[]{1, 0, 1}) == 2);
System.out.println(solution(6, new int[]{1, 1, 0, 0, 1, 1}) == 6);
System.out.println(solution(4, new int[]{0, 0, 1, 1}) == 3);
}
}
关键步骤
- 初始化变量：
totalScore和currentStreak。 - 遍历比赛结果数组：根据比赛结果更新
currentStreak和totalScore。 - 计算分数：根据
currentStreak判断是否需要额外增加分数。 好的，让我们来分析一下代码的时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度
- 循环次数：代码中的
for循环会遍历数组a中的每一个元素，因此循环的执行次数是n，其中n是比赛的总场数。 - 内部操作：在每次循环中，代码会执行一些简单的条件判断和赋值操作，这些操作的时间复杂度是常数时间
O(1)。
因此，整个算法的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是比赛的总场数。
空间复杂度
- 额外空间：代码中使用了两个整型变量
totalScore和currentStreak，这两个变量占用的空间是常数级别的。 - 输入空间：输入数组
a的空间复杂度是O(n)，其中n是比赛的总场数。
因此，整个算法的空间复杂度是 O(n)，其中 n 是比赛的总场数。
总结
- 时间复杂度：
O(n)，其中n是比赛的总场数。 - 空间复杂度：
O(n)，其中n是比赛的总场数。
学到的东西总结
- 算法设计：
- 设计算法步骤：在理解题目要求后，设计一个清晰的算法步骤是关键。对于这个问题，我们需要遍历比赛结果数组，并根据比赛结果更新总分数和连续赢得比赛的次数。
- 选择合适的数据结构：在这个问题中，我们使用了一个整型数组来存储比赛结果，并使用了两个整型变量来记录总分数和连续赢得比赛的次数。
-
代码实现：
- 编写代码：根据设计的算法步骤，编写代码实现。在编写代码时，要注意代码的可读性和逻辑的清晰性。
- 调试与测试：编写完代码后，通过测试样例来验证代码的正确性。如果发现错误，需要逐步调试代码，找出问题所在并进行修正。
-
时间与空间复杂度分析：
- 时间复杂度：通过分析代码的时间复杂度，可以了解算法在处理不同规模输入时的性能表现。对于这个问题，时间复杂度是
O(n)，表明算法在处理较大规模输入时仍然具有较好的性能。 - 空间复杂度：通过分析代码的空间复杂度，可以了解算法在处理不同规模输入时所需的额外空间。对于这个问题，空间复杂度是
O(n)，表明算法在处理较大规模输入时所需的额外空间是线性的。
- 时间复杂度：通过分析代码的时间复杂度，可以了解算法在处理不同规模输入时的性能表现。对于这个问题，时间复杂度是
