Python滑动窗口算法解决连续守卫最大危险程度总和问题

### 📌问题分析 本题要求找出连续的 `k` 个人的最大危险程度总和。可以使用滑动窗口的方法来解决，通过不断滑动一个固定大小为 `k` 的窗口，计算每个窗口内元素的和，然后找出其中的最大值。 ### 💻代码实现 ```python # 读取输入 n, k = map(int, input().split()) # 读取每个守卫的危险程度 a = list(map(int, input().split())) # 初始化第一个窗口的和 window_sum = sum(a[:k]) # 初始化最大和为第一个窗口的和 max_sum = window_sum # 滑动窗口 for i in range(k, n): # 滑动窗口：减去窗口最左边的元素，加上窗口最右边的下一个元素 window_sum = window_sum - a[i - k] + a[i] # 更新最大和 max_sum = max(max_sum, window_sum) # 输出结果 print(max_sum) ``` ### 📝代码解释 1. **输入读取**：首先读取守卫数量 `n` 和窗口大小 `k`，然后读取每个守卫的危险程度 `a`。 2. **初始化窗口和**：计算前 `k` 个元素的和作为初始窗口和 `window_sum`，并将其赋值给 `max_sum` 作为初始最大值。 3. **滑动窗口**：从第 `k` 个元素开始，依次移动窗口。每次移动时，减去窗口最左边的元素，加上窗口最右边的下一个元素，更新 `window_sum`。 4. **更新最大值**：在每次更新 `window_sum` 后，比较 `window_sum` 和 `max_sum` 的大小，将较大值更新为 `max_sum`。 5. **输出结果**：最终输出 `max_sum`，即连续 `k` 个人的最大危险程度总和。 ### ⚙️复杂度分析 - **时间复杂度**：代码中只对数组进行了一次遍历，因此时间复杂度为 $O(n)$。 - **空间复杂度**：只使用了常数级的额外空间，因此空间复杂度为 $O(1)$。 ### 💡开发建议 - **输入验证**：在实际应用中，建议对输入进行验证，确保输入的 `n` 和 `k` 满足条件 `1 ≤ k ≤ n ≤ 100000`，以及 `a[i]` 满足条件 `1 ≤ a[i] ≤ 1000`。 - **异常处理**：可以添加异常处理代码，以应对输入格式错误或其他异常情况。 - **代码复用**：将滑动窗口的逻辑封装成函数，提高代码的复用性。 ### 📚学习资源 - [Python 官方文档](https://docs.python.org/3/)：提供了 Python 语言的详细文档和教程。 - [算法导论](https://book.douban.com/subject/1885170/)：一本经典的算法书籍，介绍了各种算法和数据结构。 ######[AI写代码神器 | 695点数解答 | 2026-05-29 20:49:48]