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题目描述

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。请你从 nums 中满足下述条件的全部子数组中找出最大子数组和：

• 子数组的长度是 k，且
• 子数组中的所有元素 各不相同 。

返回满足题面要求的最大子数组和。如果不存在子数组满足这些条件，返回 0 。

子数组是数组中一段连续非空的元素序列。

题目解析

本题主要涉及到的知识点有：

• while 循环 / for 循环
• 双指针
• 滑动窗口

这里比较麻烦的是，我们应该如何判断当前的子数组中，是否存在重复的元素。当然，我们可以很轻松的将子数组进行去重处理，但是，如何做才能得到更少的时间消耗是一个需要认真思考的问题。

这里最主要的就是，滑动窗口的技巧。分享一下我的解法，可以做到最短时间最低内存消耗

首先，我们定义一个普通的 Object 对象，用来存储当前元素是否已经存在。

例如，针对数组 [1, 2, 3, 4] ，我们可以定义如下的对象

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const map = {
2
  1: true,
3
  2: true,
4
  3: true,
5
  4: true
6
}

在指针滑动的过程中，我们需要确保只有子数组中的元素作为 key ，对应的值才能等于 true，如果当前元素不在窗口范围中了，那么就应该将其 key 对应的值设置为 false

这样，我们就可以很方便的判断出，新进入窗口的元素，是否已经存在于窗口中了。

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if (map(newNum)) {
2
  // 新元素已经存在于窗口中
3
}

接下来，就是另外一个很重要的技巧。当我们发现当前元素已经存在于窗口中了，那么我们应该如何移动左指针呢？如何去重呢？

一个比较常规的思路就是通过 slice 等方法明确得到当前窗口的所有元素，然后通过 Set 等方法去重，通过判断 length 来感知是否已经被去重。但是这种方案会存在一个耗时问题，当数据复杂时，会导致执行超时。

一个比较巧妙的思路，就是移动左边界到重复元素的下一个位置，让其不再参与计算。我们用图示来表达这个思路

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export function maximumSubarraySum(nums: number[], k: number): number {
20
  let right = 0, 
30
      left = 0, 
40
      obj = {} as any, // 数组项的值为 key, 值 为 boolean
50
      ans = 0, // 存储最大值
60
      res = 0 // 存储当前窗口的和
70

80
  while (right < nums.length) {
90
    // 如果数组项在obj中存在  移动 left 指针，并将对应的值设置为false，直到没有重复项
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    while (obj[nums[right]]) {
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      obj[nums[left]] = false
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      res -= nums[left++]
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    }
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    // 将当前值存入 obj 中，并将其值设置为 true，表示该值已经出现过一次
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    obj[nums[right]] = true
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    res += nums[right++]
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    // 如果有k个了 取大值，计算好最大值之后，移动一次 left 指针，让窗口继续往右边滑动
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    if (right - left === k) {
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      ans = Math.max(ans, res)
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      obj[nums[left]] = false
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      res -= nums[left++]
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    }
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  }
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  return ans
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};

原题地址：leetcode 2461