What is the key technique for solving the Minimum Operations to Make Binary Array Elements Equal to One I problem?

The key technique is using a sliding window approach combined with state updates to efficiently track the minimum number of operations needed.

How does GhostInterview help with understanding the sliding window pattern?

GhostInterview offers step-by-step feedback on implementing the sliding window pattern, helping you master this approach in the context of the problem.

What is the time complexity of the solution for Minimum Operations to Make Binary Array Elements Equal to One I?

The time complexity is O(n), as we only need to iterate through the array once while updating the sliding window.

What should be done if it's impossible to make all elements equal to 1 in this problem?

In such cases, return -1 to indicate that it is impossible to achieve the goal with the given array.

How can edge cases like a small array or a mostly ones array be handled in this problem?

Edge cases can be handled by adjusting the sliding window size and checking for early exits if the solution is found or if the task is impossible.

#3191

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LeetCode 题解工作台

使二进制数组全部等于 1 的最少操作次数 I

给你一个二进制数组 nums 。你可以对数组执行以下操作任意次（也可以 0 次）：选择数组中任意连续 3 个元素，并将它们全部反转。反转一个元素指的是将它的值从 0 变 1 ，或者从 1 变 0 。请你返回将 nums 中所有元素变为 1 的最少操作次数。如果无法全部变成 1…

数组位运算队列滑动窗口前缀和

题目描述

给你一个二进制数组 nums 。

你可以对数组执行以下操作任意次（也可以 0 次）：

选择数组中 任意连续 3 个元素，并将它们 全部反转 。

反转一个元素指的是将它的值从 0 变 1 ，或者从 1 变 0 。

请你返回将 nums 中所有元素变为 1 的最少操作次数。如果无法全部变成 1 ，返回 -1 。

示例 1：

输入：nums = [0,1,1,1,0,0]

输出：3

解释：
我们可以执行以下操作：

选择下标为 0 ，1 和 2 的元素并反转，得到 nums = [1,0,0,1,0,0] 。
选择下标为 1 ，2 和 3 的元素并反转，得到 nums = [1,1,1,0,0,0] 。
选择下标为 3 ，4 和 5 的元素并反转，得到 nums = [1,1,1,1,1,1] 。

示例 2：

输入：nums = [0,1,1,1]

输出：-1

解释：
无法将所有元素都变为 1 。

提示：

3 <= nums.length <= 10⁵
0 <= nums[i] <= 1

lightbulb

解题思路

方法一：顺序遍历 + 模拟

我们注意到，数组中的第一个为 $0$ 的位置，一定需要进行一次反转操作，否则无法将其变为 $1$ 。因此，我们可以顺序遍历数组，每次遇到 $0$ ，就将其后两个元素进行反转操作，累计一次操作次数。

遍历结束后，返回答案即可。

时间复杂度 $O(n)$ ，其中 $n$ 为数组 $\textit{nums}$ 的长度。空间复杂度 $O(1)$ 。

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class Solution:
    def minOperations(self, nums: List[int]) -> int:
        ans = 0
        for i, x in enumerate(nums):
            if x == 0:
                if i + 2 >= len(nums):
                    return -1
                nums[i + 1] ^= 1
                nums[i + 2] ^= 1
                ans += 1
        return ans

speed

复杂度分析

指标	值
时间	O(n)
空间	O(1)

psychology

面试官常问的追问

外企场景

question_mark
Understanding of sliding window approach with state updates.
question_mark
Ability to optimize for space and time complexity.
question_mark
Clear reasoning for edge case handling, especially when no solution is possible.

warning

常见陷阱

外企场景

error
Forgetting to handle the edge case where it's impossible to flip all elements to one, returning an incorrect result.
error
Not properly adjusting the window size during the iteration, leading to unnecessary operations.
error
Misunderstanding how the sliding window updates, causing an inefficient solution.

swap_horiz

进阶变体

外企场景

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Consider a variation where the flip operation can only be applied a limited number of times.
arrow_right_alt
Handling larger input sizes while maintaining the O(n) time complexity.
arrow_right_alt
Implementing the solution in a way that minimizes memory usage for large inputs.

help

常见问题

外企场景

继续练习

#3578 统计极差最大为 K 的分割方式数 #2528 最大化城市的最小电量 #2398 预算内的最多机器人数目