难度: Medium
给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k，如果可以翻转最多 k 个 0 ，则返回 数组中连续 1 的最大个数 。
示例 1：
输入：nums = [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：nums = [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 <= nums.length <= 105nums[i] 不是 0 就是 10 <= k <= nums.length运行时间: 54 ms
内存: 16.7 MB
class Solution:
def longestOnes(self, nums: List[int], k: int) -> int:
zero = j = 0
for x in nums:
if x == 0:
zero += 1
if zero > k:
if nums[j] == 0:
zero -= 1
j += 1
return len(nums) - j
本题解使用滑动窗口的策略，通过遍历数组维护一个窗口，该窗口可以包含最多 k 个 0 和任意数量的 1。遍历数组 nums 时，如果遇到 0，则增加 zero 计数器。如果 zero 计数器超过 k，表示当前窗口不满足条件，此时需要调整窗口的左边界 j，直到窗口内的 0 的数量不超过 k 为止。最终，窗口的最大宽度即为数组中可以通过翻转最多 k 个 0 而形成的最长连续 1 的长度。
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(1)
# Definition for the function to find the longest sequence of 1's with flips
class Solution:
def longestOnes(self, nums: List[int], k: int) -> int:
zero = j = 0 # Initialize zero count and left index of the window
for x in nums: # Iterate over each element in nums
if x == 0:
zero += 1 # Increment zero count if the current element is 0
if zero > k: # If zero count exceeds k, shrink the window from the left
if nums[j] == 0:
zero -= 1 # Decrement zero count if the element at j is 0
j += 1 # Move the left index of the window to the right
return len(nums) - j # The maximum width of the window is the result
在滑动窗口策略中，当数组中的0的数量（由变量zero计数）超过了k时，需要移动窗口的左边界。这是因为窗口内最多只能包含k个0，以满足题目条件。如果zero计数超过k，就从窗口左端开始移除元素，直到窗口中的0的数量再次等于或小于k。这通常通过增加左边界索引j来实现，如果移除的元素是0，则相应地减少zero计数。
如果数组中所有元素都是0，并且k小于数组长度，算法的输出将是k。这是因为算法可以将最多k个0翻转为1，从而在数组中形成一个由k个连续1组成的序列。由于窗口的长度不能超过数组长度，且最多只能翻转k个0，因此最长的连续1序列的长度即为k。
在调整窗口左边界时，算法会检查左边界索引j所指向的元素。如果这个元素是0，则在移动窗口左边界（即增加j的值）之前，将zero计数器减1。如果元素是1，则直接移动左边界，不对zero计数器做任何调整。这样可以确保zero计数器的减少总是与窗口左端被移除的0相对应。
使用`len(nums) - j`计算方式是因为在遍历数组结束时，j代表了最终确定的、可以满足条件的窗口的左边界的位置。`len(nums) - j`表示从索引j到数组结束的距离，即窗口的大小。这种计算方式假设从j到数组末尾的部分都可以通过翻转不超过k个0来形成连续的1。因此，这种计算方式考虑了窗口内可能的1的数量，并且假设最优情况下，窗口内所有的0都被翻转成了1。