由题目中求“最多可以连续运行的机器人数目”可知，求的是数组子数组的长度，那么就可以直接使用滑动窗口求解。配合前缀和，可以快速的求得滑动窗口内的运行时间和。那么编写代码如下：
int maximumRobots(vector<int> &chargeTimes, vector<int> &runningCosts, long long budget)
{int n = chargeTimes.size();vector<long long> subSum;subSum.emplace_back(0);for (int i = 0; i < n; i++){subSum.emplace_back(subSum[i] + runningCosts[i]);}long long curCost = 0;int left = 0;int maxCharge;int res = 0;for (int right = 0; right < n; right++){curCost = subSum[right + 1] - subSum[left];maxCharge = chargeTimes[left];for (int i = left + 1; i <= right; i++)maxCharge = max(maxCharge, chargeTimes[i]);int temRes = right - left + 1;curCost = curCost * temRes + maxCharge;if (curCost <= budget){res = max(res, temRes);}else{left++;}}return res;
}
但是这样会超时，这是因为这段代码，对滑动窗口内的最大充电时间的维护是一个暴力算法，会导致算法整体的时间复杂度到O(n^2)。可以考虑用一个有序的数组来维护滑动窗口内的最大充电时间。比如红黑树，结构中最后一个元素为最大充电时间，在窗口增大缩小时，也能够很快的进行元素的删除和增加，那么有以下实现：
int maximumRobots(vector<int> &chargeTimes, vector<int> &runningCosts, long long budget)
{int n = chargeTimes.size();vector<long long> subSum;map<int, int> mp;subSum.emplace_back(0);for (int i = 0; i < n; i++){subSum.emplace_back(subSum[i] + runningCosts[i]);}long long curCost = 0;int left = 0;int res = 0;for (int right = 0; right < n; right++){curCost = subSum[right + 1] - subSum[left];mp[chargeTimes[right]]++;int temRes = right - left + 1;curCost = curCost * temRes + (--mp.end())->first;if (curCost <= budget){res = max(res, temRes);}else{if (--mp[chargeTimes[left]] == 0)mp.erase(chargeTimes[left]);left++;}}return res;
}
用红黑树的方法很好理解，但是有点杀鸡用牛刀的意思。。。实现还有优化空间，可以考虑用一个双端队列实现单调队列，以此维护窗口内的最大充电时间，队列的首个元素为最大充电时间。在窗口右拓的时候，可以从后往前舍弃队列中的元素；而在窗口左缩的时候，可以从前往后弹出元素。在队列中存入最大充电时间的下标，将更加容易实现这个代码：
int maximumRobots(vector<int> &chargeTimes, vector<int> &runningCosts, long long budget)
{int n = chargeTimes.size();vector<long long> subSum;deque<int> dq;subSum.emplace_back(0);for (int i = 0; i < n; i++){subSum.emplace_back(subSum[i] + runningCosts[i]);}long long curCost = 0;int left = 0;int res = 0;for (int right = 0; right < n; right++){while (!dq.empty() && chargeTimes[dq.back()] <= chargeTimes[right])dq.pop_back();dq.push_back(right);while (!dq.empty() && (subSum[right + 1] - subSum[left]) * (right - left + 1) + chargeTimes[dq.front()] > budget){if (dq.front() == left)dq.pop_front();left++;}if (!dq.empty())res = max(res, right - left + 1);}return res;
}
