当前位置: 首页 > news >正文

Leetcode - 滑动窗口

文章目录

    • 1. 滑动窗口
    • 2. 举例
      • 2.1 无重复字符的最长子串
      • 2.2 长度最小的子数组
      • 2.3 滑动窗口最大值
      • 2.4 最小覆盖子串
      • 2.5 删除有序数组中的重复项

1. 滑动窗口

  1. 滑动窗口的大概思想如下:
  1. 可以通过两个指针来标识窗口的边界。
  2. 窗口的长度是可以固定的,也可以是可变的,完全取决于求解的问题性质。
  3. 维护一个或者一组和窗口相关联的状态变量,能有效降低计算量和算法复杂度。
  1. 算法思想:什么是滑动窗口?

其实就是一个队列,比如例题中的 abcabcbb,进入这个队列(窗口)为 abc 满足题目要求,当再进入a,队列变成了 abca,这时候不满足要求。所以,我们要移动这个队列
如何移动?我们只要把队列的左边的元素移出就行了,直到满足题目要求

2. 举例

下面例子采用语言JAVA

2.1 无重复字符的最长子串

无重复字符的最长子串

class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {int[] last = new int[128];for(int i = 0; i < 128; i++) {last[i] = -1;}int res = 0;int start = 0; // 窗口开始位置int n = s.length();for(int i = 0; i < s.length(); i++) {int index = s.charAt(i);start = Math.max(start, last[index]);//last[index]代表上一次出现的位置,但是字符串内字符不能重复,所以要从上一次出现位置的下一个位置开始//last[index]的存在是为了使得窗口滑动到下一个位置res   = Math.max(res, i - start + 1);//当前字符串个数 = 数据末指针-窗口初始位置+1last[index] = i+1;//窗口的下一个位置赋值}return res;}
}

2.2 长度最小的子数组

长度最小的子数组 && 参考文档

class Solution {public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {int i=0,j=0,sum=0,min = Integer.MAX_VALUE;while(i<nums.length){sum = sum +nums[i++];while(sum >= target){min = Math.min(min,i-j);sum = sum - nums[j++];}}return min == Integer.MAX_VALUE ? 0 : min;}
}

2.3 滑动窗口最大值

滑动窗口最大值

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {int length = nums.length;int i = 0,j = 0;int out = length-k+1;//外循环次数 int []arr = new int[out];for(i = 0; i<out ; i++){int max = Integer.MIN_VALUE;for(j = i; j<i+k ; j++){max = Math.max(max,nums[j]);}arr[i] = max;}return arr;}
}

2.4 最小覆盖子串

最小覆盖子串 && 参考文旦

class Solution {public String minWindow(String s, String t) {HashMap<Character,Integer> hs = new HashMap<Character,Integer>();HashMap<Character,Integer> ht = new HashMap<Character,Integer>();for(int i = 0;i < t.length();i ++){ht.put(t.charAt(i),ht.getOrDefault(t.charAt(i), 0) + 1);}String ans = "";int len = 1000000, cnt = 0;  for(int i = 0,j = 0;i < s.length();i ++){hs.put(s.charAt(i), hs.getOrDefault(s.charAt(i), 0) + 1);if(ht.containsKey(s.charAt(i)) && hs.get(s.charAt(i)) <= ht.get(s.charAt(i))) cnt ++;while(j < i && (!ht.containsKey(s.charAt(j)) || hs.get(s.charAt(j)) > ht.get(s.charAt(j)))){int count = hs.get(s.charAt(j)) - 1;hs.put(s.charAt(j), count);j ++;}if(cnt == t.length() && i - j + 1 < len){len = i - j + 1;ans = s.substring(j,i + 1);}}return ans;}
}

2.5 删除有序数组中的重复项

删除有序数组中的重复项

class Solution {public int removeDuplicates(int[] nums) {int n = nums.length;if(n == 0) return 0;int fast = 1, slow = 1;while (fast < n) {if (nums[fast] != nums[fast - 1]) {nums[slow] = nums[fast];slow ++;}fast ++;}return slow;}
}
http://www.lryc.cn/news/131329.html

相关文章:

  • 如何保证数据传输的安全?
  • 政务、商务数据资源有效共享:让数据上“链”,记录每一个存储过程!
  • xml转map工具类
  • C++并发多线程--std::future_status、std::shared_future和std::atomic的使用
  • Redis在Java中的基本使用
  • 4.2 C++ Boost 内存池管理库
  • Django模型基础
  • 导读-Linux简介
  • 判断平面中两射线是否相交的高效方法
  • 基于VUE3+Layui从头搭建通用后台管理系统(前端篇)八:自定义组件封装上
  • RabbitMq交换机类型介绍
  • 中国电信秋招攻略,考试内容分析
  • prompt-engineering-note(面向开发者的ChatGPT提问工程学习笔记)
  • 2011-2021年数字普惠金融指数Bartik工具变量法(含原始数据和Bartik工具变量法代码)
  • [ MySQL ] — 常见函数的使用
  • Spring AOP实现切入增强的两种方式(execution+annotation)-Demo
  • 人工智能在网络安全中的作用:当前的局限性和未来的可能性
  • BC99 序列中整数去重
  • [PyTorch][chapter 52][迁移学习]
  • Ceph如何操作底层对象数据
  • sklearn机器学习库(二)sklearn中的随机森林
  • FlutterBoost 实现Flutter页面内嵌iOS view
  • 走嵌入式还是纯软件?学长告诉你怎么选
  • 【云计算原理及实战】初识云计算
  • Open3D (C++) 基于拟合高差的点云地面点提取
  • 认识Transformer:入门知识
  • 《TCP IP网络编程》第二十四章
  • 【AI】文心一言的使用
  • CSAPP Lab2:Bomb Lab
  • Java中使用流将两个集合根据某个字段进行过滤去重?