滑动窗口经典题目

2024-09-24 19:14:59 浏览数 (2)

滑动窗口

用209. 长度最小的子数组 - 力扣(LeetCode)这一题引入

什么是滑动窗口?

同向双指针,两个指针都不回退时

什么时候用滑动窗口?

当数组有单调性时(可能是数组本身有单调性,也可能是和)

怎么用滑动窗口?

1、初始化:初始化双指针

2、进窗口

3、判断

判断是不是要出窗口

❁ 更新结果(有些是在进窗口时,有些是在出窗口时)

209. 长度最小的子数组(滑动窗口的引入)

题目链接:. - 力扣(LeetCode)

题目要求满足sum >= target, 又因为数组内都是正整数,所以sum随着数组的遍历是递增的,有单调性的 有单调性时,我们可以想到:1、双指针 2、二分 3、滑动窗口 有了双指针就可以不用二分,因为双指针很多时候能降低时间复杂度 我们可以设置l指针为窗口的起点,r为窗口的终点 1、如果sum < target,r 2、如果sum > target,l sum跟着上面变 我们会发现l和r是同向移动的,也就是“同向双指针”,滑动窗口的基本特点就是:1、单调性2、同向双指针 滑动窗口怎么用? 1、初始化l和r 2、进窗口 3、判断 判断是否满足出窗口条件 以上环节注意更新结果(该题为sum),可能是在进窗口时改变,也可能是在出窗口时改变 正确性? 利用了单调性(该题为sum),规避了很多不必要的操作 (如sum > target时,我们不需要管r之后的数据了,因为题目要求求"长度最小的",r后面的数据一定满足sum > target,都是len是一直增大的,对于该题来说就是无用功) 时间复杂度:O(N) 虽然有两层循环,但是实际上时间复杂度是2*N,因为r最后结果是到末尾,为N,l最坏结果是也到末尾,也是N 因此时间复杂度不看循环层数,而是看实际操作

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class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) 
    {
        if (nums.size() == 0)
            return 0;

        int l = 0, r = 0;
        int sum = 0, len = INT_MAX;

        while (r < nums.size())
        {
            sum  = nums[r];
            r  ;
        
            while (sum >=/*注意有个=*/ target)
            {
                len = min(len, r - l);
                sum -= nums[l];
                l  ;
            }        
        }

        return len > nums.size() ? 0 : len;
    }
};

3. 无重复字符的最长子串

题目链接:3. 无重复字符的最长子串 - 力扣(LeetCode)

❀ 注意标记数组不能是大小为26,因为“s 由英文字母、数字、符号和空格组成”,所以最好开256 ❀ 两个指针都是往后走,也就是同向指针 ----> 滑动窗口

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class Solution
{
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s)
    {
        int len = 0, l = 0, r = 0;
        int book[256] = { 0 };// 不只有字母
        while (r < s.size())
        {
           // 进窗口 
           book[s[r]]  ;
           // 判断
           while (book[s[r]] > 1)
           {
                // 出窗口
                book[s[l  ]]--;
           }
           // 更新数据 
           len = max(len, r - l   1);

           // 下一元素进窗口
           r  ;
        }

        return len;
    }
};

1004. 最大连续1的个数 III

题目链接:. - 力扣(LeetCode)

解题思路: 滑动窗口解法 1、初始化指针 l = 0, r = 0 2、进窗口 1无视,0增加zero计数 3、出窗口 1无视,0减少计数

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class Solution {
public:
    int longestOnes(vector<int>& nums, int k)
    {
        if (k >= nums.size())
            return nums.size();

        int l = 0, r = 0;
        int len = 0;
        int zero = 0;// 记录当前范围0的个数
        while (r < nums.size())
        {
            // 进窗口
            if (!nums[r])
                zero  ;

            // 判断
            while (zero > k)/**/
            {
                // 出窗口
                if (!nums[l  ])
                    zero--;
            }

            len = max(len, r - l   1/*左闭右闭*/);
            r  ;
        }

        return len;
    }
};

1658. 将 x 减到 0 的最小操作数

题目链接:. - 力扣(LeetCode)

解题思路: ❀ 正难则反,我们可以通过找“和为( 数组元素的和 - x )的最长连续子数组” ,来求得答案

❀ 上面那一步就是《双指针经典题目-CSDN博客》双指针经典题目中的《两数之和》的题目,其实滑动窗口本质上就是双指针,只不过它是同向移动的双指针 ❀ 同时我们可以注意一下数据范围:1 <= nums[i] <= 10^4 因此,我们可以知道数据元素都为正数,因此和具有单调性

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class Solution {
public:
    // 正难则反
    // 找最长的子数组,使得其和为sum - x
    int minOperations(vector<int>& nums, int x) 
    {
        int size = nums.size();
        if (min(nums[size - 1], nums[0]) > x)
            return -1;
        
        // 双指针,都指向数组开头,然后同向移动,找最大长度
        int l = 0, r = 0;
        int totalsum = 0;// 整个数组的和
        for (auto e : nums)
            totalsum  = e;
        totalsum -= x;// 整个数组的和 - x
        
        // 因为数据元素都为正数
        if (totalsum == 0)
            return nums.size();
        else if (totalsum < 0)
            return -1;

        int sum = 0;
        int len = 0;

        for (r = 0; r < nums.size(); r  )
        {
            sum  = nums[r];
            while (l < r && sum > totalsum)
            {
                sum -= nums[l];
                l  ;
            }
            
            if (sum == totalsum)
            {
                len = max(len, r - l   1);
            }
        }

        if (!len)
            return -1;

        return nums.size() - len;
    }
};

904. 水果成篮

904. 水果成篮 - 力扣(LeetCode)

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class Solution {
public:
    int totalFruit(vector<int>& fruits)
    {
        int hash[100001] = { 0 };
        int l = 0, r = 0;
        int ret = 0;
        int size = 0;
        for (r = 0; r < fruits.size(); r  )
        {
            if (hash[fruits[r]] == 0)
                size  ;

            // 进窗口
            hash[fruits[r]]  ;

            // 出窗口
            while (size > 2)
            {
                hash[fruits[l]]--;
                if (hash[fruits[l]] == 0)
                    size--;
                l  ;
            }

            // 更新结果
            ret = max(ret, r - l   1);
        }

        cout << ret << endl;
        return ret;
    }
};

438. 找到字符串中所有字母异位词

题目链接:438. 找到字符串中所有字母异位词 - 力扣(LeetCode)

如何知道两个字符串是否为异位词? 1、可以给两个字符串排序(时间复杂度高) 2、用两个哈希表分别记录两个子串的各个字母个数

该题解法:滑动窗口 哈希表 该题的滑动窗口:右边进入一个数值,左边出一个数值,维持窗口大小不变 用一个count记录有效字符的个数 1、进窗口 如果是有效字符,count 2、出窗口 更新结果:如果count == p.size(),ans.push_back(l); 出窗口:如果是有效字符,count--

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class Solution
{
public:
    vector<int> findAnagrams(string s, string p) 
    {
        int hash1[26] = { 0 };
        int hash2[26] = { 0 };        
        for (auto e : p)
            hash1[e - 'a']  ;

        int l = 0, r = 0;
        vector<int> ans;
        int count = 0;
        while (r < s.size())
        {
            // 进窗口
            hash2[s[r] - 'a']  ;

            // 说明是有效字符
            if (hash2[s[r] - 'a'] <= hash1[s[r] - 'a'])
                count  ;

            if (r - l   1 == p.size())
            {
                if (count == p.size())
                {
                    ans.push_back(l);
                    hash2[s[l] - 'a']--;
                    count--;// 移除的一定是有效字符
                }
                else// count < p.size()
                {
                    hash2[s[l] - 'a']--;

                    // 删除的是有效字符
                    if (hash2[s[l] - 'a'] < hash1[s[l] - 'a'])
                        count--;
                }
                l  ;
            }
            r  ;
        }

        return ans;
    }
};

30. 串联所有单词的子串

题目链接:30. 串联所有单词的子串 - 力扣(LeetCode)

解题思路: 将题目想为“在s中找words的异位词”

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class Solution
{
public:
    vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words)
    {
        // 滑动窗口的次数
        int size = words[0].size();
        // 检验字符串的长度
        int len = words.size() * words[0].size();
        unordered_map<string, int> mp1;
        unordered_map<string, int> mp2;
        vector<int> ans;
        for (auto e : words)
            mp1[e]  ;

        // 看是否是串联子串
        int l = 0, r = words[0].size();
        int prel = 0;
        // 看是否构成一个单词
        int midl = 0, midr = words[0].size();
        while (size--)
        {
            // 有效字符串的个数
            int count = 0;
            mp2.clear();
            while (r <=/*注意有一个等于,因为构造字符串是左闭右开,在构造最后一个单词的时候,r要等于s.end()*/ s.size())
            {
                // 进窗口 
                string temp(s.begin()   midl, s.begin()   midr);
                // string temp = s.substr(l, words[0].size());
                mp2[temp]  ;
                if (mp2[temp] <= mp1[temp])
                    count  ;

                if (r - l == len)
                {
                    string temp(s.begin()   l, s.begin()   l   words[0].size());
                    mp2[temp]--;
                    if (count == words.size())
                    {
                        ans.push_back(l);
                        count--;
                    }
                    else
                    {
                        if (mp2[temp] < mp1[temp])
                            count--;
                    }

                    l  = words[0].size();
                }

                r  = words[0].size();
                midr  = words[0].size();
                midl  = words[0].size();
            }

            l =   prel;
            midl = l;
            r = l   words[0].size();
            midr = midl   words[0].size();
        }
        return ans;
    }
};

76. 最小覆盖子串

题目链接:. - 力扣(LeetCode)

1、暴力解法:两层循环 哈希表 2、优化解法:滑动窗口 哈希表 kind:t中字符的种类 count:s中字符的种类(注意!不是个数) 进窗口 如果是t中的字符,并且 hash1[r] == hash2[r],count 判断 如果--hash2[l] < hash1[l],count-- 出窗口 如果出的数据不是t中的数据,r不变 如果出的数据是t中的数据,r 更新结果

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class Solution {
public:
    string minWindow(string s, string t)
    {
        if (s.size() < t.size())
            return "";

        int l = 0, r = 0;
        int hash1[256] = { 0 };
        int hash2[256] = { 0 };
        int kind = 0;
        for (auto e : t)
        {
            if (hash1[e]  == 0)
                kind  ;
        }

        int count = 0;
        int len = INT_MAX;
        int lenl = 0;
        for (r = 0; r < s.size(); r  )
        {
            hash2[s[r]]  ;
            if (hash2[s[r]] == hash1[s[r]])
                count  ;

            while (count == kind)
            {
                if ((r - l   1) < len)
                {
                    len = r - l   1;
                    lenl = l;
                }

                if (hash2[s[l]]-- == hash1[s[l]])
                    count--;

                l  ;
            }
        }
        if (len == INT_MAX)
            return "";
        return s.substr(lenl, len);
    }
};

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