[滑动窗口] (一) LeetCode 209. 长度最小的子数组 和 LCR 016.无重复字符的最长子串

什么是滑动窗口

滑动窗口并不是真的创建出一个数组，而是利用一个left“指针”和right“指针”，让它们在原数组之间的区间来模拟出一个类似窗口的"数组"，一般由right向右移动扩大窗口大小，直到不满足要求后，再让left向右移动。

这就是模拟出一个滑动窗口。

长度最小的子数组

209. 长度最小的子数组

题目解析

(1) 含有正整数的nums和一个正整数target

(2) 找出一个连续子数组的总和大于等于target

解题思路

通过题目解析，我们确定了这道题的解法。

解法：滑动窗口

构建一个left指针， 一个right指针。让他们之间的区间模拟，我们想要的小于target的一一个连续子数组。

由right来进窗口，left负责出窗口。在每次出窗口前更新结果。

示例1：

看到这里，大家可以先去实现代码，再看下面的内容。

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代码实现

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int sum = 0, ret = INT_MAX;
        for(int left = 0, right = 0; right < nums.size(); right++)
        {
            //进窗口
            sum += nums[right];
            //判断
            while(sum >= target)
            {
                //更新结果
                ret = min(ret, right - left + 1);
                //出窗口
                sum -= nums[left++];
            }
        }
        return ret == INT_MAX ? 0 : ret;
    }
};

总结

细节1：ret赋值为INT_MAX，方便最后两数取小。

细节2：返回时判断，ret是否为INT_MAX，否则返回0

无重复字符的最长子串

LCR 016. 无重复字符的最长子串

题目解析

(1) 从字符串中找出一个子字符串

(2) 子字符串的要求：最长且不能有字母重复

解题思路

从题目分析得出，我们这道题可以使用滑动窗口+哈希的方法

解法：滑动窗口+哈希

定义一个left，right指针，right负责进窗口，left负责出窗口，哈希表进行判断子串是否重复。

当重复时，left不断出窗口直到hash[s[right]]不大于1。在每次不重复时更新结果。

示例1：

看到这里，大家可以先去实现代码，再看下面的内容。

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代码实现

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        if(s.size() == 0) return 0;
        int ret = 0;
        int hash[128] = {0};
        for(int left = 0, right = 0; right < s.size(); right++)
        {
            //进窗口
            hash[s[right]]++;
            //判断
            while(hash[s[right]] > 1)
            {
                //出窗口
                hash[s[left++]]--;
            }
            //更新结果
            ret = max(ret, right - left + 1);
        }
        return ret;
    }
};

总结

细节1：每次进入一个字符就需要更新一次结果。

细节2：字符串为空时，返回0。