算法专题二：滑动窗口

news2024/12/30 0:32:03

算法专题二：滑动窗口

  • 一.长度最小的子数组：
    • 1.思路一：暴力解法
    • 2.思路二：滑动窗口+双指针
    • 3.GIF题目解析：
      • 思路一：
      • 思路二：
  • 二.无重复字符的最长子串：
    • 1.思路一：滑动窗口
    • 2.GIF题目解析：
      • 思路一：
  • 三.最大连续1的个数：
    • 1.思路一：滑动窗口
    • 2.GIF题目解析：
  • 四：将x减小到0的最小操作数：
    • 1.思路一：滑动窗口
    • 2.GIF题目解析：
  • 五.水果成篮
    • 1.思路一：滑动窗口
    • 2.GIF题目解析：
  • 六. 找到字符串中的所有字母的异位词
    • 1.思路一：滑动窗口
    • 2.思路二：滑动窗口（比较优化）
    • 2.GIF题目解析：
  • 七.串联所有单词的子串
    • 1.思路一：滑动窗口 + 哈希映射：
    • 2.GIF题目解析：
  • 八.最小覆盖子串
    • 1.思路一：暴力解法+哈希表
    • 2.思路二：滑动窗口+哈希表
    • 2.GIF题目解析：

一.长度最小的子数组：

在这里插入图片描述
长度最小的子数组

1.思路一：暴力解法

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int num = 100000;
        int value = 0;
        int n = nums.size();

        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            int sum = 0;
            for (int j = i; j < n; j++)
            {
                sum += nums[j];
                if (sum >= target)
                {
                    value = sum;
                    if (value >= target && num >= (j - i + 1))
                    {
                        num = (j - i + 1);
                    }
                }
            }
        }

        if (num != 100000)
            return num;

        return 0;
    }
};

2.思路二：滑动窗口+双指针

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int sum = 0;
        int len = INT_MAX;

        for(int left=0,right=0;right<nums.size();right++)
        {
            sum+=nums[right];
            while(sum>=target)
            {
                int len_1 = right-left+1;
                if(len_1 < len)
                    len = len_1;

                sum-=nums[left++];
            }
        }

        return (len==INT_MAX? 0 : len);
    }
};

3.GIF题目解析：

思路一：

在这里插入图片描述

思路二：

在这里插入图片描述

二.无重复字符的最长子串：

在这里插入图片描述

无重复字符的最长子串

1.思路一：滑动窗口

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        
        int len = 0;
        int hash[128]={0};

        for(int left=0,right=0;right<s.size();right++)
        { 
            hash[s[right]]++;
            while(hash[s[right]]>1)
            {
                hash[s[left]]--;
                left++;  
            }
            len = max(len,(right-left+1));
        }

        return len;
    }
};

2.GIF题目解析：

思路一：

在这里插入图片描述

三.最大连续1的个数：

在这里插入图片描述

最大连续1的个数

1.思路一：滑动窗口

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int longestOnes(vector<int>& nums, int k) {
        int len = 0;
        for(int left=0,right=0,zero=0;right<nums.size();right++)
        {
            if(nums[right]==0)
                zero++;
            while(zero > k)
                if(nums[left++]==0)zero--;
            len = max(len,(right-left)+1);
        }
        return len;
    }
};

2.GIF题目解析：

开头位0 并且k为0算是一个特殊的情况这样的情况有一些考虑就走不出去前面的0而忽略到后面数组自带1，走不到这些1数据导致记录连续1的个数出问题！

在这里插入图片描述

四：将x减小到0的最小操作数：

在这里插入图片描述

将x减小到0的最小操作数

1.思路一：滑动窗口

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int minOperations(vector<int>& nums, int x) {
        int sum_1 = 0;
        vector<int>::iterator it_1 = nums.begin();
        while (it_1 != nums.end())
        {
            sum_1 += (*it_1);
            it_1++;
        }
        
        int n = nums.size();
        int target = sum_1 - x;
        if(target <= 0)
        {
            if(target<0)
                return -1;
            else
                return n;
        }

        //1.滑动窗口：

        int sum_2 = 0;
        int ret = 0;

        for (int left = 0, right = 0; right < n; right++)
        {
            sum_2 += nums[right];
            while (sum_2 >= target)
            {
                if(sum_2 == target)
                    ret = max(ret, (right - left) + 1);

                sum_2 -= nums[left];
                left++;
            }
            if(sum_2 == target)
                ret = max(ret, (right - left) + 1);
        }
        return (ret==0? -1:n-ret);
    }
};

2.GIF题目解析：

在这里插入图片描述

五.水果成篮

在这里插入图片描述

水果成篮

1.思路一：滑动窗口

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int totalFruit(vector<int>& fruits) {

        int Hash[100001]={0};
        int n = fruits.size();
        int len = 0;

        for(int left=0,right=0,zero=0;right<n;right++)
        {
            if(Hash[fruits[right]]==0)
            {
                Hash[fruits[right]]++;
                zero++;
            }
            else
            {
                Hash[fruits[right]]++;
            }

            while(zero > 2)
            {
                Hash[fruits[left]]--;

                if(Hash[fruits[left++]]==0)
                    zero--;
            }
            len = max(len , (right-left)+1);
        }

        return len;
    }
};

2.GIF题目解析：

在这里插入图片描述

六. 找到字符串中的所有字母的异位词

在这里插入图片描述

找到字符串中的所有字母的异位词

1.思路一：滑动窗口

在这里插入图片描述

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

        int hash2[26]={0};
        vector<int> vv;
        
        for(int left=0,right=0;right<s.size();right++)
        {
            hash2[s[right] - 'a']++;

            if((right-left+1) == len)
            {
                //1.判断是否相等
                int flag = 0;
                for(int i=0;i<26;i++)
                {
                    if(hash1[i] != hash2[i])
                    {
                        flag = -1;
                        break;
                    }
                }
                if(flag!=-1)
                    vv.push_back(left);
                
                hash2[s[left] - 'a']--;
                left++;
            }
        }
        return vv;
    }
};

2.思路二：滑动窗口（比较优化）

1.我们有注意到一个问题在比较相等确定left可不可以push的时候去优化一下26次循环比较的过程。
2.可以给一个变量去控制数量的变化。

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

        int hash2[26]={0};
        vector<int> vv;
        
        for(int left=0,right=0,count=0;right<s.size();right++)
        {
            //hash2[s[right] - 'a']++;
            if(++hash2[s[right] - 'a'] <= hash1[s[right] - 'a'])
                count++;

            if((right-left+1) > len)
            {
                char out = s[left++];
                //出去窗口：
                if(hash2[out-'a']-- <= hash1[out-'a'])
                    count--;
            }
            if(count == len) vv.push_back(left);
        }
        return vv;
    }
};

2.GIF题目解析：

请添加图片描述

七.串联所有单词的子串

在这里插入图片描述

串联所有单词的子串

1.思路一：滑动窗口 + 哈希映射：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string s, vector<string>& words) {
        vector<int> ret;

        unordered_map<string,int> hash1;
        for(auto& s:words)hash1[s]++;

        int len = words[0].size();
        int m  =words.size();

        for(int i=0;i<len;i++)//防止重复情况的出现
        {
            unordered_map<string,int> hash2;
            for(int left=i,right=i,count=0;right+len<=s.size();right+=len)
            {
                string in = s.substr(right,len);
                hash2[in]++;

                //1,进入窗口 + 维护count
                if(hash1.count(in) && hash2[in] <= hash1[in])
                    count++;
                
                if((right-left+1) > (len*m))
                {
                    //2.出去窗口 + 维护count
                    string out = s.substr(left,len);

                    if(hash1.count(out) && hash2[out] <= hash1[out])count--;
                    hash2[out]--;
                    left+=len;
                }

                //3.数据更新：
                if(count == m) ret.push_back(left);
            }
        }

        return ret;
    }
};

2.GIF题目解析：

请添加图片描述

八.最小覆盖子串

在这里插入图片描述

最小覆盖子串

1.思路一：暴力解法+哈希表

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    string minWindow(string s, string t) {
        int hash1[128] = { 0 };
        for (char ch : t)
        {
            hash1[ch]++;
        }

        int kind = t.size();
        int len = INT_MAX;
        int begin = 0;
        for (int i = 0; i < s.size(); i++)
        {
            int hash2[128] = { 0 };
            int count = 0;

            for (int j = i; j < s.size(); j++)
            {
                if (hash2[s[j]]++ < hash1[s[j]] && hash1[s[j]]!=0)
                    count++;

                if (kind == count)
                {
                    //更新数据：
                    if (j - i + 1 <= len)
                    {
                        len = j - i + 1;
                        begin = i;
                    }
                }
            }
        }

        string vv("");
        if (kind > s.size() || len == INT_MAX)
            return vv;

        vv = s.substr(begin, len);
        return vv;
    }
};

在这里插入图片描述

2.思路二：滑动窗口+哈希表

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    string minWindow(string s, string t) {
        int hash1[128] = { 0 };
        int kind = 0;
        for (char ch : t)
        {
            if(hash1[ch]++ == 0)
                kind++;
        }
        int len = INT_MAX;
        int begin = -1;
        int hash2[128] = { 0 };

        for (int left = 0, right = 0, count = 0; right < s.size(); right++)
        {
            //1.进入窗口+维护count
            char in = s[right];
            if(++hash2[in] == hash1[in])
                count++;
            //2.判断出窗口+维护count
            while(count == kind)
            {
                if(right-left+1 < len)
                {
                    len = right-left+1;
                    begin = left;
                }

                char out = s[left++];
                if(hash2[out]-- == hash1[out])
                    count--;
            }
            
        }
        if(begin == -1)
            return "";
        else
            return s.substr(begin,len);
    }
};

2.GIF题目解析：

在这里插入图片描述

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Elasticsearch 索引生命周期和翻滚 (rollover) 策略

Elasticsearch 是搜索引擎中的摇滚明星&#xff0c;它的蓬勃发展在于使你的数据井井有条且速度快如闪电。 但当你的数据成为一场摇滚音乐会时&#xff0c;管理其生命周期就变得至关重要。 正确使用索引生命周期管理 (ILM) 和 rollover 策略&#xff0c;你的后台工作人员可确保顺…
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【JVM从入门到实战】（八）垃圾回收（1）

【JVM从入门到实战】（八）垃圾回收（1）

内存泄漏&#xff1a;指的是不再使用的对象在系统中未被回收&#xff0c;内存泄漏的积累可能会导致内存溢出 什么是垃圾回收 Java中为了简化对象的释放&#xff0c;引入了自动的垃圾回收&#xff08;Garbage Collection简称GC&#xff09;机制。通过垃 圾回收器来对不再使用的…
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20231218在微软官网下载WINDOWS10以及通过rufus-4.3p写入U盘作为安装盘

20231218在微软官网下载WINDOWS10以及通过rufus-4.3p写入U盘作为安装盘

20231218在微软官网下载WINDOWS10以及通过rufus-4.3p写入U盘作为安装盘 2023/12/18 17:06 百度搜索&#xff1a;下载 windows10 https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows10 下载 Windows 10 更新之前&#xff0c;请参阅 Windows 版本信息状态中的已知问题&a…
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STM32 CAN多节点组网项目实操 挖坑与填坑记录2

STM32 CAN多节点组网项目实操 挖坑与填坑记录2

系列文章&#xff0c;持续探索CAN多节点通讯&#xff0c; 上一篇文章链接&#xff1a; STM32 CAN多节点组网项目实操 挖坑与填坑记录-CSDN博客文章浏览阅读120次。CAN线性组网项目开发过程中遇到的数据丢包问题&#xff0c;并尝试解决的记录和推测分析。开发了一个多节点线性…
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【可用性】Redis作为注册中心配合Spring Task的高可用案例

【可用性】Redis作为注册中心配合Spring Task的高可用案例

需求&#xff1a; 假设当前有一个短信服务是多节点集群部署&#xff0c;我们希望每个服务节点在启动时能将服务信息"注册"到redis缓存中&#xff0c;所有服务节点每隔3分钟上报一次&#xff0c;表示当前服务可用。每个服务还会作为哨兵节点每隔10分钟查询一次redis&a…
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I.MX6ULL_Linux_驱动篇(47)linux RTC驱动

I.MX6ULL_Linux_驱动篇(47)linux RTC驱动

RTC 也就是实时时钟&#xff0c;用于记录当前系统时间&#xff0c;对于 Linux 系统而言时间是非常重要的&#xff0c;就和我们使用 Windows 电脑或手机查看时间一样&#xff0c;我们在使用 Linux 设备的时候也需要查看时间。本章我们就来学习一下如何编写 Linux 下的 RTC 驱动程…
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小程序自定义轮播图样式

小程序自定义轮播图样式

小程序自定义轮播图样式以下是各案例&#xff0c;仅供大家参考。 效果展示&#xff1a; index.wxml代码&#xff1a; <view><!-- 轮播 --><view><swiper indicator-dots"{{indicatorDots}}"autoplay"{{autoplay}}" interval"{{…
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易点易动：实现固定资产账实一致和一站式管理的财务系统打通

易点易动：实现固定资产账实一致和一站式管理的财务系统打通

在当今竞争激烈的商业环境中&#xff0c;企业需要高效管理其固定资产&#xff0c;确保资产账实一致&#xff0c;并实现一站式管理。易点易动是一种集成的财务系统&#xff0c;它通过打通各个环节&#xff0c;提供了一种便捷的方式来管理固定资产。本文将探讨易点易动系统的优势…
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基于ssm大学学生成长系统论文

基于ssm大学学生成长系统论文

摘 要 随着互联网技术的发展&#xff0c;各类网站应运而生&#xff0c;网站具有新颖、展现全面的特点。因此&#xff0c;为了满足阜阳师范大学学生成长管理的需求&#xff0c;特开发了本阜阳师范大学学生成长系统。 本阜阳师范大学学生成长系统采用Java技术&#xff0c;基于SS…
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Axure之中继器的使用（交互动作reperter属性Item属性）

Axure之中继器的使用（交互动作reperter属性Item属性）

目录 一.中继器的基本使用 二.中继器的动作&#xff08;增删改查&#xff09; 2.1 新增 2.2 删除 2.3 更新行 2.4 效果展示 2.5 模糊查询 三.reperter属性 在Axure中&#xff0c;中继器&#xff08;Repeater&#xff09;是一种功能强大的组件&#xff0c;用于创建重复…
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