【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第8期】滑动窗口：最小覆盖子串、字符串排列、找所有字母异位词、最长无重复子串

news2025/2/1 14:00:29

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一般应用场景

数组，字符串子串等问题。

通用模板

双指针大致逻辑如下：

left = 0

right = 0

while right < len(s):

# 右指针右移增大窗口

window.add(s[right])

right += 1

while isvalid:

# 当满足某种条件时开始从左边收缩窗口

window.remove(s[left])

left += 1

代码模板：

def slidingWindow(s, t):

from collections import defaultdict

# defaultdict(int)对于不存在的键默认值为0，

# 可以直接进行window[c] += 1的操作，免去了判断过程

window = defaultdict(int)

needs = defaultdict(int)

left = 0

right = 0

for c in t:

needs[c] += 1

while right < len(s):

# c1为移入窗口的字符

c1 = s[right]

# 窗口右移

right += 1

# 进行窗口内数据的相关操作

# TODO

# 判断左侧窗口是否要收缩

while window needs shrink:

# c2为将要移出窗口的字符

c2 = s[left]

# 左指针右移，收缩窗口

left += 1

# 进行窗口内数据的相关操作

# TODO

相关Leetcode题目

最小覆盖子串

class Solution:

def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:

from collections import defaultdict

needs = defaultdict(int)

window = defaultdict(int)

left = 0

right = 0

count = 0 #window中满足条件的字符数

start = 0 #记录最小子串的起始位置

min_len = float('inf') #记录最小子串的长度

for c in t:

needs[c] += 1

while right < len(s):

c1 = s[right]

right += 1

if c1 in needs:

window[c1] += 1

if window[c1] == needs[c1]:

count += 1

while count == len(needs):

# 更新最小覆盖子串

if right - left < min_len:

start = left

min_len = right - left

c2 = s[left]

left += 1

if c2 in needs:

window[c2] -= 1

if window[c2] < needs[c2]:

count -= 1

if min_len == float('inf'):

return ''

else:

return s[start:start+min_len]

字符串排列

class Solution:

def checkInclusion(self, s1: str, s2: str) -> bool:

from collections import defaultdict

needs = defaultdict(int)

for c in s1:

needs[c] += 1

window = defaultdict(int)

left = 0

right = 0

count = 0

while right < len(s2):

c1 = s2[right]

right += 1

if c1 in needs:

window[c1] += 1

if window[c1] == needs[c1]:

count += 1

while count == len(needs):

if right - left == len(s1):

# 如果子串长度与s1相等则包含

return True

c2 = s2[left]

if c2 in needs:

window[c2] -= 1

if window[c2] < needs[c2]:

count -= 1

left += 1

return False

找所有字母异位词

class Solution:

def findAnagrams(self, s: str, p: str) -> List[int]:

from collections import defaultdict

needs = defaultdict(int)

window = defaultdict(int)

left = 0

right = 0

count = 0

res = []

for c in p:

needs[c] += 1

while right < len(s):

c1 = s[right]

if c1 in needs:

window[c1] += 1

if window[c1] == needs[c1]:

count += 1

right += 1

while count == len(needs):

if right - left == len(p):

res.append(left)

c2 = s[left]

if c2 in needs:

window[c2] -= 1

if window[c2] < needs[c2]:

count -= 1

left += 1

return res

最长无重复子串

class Solution:

def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:

max_len = 0

left = 0

right = 0

n = len(s)

from collections import defaultdict

window = defaultdict(int)

while right < n:

c1 = s[right]

right += 1

window[c1] += 1

while window[c1] > 1:

c2 = s[left]

left += 1

window[c2] -= 1

max_len = max(max_len, right - left)

return max_len

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