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一起学算法(滑动窗口篇)_可变窗口法

可变窗口法

前言:

        对于滑动窗口,有长度固定的窗口,也有长度可变的窗口,一般是基于数组进行求解,对于一个数组中两个相邻的窗口,势必会有一大部分重叠,这部分重叠的内容是不需要重复计算的,所以我们可以通过相邻的窗口进行数据的延伸使用

1.固定窗口

1.定义

       如上图所示,两个相邻的长度为4的窗口(图中红色部分),下一个窗口一定比前一个窗口少一个数据,或者是多一个数据

       橘色为切换窗口时少的那个数据,黄色为切换窗口时多出来的那个数据,所以,可以直接沿用之前的数据,并且减去橙色的数据,加上黄色的数据,就是我们下一个窗口的值了,这就是滑动窗口的一个经典思路

2.例题解析:

给定一个数组num和两个整数k和target,请你返回长度为k且和大于target的子数组数目

  1. public int partitionString(int[] num,int k,int target) {
  2. if(num==null||num.length==0){
  3. return 0;
  4. }
  5. int sum=0;
  6. int i=0;
  7. for(;i<k;i++){
  8. sum+=num[i];
  9. }
  10. int count=0;
  11. if(sum>=target){
  12. count++;
  13. }
  14. for(int left=0;left<num.length;left++){
  15. sum-=num[left];
  16. sum+=num[++i];
  17. if(sum>=target){
  18. count++;
  19. }
  20. }
  21. return count;
  22. }
  • 首先统计前k个数的sum,作为窗口的初始值,并且判断该子数组是否符合条件,符合则个数+1,不符合不用做操作
  • 因为窗口时固定的,所以窗口左右端点同时向右移动,再次判断窗口中的数组是否满足条件,以O(1)的方式判断条件是否满足
  • 最后返回计数器的值

2.可变窗口

可变窗口一般是使用双指针实现的,下面提供可变窗口的一个模板:

  1. /* 滑动窗口算法框架 */
  2. void slidingWindow(String s) {
  3. // 用合适的数据结构记录窗口中的数据
  4. HashMap<Character, Integer> window = new HashMap<>();
  5. //用合适的数据结构记录需要的数据
  6. int left = 0, right = 0;
  7. while (right < s.length()) {
  8. // c 是将移入窗口的字符
  9. char c = s.charAt(right);
  10. window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);
  11. // 增大窗口
  12. right++;
  13. // 进行窗口内数据的一系列更新
  14. ...
  15. // 判断左侧窗口是否要收缩 计算窗口中特殊个数时,可能以个数为条件
  16. while (left < right && window needs shrink) {
  17. // d 是将移出窗口的字符
  18. char d = s.charAt(left);
  19. window.put(d, window.get(d) - 1);
  20. // 缩小窗口
  21. left++;
  22. // 进行窗口内数据的一系列更新
  23. ...
  24. }
  25. }
  26. }

leetcode题单:

删除元素后全为1的子数组
  1. public int longestSubarray(int[] nums) {
  2. int flag=0;
  3. int left=0;
  4. int mid=0;
  5. int max=0;
  6. for(int right=0;right<nums.length;right++) {
  7. if (nums[right] != 1) {
  8. flag++;
  9. if (flag > 1) {
  10. left = mid + 1;
  11. flag--;
  12. }
  13. mid = right;
  14. }
  15. max=Math.max(max,right-left);
  16. }
  17. return max;
  18. }
最大的连续1的个数
  1. public int longestOnes(int[] nums, int k) {
  2. if(nums==null||nums.length==0){
  3. return 0;
  4. }
  5. int left=0;
  6. int ans=0;
  7. int count=0;
  8. for (int right = 0; right <nums.length; right++) {
  9. //如果是为0的话,数值加1,为1的话,不用进行运算
  10. count+=1-nums[right];
  11. while(count>k){
  12. count-=1-nums[left++];
  13. }
  14. ans=Math.max(ans,right-left+1);
  15. }
  16. return ans;
  17. }
找到最长的半重复子字符串
  1. public int longestSemiRepetitiveSubstring(String s) {
  2. char[] str = s.toCharArray(); // 将字符串转换为字符数组
  3. int left = 0; // 左指针初始位置
  4. int same = 0; // 记录当前连续相同字符的个数
  5. int max = 1; // 记录最长的半重复子串长度
  6. for (int right = 1; right < str.length; right++) {
  7. if (str[right] == str[right - 1] && ++same > 1) { // 发现连续相同字符序列
  8. left++; // 将左指针向右移动一位
  9. while (left < right && same > 1) {
  10. if (str[left] == str[left - 1]) { // 当前字符与前一个字符相同
  11. same--; // 重置连续相同字符的个数
  12. continue;
  13. }
  14. left++; // 将左指针向右移动一位
  15. }
  16. }
  17. max = Math.max(max, right - left + 1); // 更新最长的半重复子串长度
  18. }
  19. return max; // 返回最长的半重复子串长度
  20. }
最小覆盖子串(不固定窗口)
  1. public String minWindow(String s, String t) {
  2. //利用滑动茶窗口进行求解
  3. //记录需要的字符
  4. Map<Character,Integer> need=new HashMap<>();
  5. //记录窗口中所用的字符
  6. Map<Character,Integer>windows=new HashMap<>();
  7. for(char c:t.toCharArray()){
  8. need.put(c,need.getOrDefault(c,0)+1);
  9. }
  10. //作指针
  11. int left=0;
  12. //右指针
  13. int right=0;
  14. //窗口中满足需要字符的个数
  15. int vaild=0;
  16. int start=0;
  17. int len=Integer.MAX_VALUE;
  18. while(right<s.length()){
  19. //往窗口移进的字符
  20. char c=s.charAt(right);
  21. right++;
  22. if(need.containsKey(c)){
  23. windows.put(c,windows.getOrDefault(c,0)+1);
  24. if(windows.get(c).equals(need.get(c))){
  25. vaild++;
  26. }
  27. //判断左侧窗口是否收缩
  28. while(vaild==need.size()){
  29. //更新最小的覆盖子串
  30. if(right-left<len){
  31. start=left;
  32. len=right-left;
  33. }
  34. //d是移出窗口的字符
  35. char d=s.charAt(left);
  36. left++;
  37. if(need.containsKey(d)){
  38. if(windows.get(d).equals(need.get(d))){
  39. vaild--;
  40. }
  41. windows.put(d,windows.get(d)-1);
  42. }
  43. }
  44. }
  45. }
  46. return len==Integer.MAX_VALUE?"":s.substring(start,start+len);
  47. }

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