关于滑动窗口的概念,请自行到网上搜索相关资料,了解清楚再看本博客。
一、子组数最大平均数
LeetCode 第643题:https://leetcode.cn/problems/maximum-average-subarray-i/
给你一个由 n
个元素组成的整数数组 nums
和一个整数 k
。
请你找出平均数最大且 长度为 k
的连续子数组,并输出该最大平均数。
任何误差小于 10-5
的答案都将被视为正确答案。
输入:nums = [1,12,-5,-6,50,3], k = 4
输出:12.75
解释:最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75
class Solution:
def findMaxAverage(self, nums: List[int], k: int) -> float:
# Step 1
# 定义需要维护的变量
# 本题求最大平均值 (其实就是求最大和),所以需要定义sum_, 同时定义一个max_avg (初始值为负无穷)
sum_, max_avg = 0, -math.inf
# Step 2: 定义窗口的首尾端 (start, end), 然后滑动窗口
start = 0
for end in range(len(nums)):
# Step 3: 更新需要维护的变量 (sum_, max_avg), 不断把当前值积累到sum_上
sum_ += nums[end]
if end - start + 1 == k:
max_avg = max(max_avg, sum_ / k)
# Step 4
# 根据题意可知窗口长度固定,所以用if
# 窗口首指针前移一个单位保证窗口长度固定, 同时提前更新需要维护的变量 (sum_)
if end >= k - 1:
sum_ -= nums[start]
start += 1
# Step 5: 返回答案
return max_avg
二、至多包含两个不同字符的最长子串
LeetCode 第159题:https://leetcode.cn/problems/longest-substring-with-at-most-two-distinct-characters/
class Solution:
def lengthOfLongestSubstringTwoDistinct(self, s: str) -> int:
# Step 1:
# 定义需要维护的变量, 本题求最大长度,所以需要定义max_len,
# 该题又涉及计算不重复元素个数,因此还需要一个哈希表
max_len, hashmap = 0, {}
# Step 2: 定义窗口的首尾端 (start, end), 然后滑动窗口
start = 0
for end in range(len(s)):
# Step 3
# 更新需要维护的变量 (max_len, hashmap)
# 首先,把当前元素的计数加一
# 一旦哈希表长度小于等于2(之多包含2个不同元素),尝试更新最大长度
tail = s[end]
hashmap[tail] = hashmap.get(tail, 0) + 1
if len(hashmap) <= 2:
max_len = max(max_len, end - start + 1)
# Step 4:
# 根据题意, 题目的窗口长度可变: 这个时候一般涉及到窗口是否合法的问题
# 这时要用一个while去不断移动窗口左指针, 从而剔除非法元素直到窗口再次合法
# 哈希表长度大于2的时候 (说明存在至少3个重复元素),窗口不合法
# 所以需要不断移动窗口左指针直到窗口再次合法, 同时提前更新需要维护的变量 (hashmap)
while len(hashmap) > 2:
head = s[start]
hashmap[head] -= 1
if hashmap[head] == 0:
del hashmap[head]
start += 1
# Step 5: 返回答案 (最大长度)
return max_len
三、无重复字符最长字串
LeetCode 第3题:https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/description/
给定一个字符串 s
,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串的长度。
输入: s = "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 'abc',所以其长度为 3。
class Solution:
def findMaxAverage(self, nums: List[int], k: int) -> float:
# Step 1
# 定义需要维护的变量
# 本题求最大平均值 (其实就是求最大和),所以需要定义sum_, 同时定义一个max_avg (初始值为负无穷)
sum_, max_avg = 0, -math.inf
# Step 2: 定义窗口的首尾端 (start, end), 然后滑动窗口
start = 0
for end in range(len(nums)):
# Step 3: 更新需要维护的变量 (sum_, max_avg), 不断把当前值积累到sum_上
sum_ += nums[end]
if end - start + 1 == k:
max_avg = max(max_avg, sum_ / k)
# Step 4
# 根据题意可知窗口长度固定,所以用if
# 窗口首指针前移一个单位保证窗口长度固定, 同时提前更新需要维护的变量 (sum_)
if end >= k - 1:
sum_ -= nums[start]
start += 1
# Step 5: 返回答案
return max_avg