同向双指针 滑动窗口【基础算法精讲 03】

长度最小的子数组 :

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思路 :

滑动窗口的思想，取i=j=0,向后遍历j,记录前缀和l,r为s,如果s>=target,那么左端点向右移动，直到s<target,维护一个l,r的滑动窗口，如此循环；

代码 :

Python :

class Solution:
    def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        ans = n+1
        l=0
        s=0
        for r,x in enumerate(nums):
            s+=x
            while s>=target:
                ans = min(ans,r-l+1)
                s-=nums[l]
                l+=1
        return ans if ans <= n else 0

C++

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
       int n = nums.size();
       int i=0,j=0;
       long long sum = 0;
       int ans = INT_MAX;
       while(j<n){
           sum += nums[j];
           while(sum >= target){
               ans = min(ans,j-i+1);
               sum -= nums[i++];
           }
           j++;
       }
       return ans == INT_MAX ? 0 : ans;
    }
};

乘积小于K的子数组

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思想 :

滑动窗口，和上一题的思想一模一样；

对于一个区间l,r,r固定，如果l,r的乘积小于k,那么对于整个区域满足乘积小于k的数量就是r-l+1个；

代码 :

class Solution:
    def numSubarrayProductLessThanK(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        if k<=1:
            return 0
        n = len(nums)
        ans = 0
        l = 0
        pf = 1
        for r,x in enumerate(nums):
            pf *= x
            while pf >= k:
                 pf /= nums[l]
                 l += 1
            ans += r - l + 1
        return ans

无重复元素的子串

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思路 :

双指针，哈希表

思路和前两题类似；

假设在一个无重复元素的字符串后面加上一个字符，如果出现重复元素，那么一定重复的是新加上的那个字符，那么设置一个hash表来统计次数，然后反复将窗口最前面的元素移出窗口，直到将前面与新加元素相同的元素移出时停止；然后循环更新答案即可；

代码 :

Python

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        l = 0
        cnt = Counter()
        ans = 0
        for r , c in enumerate(s):
            cnt[c]+=1
            while cnt[c]>=2:
                cnt[s[l]]-=1
                l+=1
            ans = max(ans,r-l+1)
        return ans

C++

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
    unordered_map<char,int> hash;
    int ans=0;
    int n = s.size();
    int l=0;
    for(int r=0;r<n;r++){
        hash[s[r]]++;
        while(hash[s[r]] > 1) --hash[s[l++]];
        ans = max(ans,r-l+1);
    }
    return ans;
    }
};