蓝桥杯备战刷题-滑动窗口

今天给大家带来的是滑动窗口的类型题,都是十分经典的。

1,无重复字符的最长子串

看例三,我们顺便来说一下子串和子序列的含义

子串是从字符串里面抽出来的一部分,不可以有间隔,顺序也不能打乱。

子序列也是从字符串里面抽出来一部分,可以有间隔,顺序也不能打乱。

如图

可以看出来,如果是子序列问题,一般会比子串要更难一点。

不扯了,接下来进行这道题题目的讲解

第一种思路,也就是最简单的思路

那就是暴力求解。因为这道题本来就是只含有数字,字母符号,空格等组成。查看ASCII表,可以发现范围在128以内。当然我们也可以创建一个哈希表用来记录。然后分别从字符串的每个位置向后寻找,保留一个最大值即可。

cpp 复制代码
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
    int ret = 0; // 记录结果
    int n = s.length();
    // 1. 枚举从不同位置开始的最⻓重复⼦串
    // 枚举起始位置
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        // 创建⼀个哈希表,统计频次
        int hash[128] = { 0 };
        // 寻找结束为⽌
        for (int j = i; j < n; j++)
        {
            hash[s[j]]++; // 统计字符出现的频次
            if (hash[s[j]] > 1) // 如果出现重复的
            break;
            // 如果没有重复,就更新 ret
            ret = max(ret, j - i + 1);
        }
    }
    // 2. 返回结果
    return ret;
}
};

运行后如图

还有一种方式就是滑动窗口,滑动窗口的思想就是两个同方向移动的指针,然后判断指针范围内我们所要寻找的,或者要统计的。

使用两个指针,left和right。

如果right和left中的元素没有重复值,那right就继续右移,设置一个max变量保存最长数,在窗口向后滑动时不断更新最大值。如果有重复的元素,就让left右移,直到窗口中没有重复元素为止,这样只需要遍历一遍就可以知道最长字符串的长度。

代码如下

cpp 复制代码
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
    int hash[129] = { 0 };
    int left = 0, right = 0;
    int max = 0;
    while (right < s.size())
    {
        hash[s[right]]++;          
            while (hash[s[right]] != 1)//如果某个元素的数量大于2
            {
                hash[s[left]]--;//就右移left,直到该元素数量恢复为1
                left++;
            }
            if (right - left + 1 > max)//更新最大值
            {
                max = right - left + 1;
            }
        right++;
    }
    cout << max;
    return max;
}
};

暴力解法的时间复杂度明显为O(N^2^),而滑动窗口的时间复杂度为O(N)。

第二道题
最大连续1的个数

这道题很有意思的地方就是可以翻转,将0翻转为1。

这道题还是可以暴力解法,和第一道题很是类似,就是多了可以翻转这一步。但是我们可以这样想,一直遍历1,如果是0就翻转,上道题我们判断的是是否有重复的字符,这道题呢?我们不用想的那么复杂,还是设置两个变量left和right,同样遇到1就继续++right,如果遇到0,就判断窗口内0的个数,如果个数大于K就向右移动left,直到窗口内0的个数小于k即可,这样就只需要遍历一遍数组即可得出答案。

用动态图来演示一下

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int longestOnes(vector<int>& nums, int k) {
        int left=0,right=0;
        int ret=0;
        while(right<nums.size())//确定范围
        {
            if(nums[right]==0)
            {
                k--;
                if(k<0)//k表示还可以翻转的0的个数
                {
                    while(k!=0)
                    {
                        if(nums[left]==0)
                        {
                            k++;//如果left跳过了一个0,就++可翻转数
                            left++;
                        }
                        else
                        {
                            left++;
                        }
                    }
                }
            }
            right++;
            ret=max(right-left,ret);//记录最大值
        }
        return ret;
    }
};

运行后如图

第三题
水果成篮
题目很长,但是其实很容易理解,最主要的一点就是不能超过两种数,其实就是最长不重复子串的改版,这道题找的是最长只存在两种元素的最长子串的长度。

至于思路还有做题方法可以说和上边两道题很像。

用一个例子说明一下,这道题的暴力解法还是不停遍历,从数组的每一个位置开始,然后保留最大值。

代码如下

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int totalFruit(vector<int>& fruits) {
    int hash[100001] = { 0 };
    int left = 0, right = 0;
    int kind = 0;
    int ret = 0;
    while (right < fruits.size())
    {
        if (hash[fruits[right]] == 0)
        {
            kind++;
        }
        hash[fruits[right]]++;
        while(kind>2)
        {
            hash[fruits[left]]--;
            if(hash[fruits[left]]==0)
            {
                kind--;
            }
            left++;
        }

        ret = max(right-left+1, ret);
        right++;
    }
    return ret;
}
};

这里我们知道数据的范围,所以直接用一个数组代替哈希表。前三题的思路都十分相似。

第四题
找到字符串中所有的字母异位词

看一看例子,就知道异位词的含义了。

这道题的思路也很明显,和前边的题目又有一点不一样,我们首先要记录p字符串中的字母,然后从s字符串中利用滑动窗口查找,如果滑动窗口中的字符符合p字符串中所有字符个数。如果不符合,那就移动right和left。当然,p字符串的长度是一定的,所以滑动窗口的长度也是一定的。

我们可以用两个数组模拟哈希表,一个统计p字符串中的每个字母的个数,另一个是统计每一个字符出现的个数。

在滑动的时候,如果符合就++count,然后设置一个vector数组,将符合的位置(就是left的位置)放进数组中。然后将该数组返回。

cpp 复制代码
class Solution
{
public:
vector<int> findAnagrams(string s, string p)
{
	vector<int> ret;
	int hash1[26] = { 0 }; // 统计字符串 p 中每个字符出现的个数
	for(auto ch : p) hash1[ch - 'a']++;
	int hash2[26] = { 0 }; // 统计窗⼝⾥⾯的每⼀个字符出现的个数
	int m = p.size();
	for(int left = 0, right = 0, count = 0; right < s.size(); right++)
	{
		char in = s[right];
		// 进窗⼝ + 维护 count
		if(++hash2[in - 'a'] <= hash1[in - 'a']) count++;
		if(right - left + 1 > m) // 判断
		{
			char out = s[left++];
			// 出窗⼝ + 维护 count
		if(hash2[out - 'a']-- <= hash1[out - 'a']) count--;
		}
		// 更新结果
	if(count == m) ret.push_back(left);
	}
	return ret;
}
};

运行后如图

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