初识算法 · 滑动窗口(1)

目录

前言:

长度最小的子数组

题目解析

算法原理

算法编写

无重复长度的最小字符串

题目解析

算法原理

算法编写


前言:

本文开始,介绍的是滑动窗口算法类型的题目,滑动窗口本质上其实也是双指针,但是呢,前文介绍的双指针是二者相向移动的:

滑动窗口就是同向移动的:

本文通过2个题目,介绍滑动窗口的基本使用,介绍的题目分别是:

209. 长度最小的子数组 - 力扣(LeetCode)

3. 无重复字符的最长子串 - 力扣(LeetCode)

通过三个步骤介绍,第一步是题目解析,第二步是算法原理,第三步是算法编写,同样的,会在题目解析部分看是否存在暴力解法,那么话不多说,进入第一道题目。


长度最小的子数组

题目解析

题目的要求是,找到一段连续的区间,使得该区间的值的总和大于等于target,如果有这种类型的区间,返回值应该是这些区间的最小长度。如果没有这种子数组,返回的应该为0。

然后是两个示例。那么对于这道题我们可不可以暴力解法呢?当然是可以的。

我们只需要找到所有满足该条件的区间,并判断他们的长度即可,但是时间复杂度的话,O(N^2)是肯定的了,并且在这道题目上是会超时的,所以有兴趣的同学们可以自行尝试。

那么为什么该题目一看就可以使用滑动窗口呢?

因为要求的是一段连续的空间,作为经验,碰到要求是连续空间的题目,我们不妨往滑动窗口上靠一下。

现在就进入算法原理部分。

算法原理

滑动窗口的本质是,两个指针同向移动,我们通过这两个指针的移动,判断区间之和是否满足,如果满足就进行比较长度大小。

那么如果使用滑动窗口呢?

最开始两个指针的起点应该是一样的,如果两个指针的位置不是一样的,就会导致我们需要多加一个循环来专门求这个区间的和,所以现在:

cpp 复制代码
int left = 0, right = 0;

这是肯定的,那么滑动窗口,我们可以记住两个名词,一个是进窗口,一个是出窗口,什么时候进窗口,什么是出窗口,是我们题目所关心的。

进窗口代表,区间之和<target,所以需要更多的数参与进来,这也是为什么我们不需要排序的原理,题目本身要求的是正整数,所以我们只需要保证数字越多即可。

出窗口代表,区间之和>target,出窗口判断里面存在的最小长度即可。

基本的原理就是如此,一进一出之间,可以将题目解决成功。

算法编写

cpp 复制代码
class Solution 
{
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) 
    {
        int ans = INT_MAX, left = 0, right = 0 ,sum = 0;
        for(;right < nums.size();right++)
        {
            sum += nums[right];
            while(sum >= target) 
            {
                ans = min(ans,right - left + 1);//如果ans为0 那么这一步永远都是0
                sum -= nums[left++];
            }
        }
        return ans == INT_MAX ? 0 : ans;
    }
};

但是这道题目有个恶心的点在于,如果最开始的长度不定义为很大的一个数,判断比较的时候,通过min是得不到最小的数的,所以我们应该将ans定义为INT_MAX,只要是很大的数就可以。

至此,题目就解析完毕了。


无重复长度的最小字符串

题目解析

题目非常简短,通过条件就是返回不含重复字符的最长字串的长度,那么对于字符来说,题目中给的要求是:

所以我们为了判断有没有重复,我们需要一种方法来判断是否存在某种映射,我们在这里不妨使用哈希映射,使用数组模仿哈希表,那么首当其冲的,我们不妨判断一下该题目是否存在暴力解法。

那肯定是存在的,我们使用两个for循环,第二个循环找最末尾的元素,同时判断映射值是否大于1,大于1直接返回即可。时间复杂度肯定是O(N^2),是可以通过的。

但是鉴于这道题的本质是一段区间,所以我们不妨使用滑动窗口解答。

算法原理

上一道题目的滑动窗口是长度最小的子数组,判断条件是大于等于>=target,这道题的判断条件是hash映射是否大于1,所以,得出一个结论是:使用滑动窗口的题目,有三部曲,第一是进窗口,第二是判断,第三是出窗口

后面的题目都是很死板的使用该步骤。

那么我们判断的方法同样是使用哈希映射,判断映射如果大于1就出,出完了记录对应的ans,或者是映射满足条件,也记录对应的ans即可。

最后返回ans就行。

算法编写

cpp 复制代码
class Solution 
{
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) 
    {
        int hash[256] = { 0 }, ans = 0;
        for(int left = 0, right = 0;right < s.size();right++)
        {
            hash[s[right]]++;
            while(hash[s[right]] > 1)
            {
                hash[s[left++]]--;
            }
            ans = max(ans,right - left + 1);
        }
        return ans;
    }
};

滑动窗口的开篇就结束咯~


感谢阅读!

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