1.题目

2.事例

3.数据规模

4.思路(滑动窗口)
4.1滑动窗口的定义
滑动窗口是一种在数组、字符串等序列数据结构上进行操作的算法技巧。以下是其定义及相关要素的详细介绍:
- 定义:滑动窗口可以理解为在一个序列上,用一个固定大小或者大小可变的 "窗口" 进行滑动,通过不断移动窗口的位置来对序列中的元素进行分组和处理,从而解决一些涉及连续子序列的问题。
- 窗口大小 :窗口的大小可以是固定的,例如在一个数组中,定义一个大小为
k
的固定滑动窗口,从数组的起始位置开始,每次向右移动一位,依次考察每一个长度为k
的子数组。窗口大小也可以是可变的,根据具体问题的要求和条件,窗口会动态地扩大或缩小,以满足特定的计算需求。 - 滑动规则:通常情况下,滑动窗口从序列的一端开始,按照一定的步长逐步向另一端滑动。每次滑动时,窗口会舍弃序列中最前面的一个元素(如果窗口大小固定),同时纳入序列中当前位置的下一个元素,以此来更新窗口内的元素集合。
- 应用场景:常用于解决字符串匹配、数组求和、寻找最长或最短子序列等问题。例如,在字符串中查找包含特定字符集合的最小子串问题,就可以使用滑动窗口算法。通过不断调整窗口的大小和位置,找到满足条件的最小子串。
滑动窗口算法通过巧妙地利用窗口的滑动和元素的增减,避免了对所有可能子序列的暴力枚举,从而降低了算法的时间复杂度,提高了计算效率。
4.2本题思路
这个题目可以用滑动窗口的思想去解决,首先是可以从左到右去进行窗口的扩张,如果窗口里面的值*长度<k就继续向右扩大窗口,如果已经>=k了那么就停止向右扩张,并且将窗口左边界向右进行收缩,直到重新恢复到合法状态,此时把左边界确定,然后右边界重新扩张,循环上述过程即可得到答案!
5.代码
class Solution {
public:
long long countSubarrays(vector<int>& nums, long long k) {
int l=0,r=0;
long long sum=0;
long long ans=0;
while(r<nums.size())
{
sum+=nums[r];
r++;
//cout<<"------"<<(r-l)*sum<<endl;
if((r-l)*sum>=k)
{
while(l<r)
{
sum-=nums[l];
l++;
if((r-l)*sum<k)
{
ans+=(r-l);
break;
}
}
}
else
{
ans+=(r-l);
//cout<<r-l<<endl;
}
}
//ans+=(r-l);
return ans;
}
};
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