目录
[9. 长度最小的子数组（209. Minimum Size Subarray Sum）](#9. 长度最小的子数组（209. Minimum Size Subarray Sum）)
[10. 无重复字符的最长子串（3. Longest Substring Without Repeating Characters）](#10. 无重复字符的最长子串（3. Longest Substring Without Repeating Characters）)
[11. 最大连续1的个数 III（1004. Max Consecutive Ones III）](#11. 最大连续1的个数 III（1004. Max Consecutive Ones III）)
[12. 将x减到0的最小操作数（1658. Minimum Operations to Reduce X to Zero）](#12. 将x减到0的最小操作数（1658. Minimum Operations to Reduce X to Zero）)
1. 长度最小的子数组（209. Minimum Size Subarray Sum）
题目链接 ：LeetCode 209
详细解题思路：
核心思想：滑动窗口（同向双指针）
具体步骤：
初始化
left=0, right=0, sum=0, minLen=∞右指针
right向右扩展窗口，累加sum当
sum ≥ target时：
更新
minLen左指针
left向右收缩窗口，直到sum < target重复直到
right到达数组末尾时间复杂度：O(n)，每个元素最多被访问两次
空间复杂度：O(1)
java
class Solution {
public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
int left = 0, right = 0;
int sum = 0;
int minLength = Integer.MAX_VALUE;
while (right < nums.length) {
// 扩展窗口：右指针右移
sum += nums[right];
// 收缩窗口：当窗口和≥target时，尝试缩小窗口
while (sum >= target) {
// 更新最小长度
minLength = Math.min(minLength, right - left + 1);
// 收缩窗口：左指针右移
sum -= nums[left];
left++;
}
// 继续扩展窗口
right++;
}
// 如果没找到符合条件的子数组，返回0
return minLength == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minLength;
}
}2. 无重复字符的最长子串（3. Longest Substring Without Repeating Characters）
题目链接 ：LeetCode 3
详细解题思路：
核心思想：滑动窗口 + 哈希表记录字符出现次数
具体步骤：
初始化
left=0, right=0，哈希数组hash[128]右指针
right向右扩展，对应字符计数加1当某个字符计数>1时，说明出现重复：
左指针
left向右移动，直到重复字符的计数降为1同时更新哈希表
每次循环更新最大长度
优化：可以用哈希表记录字符最后出现的位置，直接跳转到重复字符的下一位
时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(字符集大小)
java
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
// 哈希表，记录每个字符出现的次数
int[] hash = new int[128];
int left = 0, right = 0;
int maxLength = 0;
while (right < s.length()) {
// 右指针字符进入窗口
char inChar = s.charAt(right);
hash[inChar]++;
// 如果当前字符出现次数>1，说明有重复
while (hash[inChar] > 1) {
// 左指针字符移出窗口
char outChar = s.charAt(left);
hash[outChar]--;
left++;
}
// 更新最大长度
maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1);
// 右指针右移
right++;
}
return maxLength;
}
}3. 最大连续1的个数 III（1004. Max Consecutive Ones III）
题目链接 ：LeetCode 1004
详细解题思路：
核心思想：滑动窗口，维护窗口内0的个数≤k
问题转化：求最长子数组，其中0的个数不超过k
具体步骤：
初始化
left=0, right=0, zeroCount=0右指针
right扩展窗口：
- 如果
nums[right]==0，zeroCount++当
zeroCount > k时，收缩窗口：
如果
nums[left]==0，zeroCount--
left++更新最大窗口长度
时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1)
java
class Solution {
public int longestOnes(int[] nums, int k) {
int left = 0, right = 0;
int zeroCount = 0; // 窗口内0的个数
int maxLength = 0;
while (right < nums.length) {
// 右指针扩展窗口
if (nums[right] == 0) {
zeroCount++;
}
// 如果0的个数超过k，收缩窗口
while (zeroCount > k) {
if (nums[left] == 0) {
zeroCount--;
}
left++;
}
// 更新最大长度
maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1);
// 右指针右移
right++;
}
return maxLength;
}
}4. 将x减到0的最小操作数（1658. Minimum Operations to Reduce X to Zero）
题目链接 ：LeetCode 1658
详细解题思路：
核心思想：问题转化 + 滑动窗口
问题转化：
移除数组两端元素，使和为x
等价于：找到数组中间最长的子数组，使其和为
sum - x最小操作数 =
n - 最长子数组长度具体步骤：
计算数组总和
totalSum目标子数组和
target = totalSum - x如果
target < 0，直接返回-1使用滑动窗口找到和为
target的最长子数组边界情况：
如果
target == 0，需要移除整个数组如果找不到和为
target的子数组，返回-1时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1)
java
class Solution {
public int minOperations(int[] nums, int x) {
int totalSum = 0;
for (int num : nums) {
totalSum += num;
}
int target = totalSum - x;
// 如果目标值小于0，不可能实现
if (target < 0) return -1;
// 如果目标值等于0，需要移除所有元素
if (target == 0) return nums.length;
int left = 0, right = 0;
int currentSum = 0;
int maxSubarrayLength = -1;
while (right < nums.length) {
// 扩展窗口
currentSum += nums[right];
// 收缩窗口：如果当前和大于目标值
while (currentSum > target && left <= right) {
currentSum -= nums[left];
left++;
}
// 如果找到目标子数组，更新最大长度
if (currentSum == target) {
maxSubarrayLength = Math.max(maxSubarrayLength, right - left + 1);
}
// 右指针右移
right++;
}
// 如果没找到符合条件的子数组
if (maxSubarrayLength == -1) return -1;
// 最小操作数 = 总长度 - 最长子数组长度
return nums.length - maxSubarrayLength;
}
}