一、滑动窗口
1.无重复字符的最长子串
给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长 子串 的长度。
滑动窗口 right left:
用一个哈希集合来维护当前窗口内的字符,确保没有重复
右指针right不断向右移动,将新字符加入窗口
如果新字符已经在窗口,移动左指针left,直到窗口内不再有重复字符
每次移动后,都计算当前窗口的长度,并更新最长长度记录
遍历相关
- 需要使用索引, for right in range(len(s))
使用场景: 滑动窗口、双指针、需要修改元字符串中的字符、需要根据索引做字符判断
- 当只需要字符本身时,直接遍历for char in s
使用场景:统计字符频率、单纯对每个字符做转换或判断、不需要索引的简单遍历
- 两者结合用enumerate 同时返回索引和对应的值
python
class Solution(object):
def lengthOfLongestSubstring(self, s):
"""
:type s: str
:rtype: int
"""
char_set=set()
left=0
max_len=0
for right in range(len(s)):
# 如果当前字符已在窗口中,移动左指针直到移除重复字符
while s[right] in char_set:
char_set.remove(s[left])
left+=1
char_set.add(s[right])
# 更新最长子串长度 比较之前记录的最大子串,和当前
max_len=max(max_len,right-left+1)
return max_len
2.找到字符串中所有字母异位词
给定两个字符串 s 和 p,找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。
滑动窗口+字符频率统计
在s上维护一个长度为len(p)的滑动窗口,统计窗口内的字符频率
每次窗口滑动时,更新频率表,和p的频率表做对比,相当于记录起始索引
- 初始化字符频率数组
p_count=[0]*26
s_count=[0]*26
(1)两个长度为26的数组分别统计p和s窗口内的字符频率,
(2)每个位置对应一个小写字母 0对应a,1对应b
- 统计p和s初始窗口的字符频率
ord() python内置函数,作用是返回单个字符对应的Unicode【全球统一的字符编码标准】编码值
与之对应的chr() 根据Uniocde编码值返回对应的字符
p_count[ord(p[i])-ord('a')]+=1 或者- 97 把小写字母转换为0-25的数字索引
python
class Solution(object):
def findAnagrams(self, s, p):
"""
:type s: str
:type p: str
:rtype: List[int]
"""
s_len, p_len = len(s), len(p)
if s_len < p_len:
return []
ans = []
s_count = [0] * 26
p_count = [0] * 26
for i in range(p_len):
s_count[ord(s[i]) - 97] += 1
p_count[ord(p[i]) - 97] += 1
# 检查初始窗口是否匹配
if s_count == p_count:
ans.append(0)
for i in range(s_len - p_len):
# 移出窗口最左边的字符
s_count[ord(s[i]) - 97] -= 1
# 加入窗口最右侧的新字符
s_count[ord(s[i + p_len]) - 97] += 1
# 检查当前窗口是否匹配
if s_count == p_count:
ans.append(i + 1)
return ans
二、子串
1.和为k的子数组
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。 子数组是数组中元素的连续非空序列
子串:
定义pre_sum[i] :数组前i个元素的和 i从1开始
子数组 num[j...i]的和为: pre_sum[i]-pre_sum[j-1]
pre_num[i]=原数组前i个元素的和 --->nums[0]+nums[1]+...+nums[i-1]
pre_sum[j-1]=原数组前j-1个元素的和 --->nums[0]+nums[1]+...+nums[j-2]
相减后,刚好消去前j-1个元素,只剩目标子数组
和等于k,即pre_sum[i]-pre_sum[j-1]=k 从下标j-1到下标i-1的子数组和 num[j...i]
哈希表核心表现形式是字典 {'a':1} {0:1}
使用哈希表count_map来记录每个前缀和出现的次数,遍历数组时,计算当前前缀和current_sum,然后去哈希表里找current_sum-k出现了几次
python
class Solution(object):
def subarraySum(self, nums, k):
"""
:type nums: List[int]
:type k: int
:rtype: int
"""
count_map={0:1} # 初始的前缀和0,出现1次
current_sum=0
result=0
for num in nums:
current_sum+=num
# 检查是否存在前缀和等于current_sum-k
if (current_sum-k)in count_map:
result+=count_map[current_sum-k]
# 更新当前前缀和的出现次数
count_map[current_sum]=count_map.get(current_sum,0)+1
return result