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滑动窗口作为一个考点较高的算法#xff0c;广泛应用于子串问题中#xff0c;本文将进行详细讲解。
一、滑动窗口是什么
滑动窗口是双指针算法的一种#xff0c;基本思路为维护一个窗口#xff0c;然后从前往后遍历元素进行运算。
二、滑动窗口算法和其他双指针算…前言
滑动窗口作为一个考点较高的算法广泛应用于子串问题中本文将进行详细讲解。
一、滑动窗口是什么
滑动窗口是双指针算法的一种基本思路为维护一个窗口然后从前往后遍历元素进行运算。
二、滑动窗口算法和其他双指针算法的区别
双指针算法常见的为三种 1.快慢指针算法常用于链表有环判断 2.双向指针两个指针一个从最左一个从最右出发进行查找典型应用为二分查找 3.滑动窗口两个指针一前一后出发两个指针中间维持一个窗口结构
滑动窗口代码示例 三、滑动窗口原理讲解
滑动说明窗口不是固定不变的而是具有一定的可变性的
窗口窗口并不是一定固定不变的可以进行扩大然后逐步进行缩小直到满足情况
我们在字符串 S 中使用双指针中的左右指针技巧初始化 left right 0把索引闭区间 [left, right] 称为一个「窗口」。
我们先不断地增加 right 指针扩大窗口 [left, right]直到窗口中的字符串符合要求包含了 T 中的所有字符。
此时我们停止增加 right转而不断增加 left 指针缩小窗口 [left, right]直到窗口中的字符串不再符合要求不包含 T 中的所有字符了。同时每次增加 left我们都要更新一轮结果。
重复第 2 和第 3 步直到 right 到达字符串 S 的尽头。
流程图如下 算法模版如下
int left 0, right 0;while (right s.size()) {// 增大窗口window.add(s[right]);right;while (window needs shrink) {// 缩小窗口window.remove(s[left]);left;}
}四、例题讲解
3.无重复字符的最长子串 代码如下
class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {SetCharacter set new HashSet();int max0; //结果for(int right0, left0;rights.length();right){ //外层控制终点 也就是右边指针char chs.charAt(right); //right 右指针指向的就是当前需要考虑的元素while(set.contains(ch)){ //set中有重复元素 则缩短左边界 同时从set集合出元素set.remove(s.charAt(left)); //这一步是关键left;}set.add(ch); //将当前元素加入maxMath.max(max,right-left1); //计算当前不重复子串的长度}return max;}
} 思路 首先定义一个Set集合用来存储当前的字符max变量来保存最长的子序列结果然后就是滑动窗口部分 外层for循环控制终点也就是right右指针 里面一个while控制左指针也就是左窗口每当右指针移动一位时取得当前的字符查看是否已经添加到set集合中如若没有就添加继续移动右指针如若发现已经存在则移除该字符将左指针向右移动一位每次移动记录当前不重复子串长度如若超过max值则赋值。438. 找到字符串中所有字母异位词 思路 将P转字符数组后排序成为判断的key然后采用滑动窗口定义左右指针左指针指向s数组起始位置 右指针起始位置应该是目标p的长度-1因为子串异位词肯定要和目标的长度是一致的然后开始进行匹配将子串同样进行排序转成key如果能匹配则代表是异位词就将left左指针索引添加到结果中如果不能匹配就不加匹配一次后左右指针同时确保长度都是和目标字符长度一致。 代码
class Solution {public ListInteger findAnagrams(String s, String p) {char [] arrp.toCharArray(); //先将目标字符串转为字符数组后 排序 组成keyArrays.sort(arr);String keynew String(arr); //字符数组转成keyHashSetString setnew HashSet();set.add(key); //将key添加进去int lengthp.length();char [] targetnew char[length]; //需要比对的子字段 长度应该和p的长度一致// char [] strss.toCharArray();ListInteger resultnew ArrayList();for(int rightlength-1,left0;rights.length();){ //外层循环 右指针 右窗口String str s.substring(left,right1);// 减少移动次数 每次需要匹配目标字符对应长度的窗口 注意substring 的endinx是不包括 所以要1targetstr.toCharArray();Arrays.sort(target); //此时得到当前的 子串keyString sonnew String(target);if(set.contains(son)){ //如果包含 则代表匹配 该子串是符合的异位词result.add(left); //将左指针也就是子串的起始索引添加至结果}right;left;//左右指针同时1}return result;}
}
