滑动窗口算法总结

2023-05-16

算法目的

滑动窗口法,也叫尺取法(可能也不一定相等,大概就是这样 =。=),可以用来解决一些查找满足一定条件的连续区间的性质(长度等)的问题。由于区间连续,因此当区间发生变化时,可以通过旧有的计算结果对搜索空间进行剪枝,这样便减少了重复计算,降低了时间复杂度。往往类似于“请找到满足 xx 的最 x 的区间(子串、子数组)的 xx”这类问题都可以使用该方法进行解决。

大体框架

滑动窗口算法的思路是这样:

1、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」。

2、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)。

3、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。

4、重复第 2 和第 3 步,直到 right 到达字符串 S 的尽头。

这个思路其实也不难,第 2 步相当于在寻找一个「可行解」,然后第 3 步在优化这个「可行解」,最终找到最优解。左右指针轮流前进,窗口大小增增减减,窗口不断向右滑动。

下面画图理解一下,needs 和 window 相当于计数器,分别记录 T 中字符出现次数和窗口中的相应字符的出现次数。

初始状态:
在这里插入图片描述

增加 right,直到窗口 [left, right] 包含了 T 中所有字符:
在这里插入图片描述
现在开始增加 left,缩小窗口 [left, right]。
在这里插入图片描述
直到窗口中的字符串不再符合要求,left 不再继续移动。
在这里插入图片描述
之后重复上述过程,先移动 right,再移动 left…… 直到 right 指针到达字符串 S 的末端,算法结束。

例题解析

1.和为S的连续正数序列

小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。没多久,他就得到另一组连续正数和为100的序列:18,19,20,21,22。现在把问题交给你,你能不能也很快的找出所有和为S的连续正数序列? Good Luck!
输出描述:
输出所有和为S的连续正数序列。序列内按照从小至大的顺序,序列间按照开始数字从小到大的顺序

class Solution {
public:
    //参考TCP的滑动窗口机制,采用滑动窗口思想,固定两个点
    vector<vector<int> > FindContinuousSequence(int sum) 
    {
        vector<vector<int>> vv;
        int first = 1,last = 2,total = 0;
        while(first < last)
        {
            //等差数列求和公式  total = (a0 + an) *n/2
            total = (first + last) * (last - first + 1)/2;
            if(total == sum)
            {
                vector<int> v;
                for(int i = first; i <= last; ++i)
                    v.push_back(i);
                vv.push_back(v);
                ++first;
            }
            else if(total > sum) // total > sum,让first走;
                ++first;
            else                //total < sum,让last走;
                ++last;
        }
        return vv;
    }
};

2.长度最小的子数组

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ,找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0。

示例:

输入:s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出:2
解释:子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums)
    {
        if(nums.size() == 0)
            return 0;
        int last = 0,_min = INT_MAX,sum = nums[0];
        for(int first = 0; first < nums.size(); ++first)
        {
            while(sum < s)  //让last走
            {
                if(last + 1 < nums.size())
                    ++last;
                else
                    break;
                sum += nums[last];
            }
            //走到这说明sum>=s
            if(sum >= s)
            {
                _min = min(_min,(last - first + 1));
            }
            sum -= nums[first];     //first走,且让sum减去first对应的值
        }
        if(_min == INT_MAX)
            return 0;
        return _min;           
    }
};

3.无重复字符的最长子串

给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: “abcabcbb”
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”,所以其长度为 3。
示例 2:

输入: “bbbbb”
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “b”,所以其长度为 1。
示例 3:

输入: “pwwkew”
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “wke”,所以其长度为 3。
请注意,你的答案必须是 子串 的长度,“pwke” 是一个子序列,不是子串。

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) 
    {
        if(s.size() == 0 || s.size() == 1)
            return s.size();
        int _max = 0,last = 0;
        //用unordered_set来记录是否出现重复
        unordered_set<char> se;
        se.insert(s[0]);
        for(int first = 0;first < s.size(); ++first)
        {   
            se.insert(s[first]);
            
            if(last == first) //相等让last走一步
                ++last;
            //如果last不越界且不重复
            while(last < s.size() && se.count(s[last]) != 1)
            {
                se.insert(s[last]);
                ++last;
            }
            //说明last越界或者出现重复,不管是什么情况,都要经历max比较
            _max = max(last - first,_max);
            //删除起始元素
            se.erase(s[first]);
        }
        return _max;
    }
};
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