leetcode之滑動窗口算法小結

leetcode刷題——總結字符串滑動窗口思想解法

做了一些字符串題目后，查看題解的時候看到了滑動窗口思想，之前都沒有去了解過，看一些文章也比較模糊，想自己總結弄懂，然后能夠講接地氣給你們看。

是什么

【滑動窗口算法】（sliding window algorithm）--想必大家都有在平常生活中遇到過滑動窗口的場景，這個算法淺白來講就是這樣的感覺，滑動窗口（滿足了連續的位置），改變長度或者位置，去獲得不同要求的結果，很明顯的是這個窗口滑動距離滿足不超過這個窗戶整體長度，所以在處理一些字符/數組的子部分的問題時候，可能就派上用場了。

簡單的數組滑動實例：

leetcode3-求無重復字符的最長子串長度

輸入: "abcabcbb"
輸出: 3 
解釋: 因為無重復字符的最長子串是 "abc"，所以其長度為 3。
輸入: "pwwkew"
輸出: 3
解釋: 因為無重復字符的最長子串是 "wke"，所以其長度為 3。
     請注意，你的答案必須是 子串 的長度，"pwke" 是一個子序列，不是子串

滑動窗口問題的解決一般都得設置好雙指針。

leetcode76-最小覆蓋子串

答案解析如下

模板

在leetcode上有一位大佬總結出來了模板，可以參考下

大致邏輯如下

int left = 0, right = 0;

while (right < s.size()) {`
    // 增大窗口
    window.add(s[right]);
    right++;
    
    while (window needs shrink) {
        // 縮小窗口
        window.remove(s[left]);
        left++;
    }
}
//對應上面的例題，中間的while條件需要自己去修改，原理是一樣的，遇到不符合的條件，就調整窗口大小

  public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        int left = 0 , right = 0;
        char[] needs = new char[128];             //相當於hashMap，用於記錄每個字符的個數
        char[] windows = new char[128];
        for (int i = 0; i < p.length(); i++) {
            needs[p.charAt(i)]++;
        }
        //統計符合要求字符個數
        int count =0;
        while(right < s.length()){

            char ch = s.charAt(right);
            windows[ch]++;
            if (needs[ch] > 0 && needs[ch] >= windows[ch]){
                count++;
            }
            //長度滿足條件
            while( count == p.length()){
                //加入符合要求的結果
                if (right + 1 - left == p.length()){
                    list.add(left);
                }
                //經過一輪的條件滿足，要向下繼續尋找，不符合下面要求，則滑動窗口，往右走
                char ch1 = s.charAt(left);
                //這一步是有點難理解的，一開始我是結合例子，步步過才掌握了。很巧妙
                if (needs[ch1] > 0){
                    //這里是通過剔除已經滿足的窗邊位置，這樣才可以往下走，重新往右搜索
                    windows[ch1]--;
                    if ( windows[ch1] < needs[ch1]){
                        count--;
                    }
                }
                left++;
            }
            right++;
        }
        return list;
    }

作用

• 滑動窗口算法可以解決字符串或者數組的一些子部分問題，比如一些要求連續的子部分
• 同時可以提高效率，減低時間復雜度，將嵌套問題優化。
• 在有些字符串情況下，比kmp算法還要高效