引言:
滑动窗口算法是一种用于解决数组/字符串问题的有效技巧。它可以用来解决一系列问题,例如求解子数组/子字符串的最大值、最小值、平均值、和、特定条件下的个数等。在本篇博客中,我们将详细介绍滑动窗口算法的原理,并通过几个具体的题目示例来加深理解。
一、滑动窗口算法原理
滑动窗口算法的核心思想是维护一个窗口,该窗口在数组/字符串上滑动,以解决问题。窗口通常是一个连续的子数组或子字符串,它的大小可以根据问题的要求而变化。算法的关键在于如何在窗口滑动的过程中有效地更新窗口的状态,并根据问题的特点进行相应的处理。
具体来说,滑动窗口算法通常包括以下几个步骤:
- 初始化窗口的起始位置和结束位置。
- 使用循环遍历数组/字符串,不断调整窗口的位置。
- 在每次移动窗口时,更新窗口内部的状态,例如计算子数组的和、平均值等。
- 根据问题的要求,确定是否需要更新结果。
通过这种方式,我们可以在较小的时间复杂度内解决一系列与数组/字符串相关的问题。
二、示例题目
接下来,我们通过几个具体的题目示例来演示滑动窗口算法的应用。
题目一:最大连续1的个数
问题描述:
给定一个二进制数组 nums
和一个整数 k
,如果可以翻转最多 k
个 0
,则返回 数组中连续 1
的最大个数 。
示例输入:
nums = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2
示例输出:
6
解题思路:
维护一个窗口,窗口内最多包含 k 个 0。当窗口内的 0 的个数超过 k 时,我们需要缩小窗口的大小,以满足条件。通过不断移动窗口的右边界,我们可以得到最长的连续 1 的子数组长度。
public int longestOnes(int[] nums, int k) {
int len = nums.length;
int ret = -1;
for (int l = 0, r = 0, zero = 0; r < len; r++) {
if (nums[r] == 0) zero++;
while (zero > k) {
if (nums[l++] == 0) zero--;
}
ret = Math.max(ret, r - l + 1);
}
return ret;
}
题目二:无重复字符的最长子串
问题描述:
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。
示例输入:
"abcabcbb"
示例输出:
3
解题思路:
利用哈希集合来存储字符,维护一个滑动窗口,遍历字符串并更新窗口的大小。
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
Set<Character> set = new HashSet<>();
int maxLen = 0;
int left = 0;
int right = 0;
while (right < s.length()) {
if (!set.contains(s.charAt(right))) {
set.add(s.charAt(right));
maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);
right++;
} else {
set.remove(s.charAt(left));
left++;
}
}
return maxLen;
}
总结:
滑动窗口算法是解决一系列数组/字符串问题的有效技巧。通过维护一个窗口,在遍历数组/字符串的过程中不断调整窗口的大小,并根据问题的要求更新窗口的状态,可以在较短的时间内解决复杂的问题。在实际应用中,我们可以根据具体的问题特点来设计滑动窗口算法,并灵活运用其思想解决各种问题。