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滑动窗口技术详解:高效解决子数组问题 滑动窗口是一种在数组或字符串等输入数据中定义窗口(或范围)并移动该窗口以…

滑动窗口技术详解:高效解决子数组问题

滑动窗口是一种在数组或字符串等输入数据中定义窗口(或范围)并移动该窗口以执行特定操作的技术。它广泛应用于算法中,例如查找特定和的子数组、查找具有唯一字符的最长子字符串等。

滑动窗口主要分为两种类型:

  1. 固定大小滑动窗口: 窗口大小固定不变,窗口在数据中逐个元素移动。
  2. 可变大小滑动窗口: 窗口大小动态调整。右指针每次迭代递增,只有在不满足特定条件时才移动左指针。左指针持续移动直到条件再次满足或到达右指针。

何时使用滑动窗口?

当需要计算最大或最小子数组,或执行任何与子数组相关的操作时,滑动窗口通常是高效的解决方案。

立即学习“”;

滑动窗口通用模板:

function fn(arr):     left = 0     for (int right = 0; right < arr.length; right++):         // 在窗口内执行操作         // ...         // 根据条件调整左指针 left         // ...
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示例:最小长度子数组和

给定一个正整数数组 nums 和一个正整数目标 target,找到总和大于等于 target 的子数组的最小长度。如果没有这样的子数组,则返回 0。

测试用例:

  • 输入: target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出: 2 (子数组 [4,3] 长度最小)
  • 输入: target = 4, nums = [1,4,4] 输出: 1
  • 输入: target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1] 输出: 0

暴力法:

暴力法的时间复杂度为 O(n³)。

滑动窗口法:

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算法:

  1. 初始化左右指针 left 和 right,以及变量 currentSum (当前窗口和) 和 minLen (最小窗口长度)。
  2. 每次迭代递增 right 指针。
  3. 检查窗口和是否大于等于 target。如果大于等于,则尝试缩小窗口,移动 left 指针直到窗口和不再满足条件,并更新 minLen。
  4. 继续迭代直到 right 指针遍历完数组。

时间复杂度: O(n) 空间复杂度: O(1)

通过滑动窗口算法,我们将时间复杂度从 O(n³) 降低到 O(n)。

以上就是滑动窗口|| ||数据结构和算法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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作者: nijia

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