深入理解Sliding Window算法

一、什么是Sliding Window算法

Sliding Window算法是一种经典的双指针算法,通常用于处理数组和字符串的问题。Sliding Window算法的核心思想是维护一个窗口,窗口大小可以动态调整,通过移动指针,更新窗口内容,从而得出问题的解。

Sliding Window算法的时间复杂度通常为O(N),空间复杂度为O(1)。

二、Sliding Window算法的应用

Sliding Window算法通常适用于以下场景:

1、找出满足一定条件的最短/最长子串;

2、寻找连续子串,使得子串等于某个特定值或满足某些条件;

3、找出所有满足一定条件的子串。

三、Sliding Window算法的实现

Sliding Window算法通常需要定义左右指针,以及一个维护窗口信息的数据结构。具体实现方式可以分为以下几步:

1、窗口初始化

定义左右指针,初始化之前先处理一些特殊情况。

return; // 特殊情况处理
int left = 0, right = 0; // 定义左右指针

2、移动右指针

根据题目要求,移动右指针并更新窗口内容,直到窗口不满足要求。

while (right < n) {
    if (window needs to grow) {
        right++;
        update window;
    } else {
        break;
    }
}

3、移动左指针

窗口不满足要求后,移动左指针并更新窗口内容,直到窗口重新满足要求。

while (left <= right) {
    if (window needs to shrink) {
        update window;
        left++;
    } else {
        break;
    }
}

四、Sliding Window算法的优化

Sliding Window算法的时间复杂度通常为O(N),但在实际应用中,可以通过一些技巧进一步优化。

1、用哈希表处理字符映射

如果处理的字符串包含字符映射,可以采用哈希表来快速查找。例如,给定字符串s和t,判断s中是否包含t的排列之一:

bool check(string s, string t) {
    unordered_map needs, window;
    for (char c : t) needs[c]++;

    int left = 0, right = 0;
    int match = 0;

    while (right < s.size()) {
        char c1 = s[right];
        if (needs.count(c1)) {
            window[c1]++;
            if (window[c1] == needs[c1])
                match++;
        }
        right++;

        while (match == needs.size()) {
            if (window needs to shrink) {
                char c2 = s[left];
                if (needs.count(c2)) {
                    if (window[c2] == needs[c2])
                        match--;
                    window[c2]--;
                }
                left++;
            }

            // update result;
        }
    }

    // return result;
}

2、用滑动窗口处理数列问题

如果处理的是数列问题,可以采用滑动窗口技巧来处理。例如,给定一个序列和一个整数s,找出这个序列中符合条件的连续子序列的长度最小值:

int minSubArrayLen(int s, vector& nums) {
    int n = nums.size();
    int ans = INT_MAX;
    int left = 0, sum = 0;

    for (int right = 0; right = s) {
            ans = min(ans, right - left + 1);
            sum -= nums[left++];
        }
    }

    return ans == INT_MAX ? 0 : ans;
}

五、总结

Sliding Window算法是一种高效的处理数组和字符串问题的算法,核心思想是通过维护一个可调整大小的窗口,通过移动指针求解问题。在实际应用中,可以通过一些技巧进一步优化算法性能。

原创文章,作者:OYPL,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/142580.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
OYPLOYPL
上一篇 2024-10-12 09:44
下一篇 2024-10-12 09:44

相关推荐

  • 蝴蝶优化算法Python版

    蝴蝶优化算法是一种基于仿生学的优化算法,模仿自然界中的蝴蝶进行搜索。它可以应用于多个领域的优化问题,包括数学优化、工程问题、机器学习等。本文将从多个方面对蝴蝶优化算法Python版…

    编程 2025-04-29
  • Python实现爬楼梯算法

    本文介绍使用Python实现爬楼梯算法,该算法用于计算一个人爬n级楼梯有多少种不同的方法。 有一楼梯,小明可以一次走一步、两步或三步。请问小明爬上第 n 级楼梯有多少种不同的爬楼梯…

    编程 2025-04-29
  • AES加密解密算法的C语言实现

    AES(Advanced Encryption Standard)是一种对称加密算法,可用于对数据进行加密和解密。在本篇文章中,我们将介绍C语言中如何实现AES算法,并对实现过程进…

    编程 2025-04-29
  • Harris角点检测算法原理与实现

    本文将从多个方面对Harris角点检测算法进行详细的阐述,包括算法原理、实现步骤、代码实现等。 一、Harris角点检测算法原理 Harris角点检测算法是一种经典的计算机视觉算法…

    编程 2025-04-29
  • 数据结构与算法基础青岛大学PPT解析

    本文将从多个方面对数据结构与算法基础青岛大学PPT进行详细的阐述,包括数据类型、集合类型、排序算法、字符串匹配和动态规划等内容。通过对这些内容的解析,读者可以更好地了解数据结构与算…

    编程 2025-04-29
  • 瘦脸算法 Python 原理与实现

    本文将从多个方面详细阐述瘦脸算法 Python 实现的原理和方法,包括该算法的意义、流程、代码实现、优化等内容。 一、算法意义 随着科技的发展,瘦脸算法已经成为了人们修图中不可缺少…

    编程 2025-04-29
  • 神经网络BP算法原理

    本文将从多个方面对神经网络BP算法原理进行详细阐述,并给出完整的代码示例。 一、BP算法简介 BP算法是一种常用的神经网络训练算法,其全称为反向传播算法。BP算法的基本思想是通过正…

    编程 2025-04-29
  • 粒子群算法Python的介绍和实现

    本文将介绍粒子群算法的原理和Python实现方法,将从以下几个方面进行详细阐述。 一、粒子群算法的原理 粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO…

    编程 2025-04-29
  • Python回归算法算例

    本文将从以下几个方面对Python回归算法算例进行详细阐述。 一、回归算法简介 回归算法是数据分析中的一种重要方法,主要用于预测未来或进行趋势分析,通过对历史数据的学习和分析,建立…

    编程 2025-04-28
  • 象棋算法思路探析

    本文将从多方面探讨象棋算法,包括搜索算法、启发式算法、博弈树算法、神经网络算法等。 一、搜索算法 搜索算法是一种常见的求解问题的方法。在象棋中,搜索算法可以用来寻找最佳棋步。经典的…

    编程 2025-04-28

发表回复

登录后才能评论