leetcode滑动窗口

滑动窗口是一种常用的算法技巧，在解决一些字符串或数组相关的问题时特别有用。它通过维护一个可变大小的窗口来解决问题。

具体地说，滑动窗口算法通常包含以下步骤：

1. 初始化左右指针，用于定义窗口的边界。
2. 扩展窗口：右指针向右移动，逐步扩大窗口。
3. 判断是否满足条件：根据题目要求，判断当前窗口内的元素是否满足特定条件。
4. 缩小窗口：当窗口内元素不满足条件时，左指针向右移动，逐步缩小窗口。
5. 更新结果：根据题目要求，更新最终结果。

这是一个简单的滑动窗口算法框架，具体实现时需要根据不同问题的需求进行调整和优化。在LeetCode上有很多关于滑动窗口的问题，你可以根据具体问题的描述和要求来实现相应的解法。

相关问题

leetcode滑动窗口java

滑动窗口是一种常用的算法技巧，在解决一些字符串或数组相关问题时特别有效。下面是一个使用Java实现的滑动窗口算法示例：

public class SlidingWindow {
    public int slidingWindow(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        int sum = 0;
        int maxSum = Integer.MIN_VALUE;

        for (int i = 0; i < k; i++) {
            sum += nums[i];
        }

        maxSum = sum;

        for (int i = k; i < n; i++) {
            sum = sum - nums[i - k] + nums[i];
            maxSum = Math.max(maxSum, sum);
        }

        return maxSum;
    }
}

以上代码是一个简单的滑动窗口算法示例，用于求解给定数组 `nums` 中长度为 `k` 的连续子数组的最大和。算法的基本思想是先计算出初始窗口内元素的和，然后通过每次移动窗口来更新窗口内元素的和，并不断更新最大和。最后返回最大和即可。

希望这个示例对你有所帮助！如果你有其他问题，请随时提问。

leetcode滑动窗口的最大值

根据引用\[1\]，可以使用暴力解法来求解滑动窗口的最大值。具体的做法是，遍历数组，对于每个窗口，使用一个内部循环来找到窗口中的最大值，并将其存储在结果数组中。时间复杂度为O(n*k)，其中n为数组长度，k为窗口大小。

根据引用\[2\]，还可以使用队列来求解滑动窗口的最大值。具体的做法是，使用一个双端队列来维护一个单调递减的窗口。遍历数组，对于每个元素，首先判断队头是否在滑动窗口范围内，如果不在，则将其从队头移除。然后，将当前元素与队尾元素比较，如果当前元素大于队尾元素，则将队尾元素移除，直到队列为空或者当前元素小于等于队尾元素。最后，将当前元素的索引插入队尾。如果滑动窗口的元素个数达到了k个，并且始终维持在窗口中，就将队头元素加入答案数组中。时间复杂度为O(n)，其中n为数组长度。

综上所述，可以使用暴力解法或者使用队列来求解leetcode滑动窗口的最大值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [leetcode239. 滑动窗口最大值](https://blog.csdn.net/kkkkuuga/article/details/124829581)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Leetcode#239. 滑动窗口最大值 （Java解法）](https://blog.csdn.net/paranior/article/details/114890555)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]