滑动窗口leetcode
时间: 2023-08-22 13:05:47 浏览: 69
滑动窗口是一种常用的算法技巧,可以用于解决一类问题,其中包括一些LeetCode上的题目。通过维护一个窗口,我们可以在线性时间内解决一些需要处理连续子数组或子字符串的问题。以下是一些常见的滑动窗口问题:
1. 最小覆盖子串(Minimum Window Substring):给定一个字符串S和一个字符串T,在S中找出包含T所有字符的最小子串。
2. 字符串的排列(Permutation in String):给定两个字符串s1和s2,判断s2是否包含s1的排列。
3. 找到字符串中所有字母异位词(Find All Anagrams in a String):给定一个字符串s和一个非空字符串p,找到s中所有是p的字母异位词的子串。
4. 替换后的最长重复字符(Longest Repeating Character Replacement):给定一个只包含大写英文字母的字符串s,你可以将一个字母替换成任意其他字母,使得包含重复字母的最长子串的长度最大化。
5. 至多包含两个不同字符的最长子串(Longest Substring with At Most Two Distinct Characters):给定一个字符串s,找出至多包含两个不同字符的最长子串的长度。
以上只是几个例子,滑动窗口可以应用于更多类型的问题。在解决这些问题时,我们通常使用两个指针来表示窗口的左右边界,并根据具体问题的要求移动窗口。在每次移动窗口时,我们可以更新窗口的状态,例如统计字符出现次数、判断窗口是否满足条件等。
相关问题
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。
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:
```java
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。
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