滑动窗口算法java示例

### 回答1：

滑动窗口算法是一种计算机算法，它可以用来搜索字符串中的子串。下面是一个Java的示例代码，用于实现滑动窗口算法：
public int search(String text, String pattern) {
int n = text.length();
int m = pattern.length();
for (int i = 0; i <= n-m; i++) {
int j;
for (j = 0; j < m; j++) {
if (text.charAt(i+j) != pattern.charAt(j)) {
break;
}
}
if (j == m) {
return i;
}
}
return -1;
}

### 回答2：
滑动窗口算法是一种常用的算法技巧，用于解决字符串或数组的子序列问题。

下面是一个用Java实现的滑动窗口算法的示例：

public class SlidingWindow {
    public static int findMaxSum(int[] nums, int k) {
        int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
        int windowSum = 0;
        
        // 计算初始窗口的和
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            windowSum += nums[i];
        }
        
        // 滑动窗口
        for (int i = k; i < nums.length; i++) {
            windowSum += nums[i] - nums[i - k];
            maxSum = Math.max(maxSum, windowSum);
        }
        
        return maxSum;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7};
        int k = 3;
        
        int maxSum = findMaxSum(nums, k);
        System.out.println("滑动窗口中最大的和为：" + maxSum);
    }
}

在上述示例中，我们计算了一个数组nums的大小为k的滑动窗口中的最大和。首先，我们计算了初始窗口的和。然后，我们通过滑动窗口的方式更新窗口的和，每次移动一个元素。我们使用一个变量`maxSum`来保存窗口中的最大和，并在移动窗口时更新该值。最后，我们返回`maxSum`作为结果。

以上就是一个滑动窗口算法的Java示例。这种算法在解决子序列问题和滑动窗口问题时非常实用。

### 回答3：
滑动窗口算法是一种经典的解决问题的方法，它的核心思想是通过维护一个固定大小的窗口来解决问题。这个窗口可以是一个数组或是一个双指针区间，随着窗口的移动，我们可以快速得到一些问题的解。

下面是一个简单的Java示例来说明滑动窗口算法的应用。

public class SlidingWindowAlgorithm {
    public int findMaxSum(int[] nums, int k) {
        int windowSum = 0;
        int maxSum = 0;
        int windowStart = 0;

        for (int windowEnd = 0; windowEnd < nums.length; windowEnd++) {
            windowSum += nums[windowEnd];

            if (windowEnd >= k - 1) {
                maxSum = Math.max(maxSum, windowSum);
                windowSum -= nums[windowStart];
                windowStart++;
            }
        }

        return maxSum;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SlidingWindowAlgorithm slidingWindow = new SlidingWindowAlgorithm();
        int[] nums = {2, 1, 5, 1, 3, 2};
        int k = 3;
        int maxSum = slidingWindow.findMaxSum(nums, k);
        System.out.println("滑动窗口中的最大和为: " + maxSum);
    }
}

在这个示例中，我们需要找出长度为k的连续子数组的最大和。使用滑动窗口算法，我们维护一个窗口的大小为k，通过循环逐步移动窗口的起始位置和结束位置。每次窗口移动后，我们根据窗口内的元素计算窗口的和。当窗口的结束位置达到数组的末尾时，我们就得到了连续子数组的最大和。

这个示例中的滑动窗口算法的时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。通过维护窗口的和，我们在一次循环中就能得到结果，避免了暴力穷举的方法。滑动窗口算法在处理连续子数组、字符串等问题时具有高效的特点，是解决这类问题的常用方法。