掌握编程面试技巧：滑动窗口模式解析

是一本专注于帮助读者掌握编码面试中常见模式的指南书。本书涵盖了多种编程问题的解决模式，其中模式1：滑动窗口是面试中经常考察的算法模式之一。滑动窗口技术特别适用于解决数组或字符串相关的问题，其中需要找到满足某些条件的连续元素序列。在滑动窗口模式下，可以通过维护一个窗口来遍历数组或字符串，窗口代表当前考虑的子数组或子字符串。 在滑动窗口模式中，一个典型的例子是查找子数组的平均值。为了解决这个问题，可以采用两种不同的方法：蛮力法和滑动窗法。 蛮力法的思路是通过两层嵌套循环遍历数组中所有可能的长度为K的连续子数组，并计算每个子数组的平均值，然后将这些平均值放入结果数组中。这种方法的时间复杂度是O(N*K)，其中N是数组的长度，K是子数组的长度。对于较大的数组或较大的K值，这种方法可能会非常慢。 下面是一个使用蛮力法查找连续子数组平均值的示例代码： ```javascript function find_averages_of_subarrays(K, arr) { let result = []; for(let i = 0; i < arr.length - K + 1; i++) { // find sum of next k elements let sum = 0; for(let j = i; j < i + K; j++) { sum += arr[j]; } result.push(sum / K); } return result; } console.log(find_averages_of_subarrays(5, [1, 3, 2, 6, -1, 4, 1, 8, 2])); ``` 滑动窗法是优化蛮力法的一个有效手段。在滑动窗法中，我们维护一个固定大小为K的窗口，并用它来计算子数组的平均值。通过在遍历数组的过程中不断更新窗口内的元素和，我们可以避免重复计算，从而将时间复杂度降低到O(N)。以下是一个使用滑动窗法的示例代码： ```javascript function find_averages_of_subarrays(K, arr) { let result = []; let windowSum = 0.0; let windowStart = 0; for(let windowEnd = 0; windowEnd < arr.length; windowEnd++) { // Add the next element to the window windowSum += arr[windowEnd]; // When the window size is K, we slide it if(windowEnd >= K - 1) { result.push(windowSum / K); // Remove the element going out of the window windowSum -= arr[windowStart]; // Slide the window ahead windowStart++; } } return result; } console.log(find_averages_of_subarrays(5, [1, 3, 2, 6, -1, 4, 1, 8, 2])); ``` 在上述滑动窗法的代码示例中，我们使用两个指针`windowStart`和`windowEnd`来表示当前窗口的起始和结束位置。通过在每次迭代中将新元素加入到窗口和总和中，并在窗口大小达到K时计算平均值和移动窗口，从而避免了不必要的计算。 在面试中，掌握滑动窗口算法对于快速解决涉及连续子数组或子字符串的问题至关重要。滑动窗口技术是一种通用的方法，可以广泛应用于各种不同的问题场景中，例如寻找无重复字符的最长子串、最小覆盖子串等。通过熟练应用这一模式，可以显著提升解决编码面试问题的能力和效率。