"LeetCode 刷题挑战,包括双指针法解决 LK997 问题和滑动窗口法解决 LK209 问题的代码实现"
在这次的 LeetCode 刷题打卡中,我们关注了两种不同的算法方法:双指针法和滑动窗口法。首先,我们来看双指针法的应用,它被用来解决编号为 LK997 的问题。这个问题要求我们对一个整数数组中的每个元素进行平方操作,然后返回平方后的数组,但按非递减顺序排列。
在提供的代码中,我们看到 `sortedSquares` 方法通过定义两个指针 `left` 和 `right` 分别从数组的两端开始。初始化时,`left` 指向数组的第一个元素,`right` 指向最后一个元素,`resIndex` 用于存储排序后结果数组的当前索引。关键在于使用 `while` 循环,确保 `right` 不小于 `left`,防止错过特殊情况,如数组只有一个元素的情况。在循环内,我们计算左右两边元素的平方值,并根据它们的大小关系更新结果数组。如果 `leftPow` 大于 `rightPow`,说明左边元素的平方更大,我们移动 `left` 指针并更新结果;否则,我们更新 `right` 指针并将 `rightPow` 添加到结果数组。循环结束后,返回结果数组。
接下来,我们讨论滑动窗口法,这是解决 LK209 问题的另一种策略。该问题要求找到数组中最小子数组的长度,使得子数组的和大于或等于给定的目标值。在提供的代码片段中,`minSubArrayLen` 方法使用了两个指针 `slow` 和 `fast`,分别表示窗口的起始和结束位置。初始时,`sum` 记录窗口内的和,与目标值 `target` 进行比较。当 `sum` 小于 `target` 时,我们会扩大窗口,将 `fast` 指针向右移动,直到找到满足条件的子数组。在移动过程中,我们不断更新最小长度 `result`。
需要注意的是,在实际应用滑动窗口法时,我们需要考虑窗口的收缩过程,即当窗口内元素总和大于或等于目标值时,需要调整窗口大小。在提供的代码中,这部分逻辑没有完全实现,只给出了窗口扩展的部分。完整的解决方案应该包括窗口收缩的逻辑,即在满足条件时,同时移动 `slow` 指针,缩小窗口,直到 `sum` 变得不再满足条件。
总结来说,双指针法和滑动窗口法是解决数组操作问题的常用算法。双指针法适合处理两端同时进行的操作,例如排序、查找等;而滑动窗口法则适用于查找满足特定条件的连续子序列,它可以在 O(n) 时间复杂度内解决问题。在实际编程中,理解并灵活运用这些方法对于解决 LeetCode 等在线编程挑战至关重要。