【基础算法】滑动窗口

1.长度最小的子数组

长度最小的子数组

思路：

滑动窗口四步-》

1.进窗口

2.判断

3.出窗口

4.更新结果-》这个更新结果的位置就题而定

class Solution {
public:
    int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
        int ret = INT_MAX, sum = 0;
        for(int left = 0, right = 0; right < nums.size(); right++)
        {
            sum += nums[right]; //进窗口
            while(sum >= target)//判断
            {
                ret = min(ret, right - left + 1);
                sum -= nums[left++]; //出窗口
            }
        }
        return ret == INT_MAX ? 0 : ret;
    }
};

2.无重复字符的最长子串

无重复字符的最长子串

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int hash[128] = { 0 };
        int n = s.size();
        int left = 0, right = 0, ret = 0;
        while(right < n)
        {
            hash[s[right]]++;//进窗口
            while(hash[s[right]] > 1)//判断
                hash[s[left++]]--;//出窗口
            ret = max(ret, right - left + 1);//更新结果
            right++;
        }
        return ret;
    }
};

3.最大连续1的个数

 最大连续1的个数

class Solution {
public:
    int longestOnes(vector<int>& nums, int k) {
        int zero = 0;//记录0的个数
        int ret = 0;
        int n = nums.size();
        if(k >= n) return n; // 处理细节问题
        for(int left = 0, right = 0; right < n; right++)
        {
            if(nums[right] == 0) zero++;//进窗口
            while(zero > k)
                if(nums[left++] == 0) zero--;//出窗口 
            ret = max(ret, right - left + 1); //更新结果
        }
        return ret;
    }
};

4.将x减到0的最小操作数

将x减到0的最小操作数

class Solution {
public:
    int minOperations(vector<int>& nums, int x) {
        int len = -1, sum = 0, n = nums.size();
        for(int i : nums) sum += i;//数组的和
        int target = sum - x;
        if(target < 0) return -1; //处理细节问题
        for(int left = 0, right = 0, tmp = 0; right < n; right++)
        {
            tmp += nums[right]; //进窗口
            while(tmp > target)//判断,不判断等于target的原因：等于就找到了我们要的结果，无需再出窗口
                tmp -= nums[left++];//出窗口
            if(tmp == target) //更新结果
                len = max(len, right - left + 1);
        }
        if(len == -1) return len;
        else return n - len;
    }
};

5.水果成篮

水果成篮

class Solution {
public:
    vector<int> findAnagrams(string s, string p) {
        int hash1[26] = { 0 };//记录p中的字符出现个数
        for(char ch : p) hash1[ch - 'a']++;
        int hash2[26] = { 0 };//记录窗口内的字符出现个数
        int m = p.size();
        vector<int> ret;
        
        for(int left = 0, right = 0, cnt = 0; right < s.size(); right++)
        {
            char in = s[right];//进窗口
            if(++hash2[in - 'a'] <= hash1[in - 'a']) cnt++;//cnt用来记录窗口中出现有效字符的个数
            if(right - left + 1 > m) //判断
            {
                //出窗口
                char out = s[left++];
                if(hash2[out - 'a']-- <= hash1[out - 'a']) cnt--;
            }
            if(cnt == m)
                ret.push_back(left);//更新结果
        }
        return ret;
    }
};

6.找到字符串中所有字母异位词

找到字符串中所有字母异位词

class Solution {
public:
    vector<int> findAnagrams(string s, string p) {
        int hash1[26] = { 0 };//记录p中的字符出现个数
        for(char ch : p) hash1[ch - 'a']++;
        int hash2[26] = { 0 };//记录窗口内的字符出现个数
        int m = p.size();
        vector<int> ret;
        
        for(int left = 0, right = 0, cnt = 0; right < s.size(); right++)
        {
            char in = s[right];//进窗口
            if(++hash2[in - 'a'] <= hash1[in - 'a']) cnt++;//cnt用来记录窗口中出现有效字符的个数
            while(right - left + 1 > m) //判断
            {
                //出窗口
                char out = s[left++];
                if(hash2[out - 'a']-- <= hash1[out - 'a']) cnt--;
            }
            if(cnt == m)
                ret.push_back(left);//更新结果
        }
        return ret;
    }
};

7.串联所有单词的子串

串联所有单词的子串

class Solution {
public:
    vector<int> findSubstring(string s, vector& words) {
        vector<int> ret;
 
        unordered_mapint> hash1;//记录word字符串数组中有效字符串的个数
        for(auto s : words) hash1[s]++;
        unordered_mapint> hash2;//记录窗口中有效字符串的个数
        int len = words[0].size(), n = words.size();
        for(int i = 0; i < len; i++)//执行len次滑动窗口
        {
            for(int left = i, right = i, cnt = 0; right + len <= s.size(); right += len)
            {
                string in = s.substr(right, len);
                if(++hash2[in] <= hash1[in]) cnt++;//进窗口，cnt记录窗口内有效字符串的个数
                while(right - left + 1 > n * len) //判断
                {
                    string out = s.substr(left, len);
                    if(hash2[out]-- <= hash1[out]) cnt--;//出窗口
                    left += len;
                }
                //更新结果
                if(cnt == n)
                    ret.push_back(left);
            }
        }
        return ret;
    }
};

 

8.最小覆盖子串

最小覆盖子串

class Solution {
public:
    string minWindow(string s, string t) {
        int hash1[128] = { 0 };//记录t中每个字符的频次
        int kinds = 0;//记录t中有效字符的种类
        for(char ch : t) if(hash1[ch]++ == 0) kinds++;
        int hash2[128] = { 0 };//记录窗口中每个字符出现的频次
        int minlen = INT_MAX, begin = -1;
        for(int left = 0, right = 0, cnt = 0; right < s.size(); right++)
        {
            //进窗口
            char in = s[right];
            if(++hash2[in] == hash1[in]) cnt++;//cnt用来记录窗口内有效字符的种类
            while(cnt == kinds)//判断是否符合条件
            {
                //更新结果
                if(right - left + 1 < minlen)
                {
                    minlen = right - left + 1;
                    begin = left;
                }
                char out = s[left++];
                if(hash2[out]-- == hash1[out]) cnt--;//出窗口
            }
        }
        if(begin == -1) return "";
        else return s.substr(begin, minlen);
    }
};