刷题笔记 - 滑动窗口
文章目录
- 滑动窗口
- 最长无重复子串
- 最小覆盖子串
- 串联所有单词的子串
- 长度最小的子数组
- 滑动窗口最大值
- 字符串的排列
- 最小区间
滑动窗口
所有题目来自leetcode的回答:https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/solutions/3982/hua-dong-chuang-kou-by-powcai
会员题没有列出来。
最长无重复子串
题目:https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/description/
class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {int n = s.length();if (n == 0) return 0;Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();int res = 0, left = 0;for (int i = 0; i < n; i ++) {if (map.containsKey(s.charAt(i))) {left = Math.max(left, map.get(s.charAt(i)) + 1);}map.put(s.charAt(i), i);res = Math.max(res, i - left + 1);}return res;}
}
最小覆盖子串
题目:https://leetcode.cn/problems/minimum-window-substring/description/
class Solution {Map<Character, Integer> cnts = new HashMap<>();Map<Character, Integer> cntt = new HashMap<>();public String minWindow(String s, String t) {int ls = s.length(), lt = t.length();int milen = Integer.MAX_VALUE, st = 0, ed = 0, mist = 0, mied = 0;boolean isNull = false;for (int i = 0 ; i < lt; i ++) {cntt.put(t.charAt(i), cntt.getOrDefault(t.charAt(i), 0) + 1);}while (ed < ls) {if (cntt.containsKey(s.charAt(ed))) {cnts.put(s.charAt(ed), cnts.getOrDefault(s.charAt(ed), 0) + 1);while (check()) { // 这里是while,一步更新到第二个在cntt里的字符,过滤掉无用字符isNull = true;if (milen > ed - st + 1) {milen = ed - st + 1;mist = st;mied = ed;}if (cntt.containsKey(s.charAt(st))) {cnts.put(s.charAt(st), cnts.getOrDefault(s.charAt(st), 0) - 1);}st ++;}}ed ++;}if (!isNull) return "";return s.substring(mist, mied + 1);}private boolean check() {Iterator iter = cntt.entrySet().iterator();while (iter.hasNext()) {Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();Character key = (Character) entry.getKey();Integer val = (Integer) entry.getValue();if (cnts.getOrDefault(key, 0) < val) return false;}return true;}
}
串联所有单词的子串
题目:https://leetcode.cn/problems/substring-with-concatenation-of-all-words/description/
题解:https://leetcode.cn/problems/substring-with-concatenation-of-all-words/solutions/3825/chuan-lian-suo-you-dan-ci-de-zi-chuan-by-powcai
// 对words中的所有单词,维护一个单词计数map
// 串联子串中保证了每个子单词的原字符顺序不变
class Solution {public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {int ls = s.length(), n = words.length;int lw = n * words[0].length(), oneLen = words[0].length();List<Integer> res = new ArrayList<>();if (lw > ls) return res;Map<String, Integer> wordsMap = new HashMap<>();for (int i = 0; i < n; i ++) {wordsMap.put(words[i], wordsMap.getOrDefault(words[i], 0) + 1);}for (int i = 0; i < ls - lw + 1; i ++) { // i < ls - lw + 1,保证能枚举到最后一个窗口的第一个下标位置Map<String, Integer> tmpMap = new HashMap<>();for (int j = i; j < i + lw; j += oneLen) {String subStr = s.substring(j, j + oneLen);tmpMap.put(subStr, tmpMap.getOrDefault(subStr, 0) + 1);}if (wordsMap.equals(tmpMap)) res.add(i);}return res; }
}
优化:(常规的滑动窗口思路,和最小覆盖子串的代码逻辑相似)
class Solution {public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {int ls = s.length(), n = words.length;int lw = n * words[0].length(), oneLen = words[0].length();List<Integer> res = new ArrayList<>();if (lw > ls) return res;Map<String, Integer> wordsMap = new HashMap<>();for (int i = 0; i < n; i ++) {wordsMap.put(words[i], wordsMap.getOrDefault(words[i], 0) + 1);}for (int i = 0; i < oneLen; i ++) { // 保证枚举到所有单词[0...oneLen], [1...oneLen + 1], ...int st = i, ed = i, cnt = 0;Map<String, Integer> tmpMap = new HashMap<>();while (ed < ls - oneLen + 1) { // 同解法一的判断String subStr = s.substring(ed, ed + oneLen);tmpMap.put(subStr, tmpMap.getOrDefault(subStr, 0) + 1);ed += oneLen;cnt ++; // 当前窗口里有几个单词while(tmpMap.getOrDefault(subStr, 0) > wordsMap.getOrDefault(subStr, 0)) {// 窗口里的单词并不在wordsMap里,移动窗口// 或者,窗口里当前单词重复出现了,移动窗口String stStr = s.substring(st, st + oneLen); // 窗口里最左边的单词tmpMap.put(stStr, tmpMap.getOrDefault(stStr, 0) - 1);st += oneLen;cnt --;}if (cnt == n) res.add(st);}}return res;}
}
再优化(直接跳过不在words里的单词和窗口):
class Solution {public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {int ls = s.length(), n = words.length;int lw = n * words[0].length(), oneLen = words[0].length();List<Integer> res = new ArrayList<>();if (lw > ls) return res;Map<String, Integer> wordsMap = new HashMap<>();for (int i = 0; i < n; i ++) {wordsMap.put(words[i], wordsMap.getOrDefault(words[i], 0) + 1);}for (int i = 0; i < oneLen; i ++) { // 保证枚举到所有单词[0...oneLen], [1...oneLen + 1], ...int st = i, ed = i, cnt = 0;Map<String, Integer> tmpMap = new HashMap<>();while (ed < ls - oneLen + 1) { // 同解法一的判断String subStr = s.substring(ed, ed + oneLen);ed += oneLen;if (!wordsMap.containsKey(subStr)) {/**当前窗口的当前单词不是words里的单词,肯定不符合题意,更新窗口。题中要求所有串联单词必须挨在一起,这个判断过滤掉不挨在一起的窗口*/cnt = 0;st = ed;tmpMap.clear();continue;}tmpMap.put(subStr, tmpMap.getOrDefault(subStr, 0) + 1);cnt ++; // 当前窗口里有几个单词while(tmpMap.getOrDefault(subStr, 0) > wordsMap.getOrDefault(subStr, 0)) {// 窗口里的单词并不在wordsMap里,移动窗口// 或者,窗口里当前单词重复出现了,移动窗口String stStr = s.substring(st, st + oneLen); // 窗口里最左边的单词tmpMap.put(stStr, tmpMap.getOrDefault(stStr, 0) - 1);st += oneLen;cnt --;}if (cnt == n) res.add(st);}}return res;}
}
长度最小的子数组
题目:https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/description/
class Solution {public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {int n = nums.length;int milen = Integer.MAX_VALUE, st = 0, ed = 0, sum = 0;boolean isNull = false;while (ed < n) {sum += nums[ed];while (sum >= target) {isNull = true;if (milen > ed - st + 1) {milen = ed - st + 1;}sum -= nums[st];st ++;}ed ++;}if (!isNull) return 0;return milen;}
}
滑动窗口最大值
题目:https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/description/
题解:https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/solutions/2361228/239-hua-dong-chuang-kou-zui-da-zhi-dan-d-u6h0
class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {// 借鉴最小栈的思路,再O(1)时间内找出窗口内的最大值// 双向队列维持一个窗口内的非严格递减排序// 队头是窗口内的最大值int n = nums.length;if (k == 1) return nums;int[] res = new int[n - k + 1];Deque<Integer> dq = new LinkedList<>();int idx = 0;for (int i = 0; i < k; i ++) {while (!dq.isEmpty() && dq.peekLast() < nums[i]) {dq.removeLast();}dq.addLast(nums[i]);}res[idx ++] = dq.peekFirst();for (int i = k; i < n; i ++) {if (dq.peekFirst() == nums[i - k]) dq.removeFirst();while (!dq.isEmpty() && dq.peekLast() < nums[i]) {dq.removeLast();}dq.addLast(nums[i]);res[idx ++] = dq.peekFirst();}return res;}
}
字符串的排列
题目:https://leetcode.cn/problems/permutation-in-string/description/
题解-方法二:https://leetcode.cn/problems/smallest-range-covering-elements-from-k-lists/solutions/355881/zui-xiao-qu-jian-by-leetcode-solution
class Solution {public boolean checkInclusion(String s1, String s2) {int ls1 = s1.length(), ls2 = s2.length();if (ls1 > ls2) return false;int[] cnt1 = new int[26], cnt2 = new int[26];for (int i = 0; i < ls1; i ++) {cnt1[s1.charAt(i) - 'a'] ++;cnt2[s2.charAt(i) - 'a'] ++;}if (Arrays.equals(cnt1, cnt2)) return true;for (int i = ls1; i < ls2; i ++) {cnt2[s2.charAt(i - ls1) - 'a'] --;cnt2[s2.charAt(i) - 'a'] ++;if (Arrays.equals(cnt1, cnt2)) return true;}return false;}
}
最小区间
题目:https://leetcode.cn/problems/smallest-range-covering-elements-from-k-lists/description/
class Solution {public int[] smallestRange(List<List<Integer>> nums) {int n = nums.size();Map<Integer, List<Integer>> index = new HashMap<>();int mi = Integer.MAX_VALUE, mx = Integer.MIN_VALUE;for (int i = 0; i < n; i ++) {for (int item : nums.get(i)) {List<Integer> tmp = index.getOrDefault(item, new ArrayList<Integer>());tmp.add(i);index.put(item, tmp);if (mi > item) mi = item;if (mx < item) mx = item;}}int st = mi, ed = mi - 1, ansSt = 0, ansEd = Integer.MAX_VALUE, cnt = 0;// System.out.println(mi + ", " + mx);int[] interval = new int[n]; // 记录滑动窗口覆盖了多少区间,下标标识某个区间while (ed < mx) {ed ++;if (index.containsKey(ed)) {for (int idx : index.get(ed)) { // 枚举被覆盖的区间interval[idx] ++;if (interval[idx] == 1) { // idx标识的区间第一次被覆盖时,标记该区间被覆盖cnt ++;}while (cnt == n) { // 当所有区间被覆盖,更新最小区间和窗口if (ed - st < ansEd - ansSt) {// System.out.println("*--*-*-");ansSt = st;ansEd = ed;}if (index.containsKey(st)) { // 更新最小区间的左端点,看是否能覆盖全部区间for (int leftIdx : index.get(st)) {interval[leftIdx] --;if (interval[leftIdx] == 0) {cnt --;}}}st ++;}}}}return new int[] {ansSt, ansEd};}
}
相关文章:
刷题笔记 - 滑动窗口
文章目录 滑动窗口最长无重复子串最小覆盖子串串联所有单词的子串长度最小的子数组滑动窗口最大值字符串的排列最小区间 滑动窗口 所有题目来自leetcode的回答:https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/solutions/3982/hua-d…...

Docker搭建LNMP+Wordpress的实验
目录 一、项目的介绍 1、项目需求 2、服务器环境 3、任务需求 二、Linux系统基础镜像 三、部署Nginx 1、建立工作目录 2、编写Dockerfile 3、准备nginx.conf配置文件 4、设置自定义网段和创建镜像和容器 5、启动镜像容器 6、验证nginx 三、Mysql 1、建立工作目录…...

使用Python Pandas实现两表对应列相加(即使表头不同)
目录 引言 Pandas库简介 实现对应列相加 步骤一:加载数据 步骤二:重命名列 步骤三:对应列相加 步骤四:保存结果 案例分析 结论 引言 在数据分析和处理的日常工作中,我们经常会遇到需要将来自不同数据源的数据…...

Linux 虚拟主机切换php版本及参数
我使用的Hostease的Linux虚拟主机产品,由于网站程序需要支持高版本的PHP,程序已经上传到主机,但是没有找到切换PHP以及查看PHP有哪些版本的位置,因此咨询了Hostease的技术支持,寻求帮助了解到可以实现在cPanel面板上找到此切换PHP版本的按钮&…...
Content-Type详解
...

GaussDB数据库SQL系列-复合查询
目录 一、前言 二、复合查询基础 三、实际应用示例 1、使用UNION合并查询结果 2、使用INTERSECT找出共同元素 3、使用EXCEPT排除特定结果 四、高级技巧 1、子查询实例 2、JOIN的应用 五、总结 一、前言 GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库,具…...

【Unity】修改模型透明度
在 Unity 中修改模型透明度主要有两种方法:通过材质和通过着色器。以下是两种方法的步骤和解释: 方法 1:通过材质 在 Unity 编辑器中,选择你想要修改透明度的模型。在 Inspector 窗口中,找到模型的 Renderer 组件&am…...

第五篇:通信脉络:探索计算机外设与总线体系的精髓
通信脉络:探索计算机外设与总线体系的精髓 1 引言 在这个技术日新月异的时代,理解计算机系统的基本构成要素 —— 总线和外设 —— 对于每个从事技术工作的人来说都是至关重要的。这些组件不仅是计算机通信的基石,也直接影响着系统的性能、效…...

24.5.5(离散化+树状数组,线段树)
星期一: dp题单 背包 第四题 混可乐 cf传送门 思路:条件可演化为每种可乐值为 ai-n,选最少的可乐使总和为0(具体可看官方题解 到这会发现背包并不适合了,其实这是道bfs伪装的背包…...

C语言 | Leetcode C语言题解之第69题x的平方根
题目: 题解: int mySqrt(int x) {long int i 0;for(i0;;i){long int a i*i;long int b (i1)*(i1);if(a < x&&b > x){break;}}return i; }...

静态分配IP,解决本地连接不上Linux虚拟机的问题
在Window环境下,使用远程终端工具连接不了VMware搭建的Linux虚拟机(CentOS 7),并且在命令行ping不通该Linux虚拟机的IP地址。下面通过配置网关解决本地与Linux虚拟机连接问题: 1 查看虚拟机网关地址 在VMware虚拟机上…...
每日JAVA高级面试题
Java 高级面试问题及答案 以下是几个Java高级面试中可能会问到的问题,包括问题、答案以及一些探讨过程。 问题1: 请解释Java中的多线程以及线程池的使用场景和优势 答案: Java中的多线程允许程序执行多个任务,从而提高应用程序的响应速度和…...

修改JupyterNotebook文件存储位置
Jupyter Notebook 1、通过AnaConda安装Jupyter Notebok 2、在开始菜单里找到并打开Anaconda Prompt,输入如下命令,然后执行。 jupyter notebook --generate-config4、打开以下文件 找到 C:/Userzh/.../.jupyter 打开 jupyter_notebook_config.py 取消…...
python Flask路由系统如何影响应用性能的一些关键点
Flask的路由系统对应用性能的影响主要体现在路由匹配和分发请求的效率上。以下是关于Flask路由系统如何影响应用性能的一些关键点: 路由匹配方式:Flask支持精准匹配和模糊匹配两种方式。精准匹配是指URL中的路径和定义的路由规则完全匹配,而…...

nodejs的ws+vue3编写聊天室的demo
nodejs编写ws服务是非常简单高效的,nodejs有众多的实现ws的库,如ws,SocketIO等,nodejs的事件线程是单线程的,所以不要在事件线程内做阻塞性的操作,耗时的操作交给工作线程或者子进程操作。 我使用nodejsvue3实现了写了…...

《MySQL数据类型》
文章目录 一、理解数据本身就是一种约束1.tinyint类型和 tinyint unsigned类型2.其他的int类型 二、bit类型三、float类型1.signed版本注意2.unsigned版本 四、decimal类型float 和 decimal 总结五、char类型(固定长度)六、varchar类型(可变长…...

解决windows中的WSL Ubuntu子系统忘记root密码和用户密码问题
1、以管理员身份运行PowerShell 2、在powershell中执行wsl.exe --user root wsl.exe --user root如果出现了上面的报错,则需要运行步骤3、4,然后在执行步骤5改密码,如果没有出错,请直接跳到第5步改密码操作!ÿ…...

数据分析——业务指标分析
业务指标分析 前言一、业务指标分析的定义二、业务问题构建问题构建的要求 三、业务问题的识别在识别问题的阶段对于企业内部收益者的补充 四、竞争者分析竞争者分析的内容竞争者分析目的案例 五、市场机会识别好的市场机会必须满足的条件市场机会案例 六、风险控制数据分析师常…...
给c++小白的教程9:循环
老师给比纳瑞出了一道题。 给出 𝑛 和 𝑛 个整数 𝑎𝑖,求这 𝑛 个整数中最小值是什么。 由题意得,此题无论是顺序结构或是选择结构都连输入也解决不了。 这时候,我们就要用上循环…...

SLAIM:一个实时的RGB-D NeRF-SLAM系统
SLAIM:一个实时的RGB-D NeRF-SLAM系统与现有的NeRF-SLAM系统相比,我们的方法在跟踪性能上始终表现出更强的竞争力。我们的方法采用体积密度表示,并引入了一种新的KL正则化器在射线终止分布上,将场景几何限制为空隙空间和不透明表面…...
RestClient
什么是RestClient RestClient 是 Elasticsearch 官方提供的 Java 低级 REST 客户端,它允许HTTP与Elasticsearch 集群通信,而无需处理 JSON 序列化/反序列化等底层细节。它是 Elasticsearch Java API 客户端的基础。 RestClient 主要特点 轻量级ÿ…...

相机Camera日志实例分析之二:相机Camx【专业模式开启直方图拍照】单帧流程日志详解
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】 上一篇我们讲了: 这一篇我们开始讲: 目录 一、场景操作步骤 二、日志基础关键字分级如下 三、场景日志如下: 一、场景操作步骤 操作步…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端
🌟 什么是 MCP? 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议,旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议,它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)
服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...
使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装
以下是基于 vant-ui(适配 Vue2 版本 )实现截图中照片上传预览、删除功能,并封装成可复用组件的完整代码,包含样式和逻辑实现,可直接在 Vue2 项目中使用: 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

Python爬虫(一):爬虫伪装
一、网站防爬机制概述 在当今互联网环境中,具有一定规模或盈利性质的网站几乎都实施了各种防爬措施。这些措施主要分为两大类: 身份验证机制:直接将未经授权的爬虫阻挡在外反爬技术体系:通过各种技术手段增加爬虫获取数据的难度…...

EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解
一,设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络,本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用,连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...
爬虫基础学习day2
# 爬虫设计领域 工商:企查查、天眼查短视频:抖音、快手、西瓜 ---> 飞瓜电商:京东、淘宝、聚美优品、亚马逊 ---> 分析店铺经营决策标题、排名航空:抓取所有航空公司价格 ---> 去哪儿自媒体:采集自媒体数据进…...

自然语言处理——循环神经网络
自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM)…...
精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南
精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代,邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天,我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...