双指针【灵神基础精讲】
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文章目录
- 同向双指针
- [209. 长度最小的子数组](https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/)
- [713. 乘积小于 K 的子数组](https://leetcode.cn/problems/subarray-product-less-than-k/)
- [3. 无重复字符的最长子串](https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/)
- [1004. 最大连续1的个数 III](https://leetcode.cn/problems/max-consecutive-ones-iii/)
- [1234. 替换子串得到平衡字符串](https://leetcode.cn/problems/replace-the-substring-for-balanced-string/)
- 相向双指针
- [167. 两数之和 II - 输入有序数组](https://leetcode.cn/problems/two-sum-ii-input-array-is-sorted/)
- [15. 三数之和](https://leetcode.cn/problems/3sum/)
- [16. 最接近的三数之和](https://leetcode.cn/problems/3sum-closest/)
- [611. 有效三角形的个数](https://leetcode.cn/problems/valid-triangle-number/)
- [11. 盛最多水的容器](https://leetcode.cn/problems/container-with-most-water/)
- [42. 接雨水](https://leetcode.cn/problems/trapping-rain-water/)
同向双指针
209. 长度最小的子数组
难度中等1559
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ,并返回其长度**。**如果不存在符合条件的子数组,返回 0 。
示例 1:
输入:target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出:2
解释:子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
示例 2:
输入:target = 4, nums = [1,4,4]
输出:1
示例 3:
输入:target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出:0
提示:
1 <= target <= 1091 <= nums.length <= 1051 <= nums[i] <= 105
进阶:
- 如果你已经实现
O(n)时间复杂度的解法, 请尝试设计一个O(n log(n))时间复杂度的解法。
//零神的写法
class Solution {public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {int left = 0, right = 0;int res = Integer.MAX_VALUE;int sum = 0;while(right < nums.length){sum += nums[right];right++;// 满足单调性下 条件由成立变为不成立while(sum - nums[left] >= target){sum -= nums[left];left++;}if(sum >= target){res = Math.min(res, right - left);}}return res == Integer.MAX_VALUE ? 0 : res;}
}
// -----------------------------------------------------------------
class Solution {public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {int left = 0, right = 0;int res = Integer.MAX_VALUE;int sum = 0;while(right < nums.length){sum += nums[right];right++;while(sum >= target){res = Math.min(res, right - left);sum -= nums[left];left++;}}return res == Integer.MAX_VALUE ? 0 : res;}
}
713. 乘积小于 K 的子数组
难度中等646
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回子数组内所有元素的乘积严格小于 k 的连续子数组的数目。
示例 1:
输入:nums = [10,5,2,6], k = 100
输出:8
解释:8 个乘积小于 100 的子数组分别为:[10]、[5]、[2],、[6]、[10,5]、[5,2]、[2,6]、[5,2,6]。
需要注意的是 [10,5,2] 并不是乘积小于 100 的子数组。
示例 2:
输入:nums = [1,2,3], k = 0
输出:0
提示:
1 <= nums.length <= 3 * 1041 <= nums[i] <= 10000 <= k <= 106
class Solution {public int numSubarrayProductLessThanK(int[] nums, int k) {if(k == 0) return 0;int left = 0, right = 0;int res = 0;int mul = 1;while(right < nums.length){mul *= nums[right];right++;while(left < right && mul >= k){mul /= nums[left];left++;}// 子数组个数的计算方法:// 移动到right时 以right为右端点的满足要求的子数组个数res += (right-left);}return res;}
}
3. 无重复字符的最长子串
难度中等8709
给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。
示例 1:
输入: s = "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。
示例 2:
输入: s = "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。
示例 3:
输入: s = "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 3。请注意,你的答案必须是 子串 的长度,"pwke" 是一个子序列,不是子串。
提示:
0 <= s.length <= 5 * 104s由英文字母、数字、符号和空格组成
class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String S) {char[] s = S.toCharArray(); // 转换成 char[] 加快效率(忽略带来的空间消耗)int n = s.length, ans = 0;int right = 0, left = 0;int[] cnt = new int[128];while(right < n) {char c = s[right];++cnt[c];right++;while (cnt[c] > 1) // 不满足要求--cnt[s[left++]];ans = Math.max(ans, right - left);}return ans;}
}
1004. 最大连续1的个数 III
难度中等509
给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k,如果可以翻转最多 k 个 0 ,则返回 数组中连续 1 的最大个数 。
示例 1:
输入:nums = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2
输出:6
解释:[1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1]
粗体数字从 0 翻转到 1,最长的子数组长度为 6。
示例 2:
输入:nums = [0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1], K = 3
输出:10
解释:[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1]
粗体数字从 0 翻转到 1,最长的子数组长度为 10。
提示:
1 <= nums.length <= 105nums[i]不是0就是10 <= k <= nums.length
class Solution {public int longestOnes(int[] nums, int k) {int res = 0;int left = 0, right = 0;int cnt = 0;while(right < nums.length){if(nums[right] == 0) cnt++;right++;while(cnt > k){if(nums[left] == 0) cnt--;left++;}res = Math.max(res, right-left);}return res;}
}
1234. 替换子串得到平衡字符串
难度中等222
有一个只含有 'Q', 'W', 'E', 'R' 四种字符,且长度为 n 的字符串。
假如在该字符串中,这四个字符都恰好出现 n/4 次,那么它就是一个「平衡字符串」。
给你一个这样的字符串 s,请通过「替换一个子串」的方式,使原字符串 s 变成一个「平衡字符串」。
你可以用和「待替换子串」长度相同的 任何 其他字符串来完成替换。
请返回待替换子串的最小可能长度。
如果原字符串自身就是一个平衡字符串,则返回 0。
示例 1:
输入:s = "QWER"
输出:0
解释:s 已经是平衡的了。
示例 2:
输入:s = "QQWE"
输出:1
解释:我们需要把一个 'Q' 替换成 'R',这样得到的 "RQWE" (或 "QRWE") 是平衡的。
示例 3:
输入:s = "QQQW"
输出:2
解释:我们可以把前面的 "QQ" 替换成 "ER"。
示例 4:
输入:s = "QQQQ"
输出:3
解释:我们可以替换后 3 个 'Q',使 s = "QWER"。
提示:
1 <= s.length <= 10^5s.length是4的倍数s中只含有'Q','W','E','R'四种字符
class Solution {public int balancedString(String s) {//只需要窗口外每种字符的数目小于等于平均值即可int[] count = new int[26];int len = s.length();for(int i = 0; i < len; i++){count[s.charAt(i) - 'A']++;}int left = 0, right = 0;int res = len;int average = len / 4;while(right < len){//滑动窗口里进来一个元素 就把count里的这个值减1count[s.charAt(right) - 'A']--;//如果四个元素都符合要求 就计算最小值while(left < len && count['Q'-'A'] <= average && count['W'-'A'] <= average && count['E'-'A'] <= average && count['R'-'A'] <= average){res = Math.min(res, right - left + 1);count[s.charAt(left) - 'A']++;left++;}right++;}return res;}
}
相向双指针
167. 两数之和 II - 输入有序数组
难度中等981
给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ,该数组已按 非递减顺序排列 ,请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers[index1] 和 numbers[index2] ,则 1 <= index1 < index2 <= numbers.length 。
以长度为 2 的整数数组 [index1, index2] 的形式返回这两个整数的下标 index1 和 index2。
你可以假设每个输入 只对应唯一的答案 ,而且你 不可以 重复使用相同的元素。
你所设计的解决方案必须只使用常量级的额外空间。
示例 1:
输入:numbers = [2,7,11,15], target = 9
输出:[1,2]
解释:2 与 7 之和等于目标数 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。返回 [1, 2] 。
示例 2:
输入:numbers = [2,3,4], target = 6
输出:[1,3]
解释:2 与 4 之和等于目标数 6 。因此 index1 = 1, index2 = 3 。返回 [1, 3] 。
示例 3:
输入:numbers = [-1,0], target = -1
输出:[1,2]
解释:-1 与 0 之和等于目标数 -1 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。返回 [1, 2] 。
提示:
2 <= numbers.length <= 3 * 104-1000 <= numbers[i] <= 1000numbers按 非递减顺序 排列-1000 <= target <= 1000- 仅存在一个有效答案
class Solution {public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {int n = numbers.length;int left = 0, right = n-1;while(left < right){while((numbers[right] + numbers[left]) < target) left++;if((numbers[right] + numbers[left]) == target) return new int[]{left+1, right+1};right--;}return new int[]{-1,-1};}
}
更加简洁的写法
class Solution {public int[] twoSum(int[] numbers, int target) {int n = numbers.length;int left = 0, right = n-1;while(true){int sum = numbers[left] + numbers[right];if(sum == target){return new int[]{left+1, right+1};}else if(sum > target){right--;}else{left++;}}}
}
15. 三数之和
难度中等5631
给你一个整数数组 nums ,判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ,同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
你返回所有和为 0 且不重复的三元组。
**注意:**答案中不可以包含重复的三元组。
示例 1:
输入:nums = [-1,0,1,2,-1,-4]
输出:[[-1,-1,2],[-1,0,1]]
解释:
nums[0] + nums[1] + nums[2] = (-1) + 0 + 1 = 0 。
nums[1] + nums[2] + nums[4] = 0 + 1 + (-1) = 0 。
nums[0] + nums[3] + nums[4] = (-1) + 2 + (-1) = 0 。
不同的三元组是 [-1,0,1] 和 [-1,-1,2] 。
注意,输出的顺序和三元组的顺序并不重要。
示例 2:
输入:nums = [0,1,1]
输出:[]
解释:唯一可能的三元组和不为 0 。
示例 3:
输入:nums = [0,0,0]
输出:[[0,0,0]]
解释:唯一可能的三元组和为 0 。
提示:
3 <= nums.length <= 3000-105 <= nums[i] <= 105
class Solution {public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {Arrays.sort(nums);List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();for(int i = 0; i < nums.length-2; i++){if(i > 0 && nums[i] == nums[i-1]){continue;}int left = i+1, right = nums.length-1;while(left < right){int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];if(sum == 0){List<Integer> tmp = new ArrayList<>();tmp.add(nums[i]);tmp.add(nums[left]);tmp.add(nums[right]);res.add(tmp);left += 1;while(left < nums.length && nums[left] == nums[left-1]) left += 1;right -= 1;while(right > 0 && nums[right] == nums[right+1]) right -= 1;}else if(sum > 0){right--;}else{left++;}}}return res;}
}
16. 最接近的三数之和
难度中等1332
给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数,使它们的和与 target 最接近。
返回这三个数的和。
假定每组输入只存在恰好一个解。
示例 1:
输入:nums = [-1,2,1,-4], target = 1
输出:2
解释:与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。
示例 2:
输入:nums = [0,0,0], target = 1
输出:0
提示:
3 <= nums.length <= 1000-1000 <= nums[i] <= 1000-104 <= target <= 104
class Solution {public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {Arrays.sort(nums);int res = nums[0] + nums[1] + nums[2];for(int i = 0; i < nums.length-2; i++){int left = i+1, right = nums.length-1;while(left < right){int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];if(Math.abs(res-target) > Math.abs(sum-target)){res = sum;}if(sum == target){return sum;}else if(sum > target){right--;}else{left++;}}}return res;}
}
611. 有效三角形的个数
难度中等471
给定一个包含非负整数的数组 nums ,返回其中可以组成三角形三条边的三元组个数。
示例 1:
输入: nums = [2,2,3,4]
输出: 3
解释:有效的组合是:
2,3,4 (使用第一个 2)
2,3,4 (使用第二个 2)
2,2,3
示例 2:
输入: nums = [4,2,3,4]
输出: 4
提示:
1 <= nums.length <= 10000 <= nums[i] <= 1000
class Solution {public int triangleNumber(int[] nums) {Arrays.sort(nums);int n = nums.length;int res = 0;for(int i = 2; i < n; i++){int left = 0, right = i-1;while(left < right){if(nums[left] + nums[right] > nums[i]){res += right-1 - left + 1; // 从i r 和 l到r-1都可组成三角形right--;}else left++;}}return res;}
}
11. 盛最多水的容器
难度中等4081
给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线,第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。
找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
返回容器可以储存的最大水量。
**说明:**你不能倾斜容器。
示例 1:

输入:[1,8,6,2,5,4,8,3,7]
输出:49
解释:图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下,容器能够容纳水(表示为蓝色部分)的最大值为 49。
示例 2:
输入:height = [1,1]
输出:1
提示:
n == height.length2 <= n <= 1050 <= height[i] <= 104
class Solution {public int maxArea(int[] height) {int res = 0;int n = height.length;int left = 0, right = n-1;while(left < right){int area = (right-left) * Math.min(height[left], height[right]);res = Math.max(res, area);if(height[left] < height[right]) left++;else right--;}return res;}
}
42. 接雨水
难度困难4100
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。
示例 1:

输入:height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出:6
解释:上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图,在这种情况下,可以接 6 个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。
示例 2:
输入:height = [4,2,0,3,2,5]
输出:9
提示:
n == height.length1 <= n <= 2 * 1040 <= height[i] <= 105
双指针做法
class Solution {public int trap(int[] height) {int n = height.length;int res = 0;int left = 0, right = n-1;int premax = 0, sufmax = 0;while(left <= right){premax = Math.max(premax, height[left]);sufmax = Math.max(sufmax, height[right]);if(premax < sufmax){res += premax - height[left];left += 1;}else{res += sufmax - height[right];right -= 1;}}return res;}
}
前后缀分解
class Solution {public int trap(int[] height) {int n = height.length;int[] premax = new int[n];premax[0] = height[0];for(int i = 1; i < n; i++){premax[i] = Math.max(premax[i-1], height[i]);}int[] sufmax = new int[n];sufmax[n-1] = height[n-1];for(int i = n-2; i >= 0; i--){sufmax[i] = Math.max(sufmax[i+1], height[i]);}int res = 0;for(int i = 0; i < n; i++){int h = height[i], pre = premax[i], suf = sufmax[i];res += Math.min(pre, suf) - h;}return res;}
}
单调栈做法
class Solution {public int trap(int[] height) {Stack<Integer> stack = new Stack<>();int res = 0;for(int i = 0; i < height.length; i++){int right = height[i];while(!stack.isEmpty() && height[stack.peek()] < right){int bottomidx = stack.pop();while(!stack.isEmpty() && height[bottomidx] == height[stack.peek()]){stack.pop();}if(!stack.isEmpty()){res += (Math.min(height[stack.peek()], height[i]) - height[bottomidx]) * (i-stack.peek()-1);}}stack.push(i);}return res;}
}
es += Math.min(pre, suf) - h;
}
return res;
}
}
单调栈做法```java
class Solution {public int trap(int[] height) {Stack<Integer> stack = new Stack<>();int res = 0;for(int i = 0; i < height.length; i++){int right = height[i];while(!stack.isEmpty() && height[stack.peek()] < right){int bottomidx = stack.pop();while(!stack.isEmpty() && height[bottomidx] == height[stack.peek()]){stack.pop();}if(!stack.isEmpty()){res += (Math.min(height[stack.peek()], height[i]) - height[bottomidx]) * (i-stack.peek()-1);}}stack.push(i);}return res;}
}
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Spring数据访问模块设计
前面我们已经完成了IoC和web模块的设计,聪明的码友立马就知道了,该到数据访问模块了,要不就这俩玩个6啊,查库势在必行,至此,它来了。 一、核心设计理念 1、痛点在哪 应用离不开数据(数据库、No…...
有限自动机到正规文法转换器v1.0
1 项目简介 这是一个功能强大的有限自动机(Finite Automaton, FA)到正规文法(Regular Grammar)转换器,它配备了一个直观且完整的图形用户界面,使用户能够轻松地进行操作和观察。该程序基于编译原理中的经典…...
Selenium常用函数介绍
目录 一,元素定位 1.1 cssSeector 1.2 xpath 二,操作测试对象 三,窗口 3.1 案例 3.2 窗口切换 3.3 窗口大小 3.4 屏幕截图 3.5 关闭窗口 四,弹窗 五,等待 六,导航 七,文件上传 …...
springboot 日志类切面,接口成功记录日志,失败不记录
springboot 日志类切面,接口成功记录日志,失败不记录 自定义一个注解方法 import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target;/***…...
Matlab实现任意伪彩色图像可视化显示
Matlab实现任意伪彩色图像可视化显示 1、灰度原始图像2、RGB彩色原始图像 在科研研究中,如何展示好看的实验结果图像非常重要!!! 1、灰度原始图像 灰度图像每个像素点只有一个数值,代表该点的亮度(或…...
机器学习复习3--模型评估
误差与过拟合 我们将学习器对样本的实际预测结果与样本的真实值之间的差异称为:误差(error)。 误差定义: ①在训练集上的误差称为训练误差(training error)或经验误差(empirical error&#x…...
