无重复的最长子串LC3 中等
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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 * 104
s 由英文字母、数字、符号和空格组成
代码：
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int left = 0;
int right = 0;
int len = s.length();
Map<Character,Integer> windows = new HashMap<>();//记录窗口中每个字符出现的次数
int res = 0;
while(right<=len-1){// 扩
char c = s.charAt(right);
windows.put(c,windows.getOrDefault(c,0)+1);
right++;
while(windows.get(c)>1){// 缩
char c2 = s.charAt(left);
windows.put(c2,windows.getOrDefault(c2,0)-1);
left++;
}
res = Math.max(res,right-left);// 更新
}
return res;
}
}
找到字符串中所有子母异位词LC438 中等
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给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。
异位词 指由相同字母重排列形成的字符串（包括相同的字符串）。
示例 1:
输入: s = "cbaebabacd", p = "abc"
输出: [0,6]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。
起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的异位词。
示例 2:
输入: s = "abab", p = "ab"
输出: [0,1,2]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 1 的子串是 "ba", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 2 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。
代码：
class Solution {
public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
List<Integer> result = new ArrayList<>();
HashMap<Character,Integer> window = new HashMap<>();// 窗口中的字母数量
HashMap<Character,Integer> need = new HashMap<>(); // 所需各字母数量
for(int i = 0; i < p.length();i++)
need.put(p.charAt(i),need.getOrDefault(p.charAt(i),0)+1);
int l = 0; // 左指针
int r = 0; // 右指针
int len = s.length();
int succSum = 0;
while(r < len){// 扩
char c1 = s.charAt(r);
r++;
if(need.containsKey(c1)){
window.put(c1,window.getOrDefault(c1,0)+1);
if(window.get(c1).equals(need.get(c1))){ // 注意equal而不是==
succSum++;
}
}
while(r-l > p.length()){// 缩
char c2 = s.charAt(l);
l++;
if(need.containsKey(c2)){
if(window.get(c2).equals(need.get(c2))){// 注意equal而不是==
succSum--;
}
window.put(c2,window.getOrDefault(c2,0)-1);
}
}
if(succSum == need.size()){
result.add(l);
}
}
return result;
}
}
字符串的排列LC567 中等
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给你两个字符串 s1 和 s2 ，写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。
换句话说，s1 的排列之一是 s2 的 子串 。
示例 1：
输入：s1 = "ab" s2 = "eidbaooo"
输出：true
解释：s2 包含 s1 的排列之一 ("ba").
示例 2：
输入：s1= "ab" s2 = "eidboaoo"
输出：false
提示：
1 <= s1.length, s2.length <= 104
s1 和 s2 仅包含小写字母
代码：
class Solution {
public boolean checkInclusion(String s1, String s2) {
int left = 0,right = 0;
int s1len = s1.length();
int s2len = s2.length();
int vaild = 0;
HashMap<Character,Integer> window = new HashMap<>();
HashMap<Character,Integer> need = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < s1len;i++){
char c = s1.charAt(i);
need.put(c,need.getOrDefault(c,0)+1);
}
while(right<s2len){
char c1 = s2.charAt(right);
right++;
if(need.containsKey(c1)){
window.put(c1,window.getOrDefault(c1,0)+1);
if(window.get(c1).equals(need.get(c1))){
vaild++;
}
}
while(right-left > s1len){
char c2 = s2.charAt(left);
left++;
if(need.containsKey(c2)){
if(window.getOrDefault(c2,0).equals(need.get(c2))){
vaild--;
}
window.put(c2,window.getOrDefault(c2,0)-1);
}
}
if(vaild==need.size())return true;
}
return false;
}
}
滑动窗口的最大值LC239 困难
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给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
返回 滑动窗口中的最大值 。
示例 1：
输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]
解释：
滑动窗口的位置 最大值
--------------- -----
[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
示例 2：
输入：nums = [1], k = 1
输出：[1]
代码：
单调队列：思路链接Labuladong文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-728478.html
class Solution {
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
List<Integer> re = new ArrayList<>();
Windows windows = new Windows();
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
if(i<k-1){
windows.push(nums[i]);
}else{
windows.push(nums[i]);
re.add(windows.getMax());
windows.pop(nums[i-k+1]);
}
}
int[] rearr = new int[re.size()];
for (int i = 0; i < re.size(); i++) {
rearr[i] = re.get(i);
}
return rearr;
}
}
class Windows{
// 单调队列，始终满足从大到小顺序，队尾放入元素时，删除前面比自己小的元素
LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
void push(int a){ // 队尾放入元素时，删除前面比自己小的元素
while(!list.isEmpty() && a > list.getLast()){
list.removeLast();
}
list.addLast(a);
}
void pop(int i){ // 删除的元素刚好是第一个（最大元素）时，才真正触发删除
if(list.getFirst()==i){
list.removeFirst();
}
}
int getMax(){
return list.getFirst();
}
}
参考：https://labuladong.github.io/algo/di-ling-zh-bfe1b/wo-xie-le–f02cd/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-728478.html
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