【滑动窗口】长度最小的子数组|无重复字符的最长子串|最大连续1的个数 III|将 x 减到 0 的最小操作数

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1. 长度最小的子数组 - 力扣(LeetCode)

1.题目解析:

【滑动窗口】长度最小的子数组|无重复字符的最长子串|最大连续1的个数 III|将 x 减到 0 的最小操作数,优选算法,linux,运维,服务器,数据结构,算法,leetcode

2.算法原理

(1)方法一:暴力列举出所有的子数组的和

时间复杂度:O(n**2):枚举所有子数组O(n**2)

(2)方法二:

利用单调性(两个指针都不回退),使用"同向双指针"(其实就是滑动窗口)来优化

那么滑动窗口过程是怎么样的?

<1>left  = 0,rght  = 0

<2>进窗口

<3>判断 并决定什么时候出窗口

(其中二三步是循环的)

还有一步更新结果:这一步可能在<2>,也可能在<3>

以【2,3,1,2,4,3】为例模拟这个过程

开始left和right都指向2(第一个元素),

然后开始进窗口(right++),right指向3,sum从0变为2,

然后进行判断,如果sum>target,更新结果并出窗口(也就是left++);如果sum<=target,继续进窗口(也就是right++)

正确性验证:

利用单调性,规避了很多没有必要的枚举行为(也就是当 sum>target时,right不用继续++)

 时间复杂度:O(N)

最坏情况:left和right都走到数组的最后,也就是N+N=2N

3.代码实现

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int sum = 0;
        int ret = Integer.MAX_VALUE;
        for(int left=0,right=0;right<nums.length;right++) {
            sum+=nums[right];//进窗口
            while(sum>=target) {//判断
                ret = Math.min(right-left+1,ret);//更新结果
                sum-=nums[left];
                left++;
            }
        }
        //要考虑特殊情况:不存在
        return ret==Integer.MAX_VALUE ? 0:ret;
    }
}

2. 无重复字符的最长子串 - 力扣(LeetCode)

1.题目解析:

【滑动窗口】长度最小的子数组|无重复字符的最长子串|最大连续1的个数 III|将 x 减到 0 的最小操作数,优选算法,linux,运维,服务器,数据结构,算法,leetcode

2.算法原理

方法一:暴力枚举 + 哈希表(判断字符是否重复出现) 

时间复杂度:O(N**2)

方法二:利用规律,使用滑动窗口来解决问题

<1>left  = 0,rght  = 0

<2>进窗口(right++)—>让字符进入哈希表

<3>判断(窗口内是否出现重复字符)

有重复字符就出窗口(left++),从哈希表中删除该字符,这个过程需要一直重复,直到left找到重复的字符

<4>更新结果:在出完窗口到没有重复字符后就统计结果

3.代码实现

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        char[] ss = s.toCharArray();//字符串转为字符数组
        int[] hash = new int[128]; //用数组模拟哈希表

        int len = 0;
        for(int left=0,right=0;right<s.length();right++) {
            //进窗口
            hash[ss[right]]++;
            while(hash[ss[right]]>1) {//有重复字符
                //删除
                hash[ss[left]]--;
                //出窗口
                left++;
            }
            //更新结果
            len = Math.max(len,right-left+1);
        }
        return len;
    }
}

3. 最大连续1的个数 III - 力扣(LeetCode)

1.题目解析:

2.算法原理:

问题转化:找出最长的子数组,0的个数不超过k个

方法一:暴力枚举+zero计数器

方法二:在暴力的情况下不让right回退—>滑动窗口

<1>left  = 0,rght  = 0

<2>进窗口:right++,如果是1,无视;如果是0,计数器+1

<3>判断(zero>k) 并决定什么时候出窗口(left++,计数器-1)

<4>更新结果:出窗口结束

3.代码实现:

class Solution {
    public int longestOnes(int[] nums, int k) {
        int count=0;
        int zero=0;
        for(int left=0,right=0;right<nums.length;right++) {
            //进窗口
            if(nums[right]==0){
                zero++;
            }
            while(zero>k) {//判断:0的个数超过k个
                //出窗口
                if(nums[left]==0) {
                    zero--;
                }
                left++;
            }
            count=Math.max(count,right-left+1);
        }
        return count;
    }
}

1658. 将 x 减到 0 的最小操作数 - 力扣(LeetCode)

1.题目解析:

【滑动窗口】长度最小的子数组|无重复字符的最长子串|最大连续1的个数 III|将 x 减到 0 的最小操作数,优选算法,linux,运维,服务器,数据结构,算法,leetcode

2.算法原理:

正难则反:找出最长的子数组的长度(len),所有元素的和正好等于sum-x(target),那么最后求的就是n-len的最小值

【滑动窗口】长度最小的子数组|无重复字符的最长子串|最大连续1的个数 III|将 x 减到 0 的最小操作数,优选算法,linux,运维,服务器,数据结构,算法,leetcode

<1>left  = 0,rght  = 0

<2>进窗口—>Sum+=nums[right]

<3>判断 Sum>target(此处不应该有==,因为要等于不能出窗口)

并决定什么时候出窗口—>sum-=nums[left]

<4>更新结果:这个时候需要加上判断sum==target文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-842401.html

3.代码实现:

class Solution {
    public int minOperations(int[] nums, int x) {
        int Sum=0;
        for(int a:nums) Sum+=a;
        int sum=0;
        int target = Sum-x;
        //处理细节
        if(target<0) {
            return -1;
        }
        int ret=-1;
        for(int left=0,right=0;right<nums.length;right++) {
            //进窗口
            sum+=nums[right];
            //判断
            while(sum>target) {
                //出窗口
                sum-=nums[left++];
            }
            //更新结果
            if(sum==target) {
                ret=Math.max(right-left+1,ret);
            }
        }
        return (ret==-1)?(-1):(nums.length-ret);
    }
}

到了这里,关于【滑动窗口】长度最小的子数组|无重复字符的最长子串|最大连续1的个数 III|将 x 减到 0 的最小操作数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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