Leetcode-3尋找最長不重復子串

題目要求必須是子串，也就是必須是連續的幾個不重復字符，而不是單純計算不重復字符有多少個（如果是，直接用set很容易就解決）
此題很容易想到用滑動窗口解決

class Solution { public:int lengthOfLongestSubstring(string s) { int start=0,max=0;unordered_set<char> st;for(int i=0;i<s.length();i++){while(st.find(s[i]) != st.end())//find{st.erase(s[start]);start++;}if(i-start+1>max) max=i-start+1;st.insert(s[i]);}return max;} };

• 復雜度O(n)
• 用unordered_set而不是用set，這里不需要排序，時間復雜度可以降低
• while循環是重點，保證將要插入的這個字符和set中沒有任何一個是重復的，每次都刪除最左邊那個（有可能不是那個重復元素）。比如abcb,當i=3,要插入第四個元素b的時候，先刪除了最左邊的a，再刪除b，最后這個窗口中剩下cb。這樣做是沒有問題的，因為最大元素個數都已經記錄下來了
• ** st.find(s[i]) != st.end() **兩者都是迭代器，當find函數找不到時，返回的是st.end()，所以這個語句指的是在set中找到了s[i],集合中是有這個元素的。

## Leetcode-76最小覆蓋子串

class Solution { public:unordered_map<char,int> ms,mt;bool check(){for(const auto&p: mt){if(ms[p.first]<p.second) return false;}return true;}string minWindow(string s, string t) {int left=0,right=-1,len=s.length()+1,ansl=-1;for(const auto&c: t)//t中出現的字符以及對應的個數存在map mt中{mt[c]++;}while(right<int(s.length())){if(mt.find(s[++right])!=mt.end())//當前元素在t中，將對應的map ms個數加1，ms的內容就是窗口的內容{ms[s[right]]++;}while(check()&&left<=right)//窗口包含了t，右指停止移動，左指右移{if(right-left+1<len){len=right-left+1;ansl=left;}if(mt.find(s[left])!=mt.end()){ms[s[left]]--;//即將移除的左邊界如果是t中的，對應的個數減一}left++;}}return ansl== -1?string():s.substr(ansl,len);} };

思路就是先右指針右移，直到左右指針區間已經包含t的所有元素，然后右指針固定，左指針右移，移動到不再能包含t的時候記錄區間，右指針右移，以此類推。
一個難點在于怎么判斷s包含了t中所有元素，由于t中字母個數是可以重復的，所以必須要用數組記錄每個字符的個數，這里用map很方便。check函數實現了這個功能，但是有點暴力

為什么int（s.length()），少了和int就輸出一直是空的？？
后來查資料得知string類的length（）函數返回的是無符號整數，以后要用的時候強制轉化一下比較保險。用在for循環一般不會出錯，但是用作條件判斷就會出錯
c++ string類length()(size())函數返回值–無符號數

Leetcode-1004最大連續1的數量

這題是先看了題解的思路，然后自己敲的代碼，下面順一下解題思路

右指針右移動的情況：0的個數還沒有達到K，達到k后的這個0如果右邊是1就繼續右移

左指針右移動：當右邊指針固定下來之后，左指針就該右移，如果當前的左指針（移動掉的那個數）指向0，則右指針至少可以右移（右指針的下一位一定是0）一位，若這位0之后是1則繼續移動到0為止；若如果當前的左指針（移動掉的那個數）指向1，則右指針不動

寫代碼出現的bug：當right有了新的值之后，沒有判斷right<int(A.size())就直接使用A[right],報了下面的錯，解決方法就是 每當right有了新的值之后，就要判斷right<int(A.size())一次，才能使用A[right]
================================================================= ==45==ERROR: AddressSanitizer: heap-buffer-overflow on address 0x6040000000fc at pc 0x00000038ef5d bp 0x7ffdecff7df0 sp 0x7ffdecff7de8 READ of size 4 at 0x6040000000fc thread T0 #3 0x7fd9c384882f (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x2082f) 0x6040000000fc is located 0 bytes to the right of 44-byte region [0x6040000000d0,0x6040000000fc) allocated by thread T0 here: #8 0x7fd9c384882f (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x2082f) Shadow bytes around the buggy address: 0x0c087fff7fc0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0x0c087fff7fd0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0x0c087fff7fe0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0x0c087fff7ff0: 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0x0c087fff8000: fa fa fd fd fd fd fd fd fa fa 00 00 00 00 00 06 =>0x0c087fff8010: fa fa fd fd fd fd fd fa fa fa 00 00 00 00 00[04] 0x0c087fff8020: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa 0x0c087fff8030: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa 0x0c087fff8040: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa 0x0c087fff8050: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa 0x0c087fff8060: fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa fa Shadow byte legend (one shadow byte represents 8 application bytes): Addressable: 00 Partially addressable: 01 02 03 04 05 06 07 Heap left redzone: fa Freed heap region: fd Stack left redzone: f1 Stack mid redzone: f2 Stack right redzone: f3 Stack after return: f5 Stack use after scope: f8 Global redzone: f9 Global init order: f6 Poisoned by user: f7 Container overflow: fc Array cookie: ac Intra object redzone: bb ASan internal: fe Left alloca redzone: ca Right alloca redzone: cb Shadow gap: cc ==45==ABORTING

class Solution { public:int longestOnes(vector<int>& A, int K) {int left=0,right=0,lon=0;while(left<=right&&right<int(A.size())){while(K&&right<int(A.size()))//當正好包含了k個o時，跳出循環{if(!A[right]) K--;right++;}while(right<int(A.size()) && A[right]) right++;//之后吐過是0,右指針可以一直右移動lon=max(lon,(right-left));if(A[left]);else{//左指針是0，右指針可以至少右移一位right++;while(right<int(A.size()) && A[right])right++;//0之后是1可以一直移動}left++;lon=max(lon,(right-left));}return lon;}};

emm,然后發現別人寫的比我簡潔多了

//天知いのり 2020.5.24 class Solution { public:int longestOnes(vector<int>& A, int K) {int left(0), right(0);int max(0);while (left <= right && right < A.size()) {while (right < A.size() && (A[right] || K != 0)) {if (!A[right]) K--;right++;}max = std::max(right - left, max);if (A[left]) left++;else left++, right++;}return max;} };作者：amachi-inori 鏈接：https://leetcode-cn.com/problems/max-consecutive-ones-iii/solution/c-1004-hua-dong-chuang-kou-chao-xiang-xi-jie-shuo-/ 來源：力扣（LeetCode） 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。

Leetcode面試題 滑動窗口的最大值

這竟然是簡單題？？？？？？？？？？？
這也太難了吧，一開始覺得很簡單，寫了發現事情不對勁…然后還是沒有想出來，去看了思路。本題用了雙端隊列deque
屬實沒有用過，看了有哪些函數震驚可以這么方便，butbut,有了思路到具體實現還是有一定的距離
記一下思路

• 維護一個單調遞減的隊列，所以每次放到隊列前都要把隊列中比nums[i]來的小的刪掉，用到pop_back()
• 當滿足了窗口大小i+1-k>=0才可以將最大值也就是隊首存入答案ans數組
• 當隊首元素已經不是窗口內的數的時候要刪除隊首。

第三點就是我卡了很久的點，要怎么判斷隊首元素是不是在當前窗口內部？？？

想了很久不知道怎么辦，看了c++版本，才發現用隊列存數字的下標就能完美解決這個問題,用下標來判斷，當前窗口是[i+1-k,i],隊首比i±k小就要pop_front()
所以對應的判斷元素的大小的時候要記得隊列中的值是下標，要轉換成數值

class Solution { public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {vector<int> ans;deque<int> que;int max=INT_MIN;if((nums.size())==0) return nums;for(int i=0;i<nums.size();i++){while(!que.empty()&&nums[que.back()]<nums[i]) que.pop_back();//刪除隊列中所有比j小的數,保證隊列單調遞減if(!que.empty()&&que.front()<i+1-k) que.pop_front();//超出窗口范圍的刪除que.push_back(i);//存的是下標if(i+1>=k) ans.push_back(nums[que.front()]);}return ans;} };

然后今天看到了這題的動態規劃解答，不得不說，真的nb，為什么我的腦子和人家長的不太一樣…
先講思路，把數組劃分為一個個k大小的塊，當nums.size()%k!=0時候，最后一塊沒有填滿。

• 窗口為[i,j],當窗口正好在一個塊內的時候，用left數組存從塊的最左邊到j的最大值
• 當窗口在兩個快中間時，要用left存從當前塊的最左邊到當前位置的最大值，用right存從當前塊的最右邊到當前位置的最大值
• 當前窗口在左邊塊內的最大值是right[i],在右塊內的最大值是left[j]
• 當前窗口的最大值是max(right[i],left[j])

class Solution { public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {vector<int> ans,left,right;int ax=INT_MIN;for(int i=0;i<nums.size();i++){if(i%k==0) ax=nums[i];else ax=max(ax,nums[i]);left.push_back(ax);}//構造left數組for(int j=int(nums.size())-1;j>=0;j--){if((j+1)%k==0) ax=nums[j];else ax=max(ax,nums[j]);right.push_back(ax);}//構造right數組.right是倒序 原來的i現在在size-1-i的位置int len=right.size()-1;for(int i=0;i<nums.size()+1-k;i++){ans.push_back(max(right[len-i],left[i+k-1]));}return ans;} };

這題不用隊列，只用數組，竟然比之前的結果差了點，評論中的人騙我雙百

總結

以上是生活随笔為你收集整理的算法之滑动窗口的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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