2020.12.17

1.無重復(fù)字符的最長子串（leetcode3）

思路：使用滑動(dòng)窗口機(jī)制

設(shè)置右指針移動(dòng)，其實(shí)就是一個(gè)隊(duì)列，比如例題中的 abcabcbb，進(jìn)入這個(gè)隊(duì)列（窗口）為 abc 滿足題目要求，當(dāng)再進(jìn)入 a，隊(duì)列變成了 abca，這時(shí)候不滿足要求。所以，我們要移動(dòng)這個(gè)隊(duì)列！

如何移動(dòng)？我們只要把隊(duì)列的左邊的元素移出就行了，直到滿足題目要求！

一直維持這樣的隊(duì)列，找出隊(duì)列出現(xiàn)最長的長度時(shí)候，求出解！

public int lengthOfLongestSubstring(String s) {//HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<>();int[] map = new int[128];//使用int數(shù)組可以當(dāng)做map使用int maxLen = 0;//用于記錄最大不重復(fù)子串的長度int left = 0;//滑動(dòng)窗口左指針for (int i = 0; i < s.length() ; i++){/**1、首先，判斷當(dāng)前字符是否包含在map中，如果不包含，將該字符添加到map（字符，字符在數(shù)組下標(biāo)）,此時(shí)沒有出現(xiàn)重復(fù)的字符，左指針不需要變化。此時(shí)不重復(fù)子串的長度為：i-left+1，與原來的maxLen比較，取最大值；2、如果當(dāng)前字符 ch 包含在 map中，此時(shí)有2類情況：1）當(dāng)前字符包含在當(dāng)前有效的子段中，如：abca，當(dāng)我們遍歷到第二個(gè)a，當(dāng)前有效最長子段是 abc，我們又遍歷到a，那么此時(shí)更新 left 為 map.get(a)+1=1，當(dāng)前有效子段更新為 bca；2）當(dāng)前字符不包含在當(dāng)前最長有效子段中，如：abba，我們先添加a,b進(jìn)map，此時(shí)left=0，我們再添加b，發(fā)現(xiàn)map中包含b，而且b包含在最長有效子段中，就是1）的情況，我們更新 left=map.get(b)+1=2，此時(shí)子段更新為 b，而且map中仍然包含a，map.get(a)=0；隨后，我們遍歷到a，發(fā)現(xiàn)a包含在map中，且map.get(a)=0，如果我們像1）一樣處理，就會(huì)發(fā)現(xiàn) left=map.get(a)+1=1，實(shí)際上，left此時(shí)應(yīng)該不變，left始終為2，子段變成 ba才對。為了處理以上2類情況，我們每次更新left，left=Math.max(left , map.get(ch)+1).另外，更新left后，不管原來的 s.charAt(i) 是否在最長子段中，我們都要將 s.charAt(i) 的位置更新為當(dāng)前的i，因此此時(shí)新的 s.charAt(i) 已經(jīng)進(jìn)入到 當(dāng)前最長的子段中！*///if(map.containsKey(s.charAt(i)))if (map[s.charAt(i)] != -1){left = Math.max(left, map[s.charAt(i)]+1);//left = Math.max(left , map.get(s.charAt(i))+1);}//不管是否更新left，都要更新 s.charAt(i) 的位置！map.put(s.charAt(i) , i);maxLen = Math.max(maxLen , i-left+1);}return maxLen; }

2.最小覆蓋子串(leetcode76)

思路：使用滑動(dòng)窗口機(jī)制

設(shè)置右指針right移動(dòng)，使滑動(dòng)窗口增大，直到窗口包含了T的所有元素。

不斷增加左指針left使滑動(dòng)窗口縮小，并查看窗口是否包含所有元素。如果滿足則記錄此時(shí)滑動(dòng)窗口的長度，并保存最小值

讓left再增加一個(gè)位置，這個(gè)時(shí)候滑動(dòng)窗口肯定不滿足條件了，那么繼續(xù)從步驟一開始執(zhí)行，尋找新的滿足條件的滑動(dòng)窗口，如此反復(fù)，直到right超出了字符串S范圍。

其中，需要注意的是：判斷是否包含所有元素的方法是利用兩個(gè)hashmap集合實(shí)現(xiàn)(也可以直接用數(shù)組表示)，key為字符，value為字符的次數(shù)。滿足條件對應(yīng)的是window集合中元素個(gè)數(shù)要大于等于need集合中元素個(gè)數(shù)，在這里利用valid來判斷是否滿足條件。

class Solution {public String minWindow(String s, String t) {if (s == null || s.length() < t.length())return "";HashMap<Character, Integer> need = new HashMap<>();HashMap<Character, Integer> window = new HashMap<>();for (Character ch : t.toCharArray()) {need.put(ch, need.getOrDefault(ch,0)+1);}int left = 0;int valid = 0;int len = Integer.MAX_VALUE;int start = 0;for (int right=0;right<s.length();right++) {Character c1 = s.charAt(right);if (need.containsKey(c1)) {window.put(c1, window.getOrDefault(c1,0)+1);if (need.get(c1).equals(window.get(c1))) {valid++;}}while (valid == need.size() && left<=right) {if (right-left<len) {start = left;len = right-left+1;}Character c2 = s.charAt(left);if (need.containsKey(c2)) {window.put(c2, window.getOrDefault(c2,0)-1);if (window.get(c2) < need.get(c2)) {valid--;}}left++;}}return len==Integer.MAX_VALUE ? "" : s.substring(start, start+len);} }

3.滑動(dòng)窗口最大值（leetcode239）

思路：使用單調(diào)遞減棧實(shí)現(xiàn)，即雙端隊(duì)列。

遍歷數(shù)組，將數(shù)組對應(yīng)的下標(biāo)存入隊(duì)列中。

數(shù)組需要按照數(shù)（即下標(biāo)對應(yīng)數(shù)組中的值）從大到小排列，如果當(dāng)前遍歷的數(shù)比隊(duì)尾的值大，則需要彈出隊(duì)尾值，直到隊(duì)列重新滿足從大到小的要求。

每次取隊(duì)列頭部即窗口最大值。如果頭部位置已經(jīng)超出窗口左邊界的話，則移除頭部。

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {if(nums == null || nums.length < 2) return nums;// 雙向隊(duì)列 保存當(dāng)前窗口最大值的數(shù)組位置 保證隊(duì)列中數(shù)組位置的數(shù)值按從大到小排序LinkedList<Integer> queue = new LinkedList();// 結(jié)果數(shù)組int[] result = new int[nums.length-k+1];// 遍歷nums數(shù)組for(int i = 0;i < nums.length;i++){// 保證從大到小 如果前面數(shù)小則需要依次彈出，直至滿足要求while(!queue.isEmpty() && nums[queue.peekLast()] <= nums[i]){queue.pollLast();}// 添加當(dāng)前值對應(yīng)的數(shù)組下標(biāo)queue.addLast(i);// 判斷當(dāng)前隊(duì)列中隊(duì)首的值是否有效if(queue.peek() <= i-k){queue.poll(); } // 當(dāng)窗口長度為k時(shí) 保存當(dāng)前窗口中最大值if(i+1 >= k){result[i+1-k] = nums[queue.peek()];}}return result;} }

總結(jié)

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