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兩個指針和滑動視窗模式

王林
發布: 2024-09-10 06:31:32
原創
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Two Pointer and sliding window pattern

雙指針與滑動視窗模式

模式 1:常數視窗(如 window = 4 或某個整數值)

例如,給定一個 (-ve 和 +ve) 整數數組,找到大小為 k.

的連續視窗的最大總和

模式 2:(可變視窗大小)具有 的最大子數組/子字串範例:總和

  • 方法:
    • 蠻力: 產生所有可能的子數組並選擇最大長度的子數組 sum
  • 最佳/最佳: 利用兩個指標和滑動視窗將時間複雜度降低到O(n)

模式 3: 的子陣列/子字串的數量就像 sum=k。
這個問題很難解決,因為何時擴展(右++)或何時收縮(左++)變得困難。

這個問題可以用模式2
解決 用於解決諸如查找 sum =k 的子串數量之類的問題。

  • 這可以分解為

    • 找出 sum 的子數組
    • 找出 sum

模式4:找出最短/最小視窗

模式 2 的不同方法
例:總和
的最大子數組

public class Sample{
    public static void main(String args[]){
        n = 10;
        int arr[] = new int[n];

        //Brute force approach for finding the longest subarray with sum <=k
        //tc : O(n^2)
        int maxlen=0;
        for(int i =0;i<arr.length;i++){
            int sum =0;
            for(int j = i+1;j<arr.length;j++){
                sum+=arr[j];
                if(sum<=k){
                    maxLen = Integer.max(maxLen, j-i+1);
                }
                else if(sum > k) break; /// optimization if the sum is greater than the k, what is the point in going forward? 
            }
        }
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使用兩個指標和滑動視窗的更好方法

        //O(n+n) in the worst case r will move from 0 to n and in the worst case left will move from 0 0 n as well so 2n
        int left = 0;
        int right =0;
        int sum = 0;
        int maxLen = 0;
        while(right<arr.length){
            sum+=arr[right];
            while(sum > k){
                sum = sum-arr[left];
                left++;
            }
            if(sum <=k){
                maxLen = Integer.max(maxLen, right-left+1); //if asked to print max subarray length,we print maxLen else asked for printing the subarray keep track of
                // left and right in a different variable 
            }
            right++;
        }
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最佳方法
我們知道,如果找到子數組,我們將其長度儲存在maxLen 中,但是在添加arr[right] 時,如果總和大於k,那麼當前我們透過執行sum = sum-arr[left] 和left++ 來向左收縮。
我們知道目前的最大長度是maxLen,如果我們繼續縮小左索引,我們可能會得到另一個滿足條件(<=k)的子數組,但長度可能小於目前的maxLen,那麼我們不會更新maxLen,直到我們找出另一個滿足條件並且也具有len > 的子數組。 maxLen,則僅更新 maxLen。

當子數組不滿足條件 (<=k)int left = 0 時,最佳方法是僅在子數組長度大於 maxLen 時收縮左側。

        int right =0;
        int sum = 0;
        int maxLen = 0;
        while(right<arr.length){
            sum+=arr[right];
            if(sum > k){// this will ensure that the left is incremented one by one (not till the sum<=k because this might reduce the length i.e right-left+1  which will not be taken into consideration)
                sum = sum-arr[left];
                left++;
            }
            if(sum <=k){
                maxLen = Integer.max(maxLen, right-left+1); //if asked to print max subarray length,we print maxLen else asked for printing the subarray keep track of
                // left and right in a different variable 
            }
            right++;
        }

    }
}

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來源:dev.to
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