双指针和滑动窗口模式
模式 1:常量窗口(如 window = 4 或某个整数值)
例如,给定一个 (-ve 和 +ve) 整数数组,找到大小为 k.
的连续窗口的最大总和模式 2:(可变窗口大小)具有 的最大子数组/子字符串示例:总和
模式 3: 的子数组/子字符串的数量就像 sum=k。
这个问题很难解决,因为何时扩展(右++)或何时收缩(左++)变得很困难。
这个问题可以用模式2
解决
用于解决诸如查找 sum =k 的子串数量之类的问题。
这可以分解为
模式4:找到最短/最小窗口
模式 2 的不同方法:
示例:总和
的最大子数组
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? } }
使用两个指针和滑动窗口的更好方法
//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++; }
最佳方法:
我们知道,如果找到子数组,我们将其长度存储在 maxLen 中,但是在添加 arr[right] 时,如果总和大于 k,那么当前我们通过执行 sum = sum-arr[left] 和 left++ 来向左收缩。
我们知道当前的最大长度是maxLen,如果我们继续缩小左索引,我们可能会得到另一个满足条件(<=k)的子数组,但长度可能小于当前的maxLen,那么我们不会更新maxLen,直到我们找到另一个满足条件并且也具有 len > 的子数组。 maxLen,则仅更新 maxLen。
当子数组不满足条件 (<=k)int left = 0 时,最佳方法是仅在子数组长度大于 maxLen 时收缩左侧。
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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