标签：字符 搞定 窗口 map ++ 模版 int res 滑动
1. 滑动窗口算法探究
1.1 一“图”搞懂滑动窗口算法
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[a, b, c, d, e, f, g, ...] lr [初始化窗口, r++] l r [维护窗口数据信息,窗口数据满足某个条件，r++] l r [维护窗口数据信息,窗口数据满足某个条件，r++] l r [维护窗口数据信息,窗口数据不满足某个条件，维护窗口数据信息，l++(小循环直到窗口数据满足某个条件)， 更新结果，r++] ...
1.2 滑动窗口算法模版代码
public int[] slideWindowTemplate(int nums){
int l = 0, r = 0; //[初始化窗口]
//codes... [其他初始化信息]
while(r < nums.length){
//codes..... [维护窗口中的数据]
while(l < r && check(xxx) == false){ //[窗口不满足某种性质]
//codes... [维护窗口中的数据]
l++; //[缩小窗口]
}
//codes.. [更新结果]
r++; //[增大窗口]
}
}
1.3 尝试套模版
- leetcode [3] 最长不重复子串 【中等】
- 【题目】：给定一个字符串查找最长不重复的子串
- 【题解】：首先维护一个滑动窗口来记录当前子串，之后再用辅助方式判定当前字符是否出现在窗口中即可。显然，判定某个东西是否出现，哈希表是一种比较可取的方法。因此我们套模版：
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int l = -1, r = 0; //初始化窗口
int res = 0; //初始化结果信息
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); //这里初始化一个哈希表，存放每一个字符最后出现位置
while(r < s.length()){
char c = map.get(r);
//这里检查一下窗口中字符的不唯一性，如果不唯一，说明我们需要收缩窗口，即上面的check()
while(map.containsKey(c) && l <= map.get(c)){
l++;
}
map.put(s.charAt(r), r); //维护哈希表
res = Math.max(res, r - l); // 更新结果
r++; //扩大窗口
}
return res;
}
-
可视化
[a b c a b c b b] lr [init, {a:0}, res = 0, res = 1, r++] l r [check fail, {a:0,b:1}, res = 2, r++] l r [check fail, {a:0,b:1,c:2}, res = 3, r++] l r [check succ, l++, {a:3,b:1,c:2}, res = 3, r++] ... -
套模版是否成功：这里的解答和模版相比，多了一个哈希表；并且，这里的哈希表维护的是全局信息而不是窗口中的信息，但是基本还是成功的，基础结构一致，需要维护什么信息需要根据题目条件来设定
2. 滑动窗口例题
2.1 例题一
- leetcode[424] 替换后的最长重复字符
- 【题目】给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 k 次。在执行上述操作后，找到包含重复字母的最长子串的长度。
- 【题解】此题直接套模版，通过检查窗口中的字符是否能够改变k个来得到一个连续的重复字符串
public int characterReplacement(String s, int k) {
int l = 0, r = 0, res = 0;
int maxCount = 0;
HashMap<Character,Integer> map = new HashMap<>();
while(r < s.length()){
char c = s.charAt(r);
map.put(c,map.getOrDefault(c,0) + 1);
maxCount = Math.max(maxCount,map.get(c)); //维护窗口信息
while(r - l + 1 > maxCount + k){ //check 检查窗口中数据性质
char l = s.charAt(l);
map.put(l,map.get(l) - 1);
l++; //收缩
}
res = Math.max(res, r - l + 1); //更新结果
r++; //扩张
}
return res;
}
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可视化
[A A B A B B A] , k = 1 lr [{A:1}, maxCount = 1, res = 1, r++] l r [{A:2}, maxCount = 2, res = 2, r++] l r [{A:2,B:1}, maxCount = 2, res = 3, r++] l r [{A:3,B:1}, maxCount = 3, {A:2,B:1}, l++, res = 3, r++] l r [{A:2,B:2}, maxCount = 2, {A:1,B:2}, l++, res = 3, r++] ......
2.2 例题2
- leetcode [395] 带有至少K个重复字符的最长子字符串
- 【题目】：找到给定字符串（由小写字符组成）中的最长子串T， 要求T中的每一字符出现次数都不少于k。输出T的长度。
- 【题解】：这里可以维护一个滑动窗口来记录子串，判断子串中字符的重复次数。但还需要注意一点，通过分类，可以减少窗口中需要维护的信息量。这里先统计原始字符串中字符的种类，然后根据子串中的字符种类个数分类，例如子串中只有1种字符，只有2种字符，有3种字符等。
public int longestSubstring(String s, int k) {
int res = 0;
int maxUnique = getMaxUinqueCount(s);
int[] countMap = new int[26]; //初始化map维护窗口字符统计信息
for(int curUnique = 1; curUnique <= maxUnique; curUnique++){
//根据子串中字符种类个数分别考虑
Arrays.fill(countMap, 0);
int l = 0, r = 0, unique = 0, idx = 0, countAtLeastK = 0; //初始化窗口信息
while(r < s.length()){ //此处开始滑动窗口大循环
if(unique <= curUnique){ //窗口满足性质：字符种类数量不超过本轮设定值
idx = s.charAt(r) - 'a';
if(countMap[idx] == 0) unique++; //更新信息
countMap[idx]++; //更新信息
if(countMap[idx] == k) countAtLeastK++; //更新信息
r++; //窗口扩张
}
else{ //窗口不满足性质：字符种类数量超过本轮设定值
idx = s.charAt(l) - 'a';
if(countMap[idx] == k) countAtLeastK--;
countMap[idx]--;
if(countMap[idx] == 0) unique--;
l++; //窗口收缩
}
if(unique == curUnique && unique == countAtLeastK)
//窗口数据信息满足题目条件，更新结果
res = Math.max(r - l, res);
}
}
return res;
}
public static int getMaxUinqueCount(String s){ //统计字符数量
Set<Character> set = new HashSet<>();
for(int i = 0; i < s.length(); i++){
set.add(s.charAt(i));
}
return set.size();
}
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可视化
[a b a b b c] unique = 1,2,3 以字符种类数为2为例，解析滑动窗口运行情况 lr [curUnique = 1 <= 2, {a:1}, r++, atLeastK = 0,] l r [curUnique = 2 <= 2, {a:1,b=1}, r++, atLeastK = 0, r++] l r [curUnique = 2 <= 2, {a:2,b=1}, r++, atLeastK = 1] l r [curUnique = 2 <= 2, {a:2,b=2}, r++, atLeastK = 2, res = max(res, r - l)] l r [curUnique = 2 <= 2, {a:2,b=3}, r++, atLeastK = 2, res = max(res, r - l)] l r [curUnique = 3 > 2, {a:2,b=3}, so atLeastK - 1 = 1, {a:1,b=3}, l++] l r end
2.3 例题3
- leetcode [567] 字符串的排列
- 【题目】：定两个字符串 s1 和 s2，写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。换句话说，第一个字符串的排列之一是第二个字符串的子串。
- 【题解】：这里可以维护一个滑动窗口来记录s2子串，判断子串是否完全匹配s1,完全匹配指的是字符串中的所有字符的数量都相等。因此使用一个哈希表（这里用数组模拟）来记录s1的所有字符数量。
public boolean checkInclusion(String s1, String s2) {
int l = 0, r = 0;
int[] map = new int[26];
for(int i = 0; i < s1.length(); i++){
map[s1.charAt(i) - 'a']++;
}
while(r < s2.length()){
char c = s2.charAt(r);
map[c - 'a']--; //窗口变动，维护哈希表
while(map[c - 'a'] < 0){ //检查是否完全匹配
map[s2.charAt(l) - 'a']++;
l++; //窗口收缩
}
if(r - l + 1 == s1.length()) return true;
r++; //窗口扩张
}
return false;
}
2.4 其他例题
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使用该模版，可以解决如下问题
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1456. Maximum Number of Vowels in a Substring of Given Length
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稍加改变，可以解决如下问题
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1498. Number of Subsequences That Satisfy the Given Sum Condition
3. 小结
- 套模版即可解决80%的滑动窗口题，剩余20%可能需要改变模型或进行时间优化
- 滑动窗口算法关键在于收缩时需要持续收缩使得窗口数据某个需要保持的性质发生改变
- 滑动窗口算法框架较为固定基本为
- step 1: 初始化窗口端点lr、初始化其他需要维护的窗口信息或全局信息
- step 2: 进入大循环，直到窗口右端点到达末尾
- step 3: 大循环内，r所在位置进入窗口，维护窗口信息及全局信息
- step 4: 进入小循环，直到窗口中的数据部满足某个性质或条件
- step 5: 小循环内，维护窗口信息及全局信息，收缩窗口
- step 6: 小循环外，大循环内，更新结果，扩张窗口
- 滑动窗口特点是不回退、不回退、不回退
- 由于其不回退的性质，时间复杂度通常为 O ( n ) O(n) O(n)
标签：字符,搞定,窗口,map,++,模版,int,res,滑动 来源： https://blog.csdn.net/qq_45608306/article/details/113099661
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