演算法整理
滑動視窗思路,以下思路源自於此鏈結。
演算法技巧的思路非常簡單，就是維護乙個視窗，不斷滑動，然後更新答案麼。leetcode 上有起碼 10 道運用滑動視窗演算法的題目，難度都是中等和困難。該演算法的大致邏輯如下：
int left =
0, right =0;
while
(right < s.size())
}
其實困擾大家的，不是演算法的思路，而是各種細節問題。比如說如何向視窗中新增新元素，如何縮小視窗，在視窗滑動的哪個階段更新結果。即便你明白了這些細節，也容易出 bug，找 bug 還不知道怎麼找，真的挺讓人心煩的。
所以今天我就寫一套滑動視窗演算法的**框架，我連再**做輸出 debug 都給你寫好了，以後遇到相關的問題，你就默寫出來如下框架然後改三個地方就行，還不會出 bug：
/
* 滑動視窗演算法框架 *
/void slidingwindow(string s, string t)
}}
而且，這兩個 … 處的操作分別是右移和左移視窗更新操作，等會你會發現它們操作是完全對稱的。
規律總結
新增鏈結描述
# 執行效率更高
class
solution
:def
maxsubarray
(self, nums: list[
int])-
>
int:
for i in
range(1
,len
(nums)):
nums[i]
+=max
(nums[i-1]
,0)return
max(nums)
class
solution
:def
maxsubarray
(self, nums: list[
int])-
>
int:
dp=[nums[0]
]for i in
range(1
,len
(nums)):
max(nums[i]
,dp[i-1]
+nums[i]))
return
max(dp)
題目總結
class
solution
:def
lengthoflongestsubstring
(self, s:
str)
->
int:
ifnot s:
return
0 left=
0 lookup=
set(
) n=
len(s)
max_len,cur_len=0,
0for i in
range
(n):
cur_len+=
1while s[i]
in lookup:
lookup.remove(s[left]
) left+=
1 cur_len-=
1if cur_len>max_len:max_len=cur_len
lookup.add(s[i]
)return max_len
class
solution
:def
lengthoflongestsubstring
(self, s:
str)
->
int:
from collections import defaultdict
lookup=defaultdict(
int)
start,end,max_len,counter=0,
0,0,
0while end<
len(s)
:if lookup[s[end]
]>0:
counter+=
1 lookup[s[end]]+=
1 end+=
1while counter>0:
if lookup[s[start]
]>1:
counter-=
1 lookup[s[start]]-=
1 start+=
1 max_len=
max(max_len,end-start)
return max_len
class
solution
:def
minsubarraylen
(self, s:
int, nums: list[
int])-
>
int:
ifnot nums:
return
0 n =
len(nums)
ans = n +
1for i in
range
(n):
total =
0for j in
range
(i, n)
: total += nums[j]
if total >= s:
ans =
min(ans, j - i +1)
break
return
0if ans==n+
1else ans
# 模板法
class
solution
:def
minsubarraylen
(self, s:
int, nums: list[
int])-
>
int:
ifnot nums:
return
0 n=
len(nums)
total=
0 min_len=
float
('inf'
) start,end=0,
0while endtotal+=nums[end]
end+=
1while total>=s:
min_len=
min(min_len,end-start)
total-=nums[start]
start+=
1return
0if min_len==
float
('inf'
)else min_len
題解defaultdict函式
class
solution
:def
minwindow
(self, s:
str, t:
str)
->
str:
from collections import defaultdict
lookup = defaultdict(
int)
for c in t:
lookup[c]+=1
start =
0 end =
0 min_len =
float
("inf"
) counter =
len(t)
res =
""while end <
len(s)
:if lookup[s[end]
]>0:
counter -=
1 lookup[s[end]]-=
1 end +=
1while counter ==0:
if min_len > end - start:
min_len = end - start
res = s[start:end]
if lookup[s[start]]==
0:counter +=
1 lookup[s[start]]+=
1 start +=
1return res
題解
# 會超出時間限制 其中一種簡單的方法
class
solution
:def
maxslidingwindow
(self, nums: list[
int]
, k:
int)
-> list[
int]
: n =
len(nums)
if n * k ==0:
return
return
[max
(nums[i:i + k]
)for i in
range
(n - k +1)
]
滑動視窗leetcode
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