有看到一句話，我深以為然：「所有演算法的終極資料結構只有兩種：陣列和鍊錶！」其他所有資料結構都是陣列或鍊錶的衍生品，
http的幀傳輸，滑動視窗限流演算法、flink中的滑動視窗等，今天，我們就來聊聊滑動視窗的演算法框架！
作者原創文章，謝絕一切**，違者必究！
idea2019.03/jdk11.0.4
難度：新手--戰士--老兵--大師
滑動視窗演算法分析與應用
/* 滑動視窗演算法框架 */
private static void minwindow(string s,string t)
// 滑動視窗左邊縮小
while ( 滑動視窗縮小條件 )}}
public class slidewindow
private static string minwindow(string s,string t)
// 目標字串使用map儲存，如果有重複的，則數量累加
mapdictt = new hashmap<>(8);
for (int i = 0; i
// 目標字串的長度
int required = dictt.size();
// 滑動視窗左右側位置指標
int left = 0,right = 0;
// 滑動視窗中字串統計
mapwinstrmap = new hashmap<>(16);
// 視窗內子串與目標串字元匹配的個數
int formed = 0;
// 記錄最小視窗長度，
int ans = ;
//視窗進行滑動
while (right
while (left
winstrmap.put(c, winstrmap.get(c) -1);
if (dictt.containskey(c) && winstrmap.get(c)
// 進行左側縮小滑動
left ++;
}//視窗向右滑動
right ++;
}return ans[0] == -1 ? "null" : s.substring(ans[1],ans[2]+1);}}
側到達終點。 此題有改良思路，即先對搜尋字串中去掉不存在於目標字串中的字元，這樣滑動匹配次數就更少了。
給定兩個字串 s1 和 s2，寫乙個函式來判斷 s2 是否包含 s1 的排列。示例，輸入: s1 = "ab"，
s2 = "eidbaooo"，輸出: true，解釋: s2 包含 s1 的排列之一 ("ba").
private static boolean substring(string s,string t)
maptargetmap = new hashmap<>(8);
for (int i = 0; i
mapwinmap = new hashmap<>(16);
int left = 0,right = 0 ;
int match = 0;
while(right
right ++;
// 視窗左側向右滑動，判斷滿足所有字元排列的子串
while (left
c = s.charat(left);
if (targetmap.containskey(c) && targetmap.get(c).intvalue() == winmap.get(c))
left ++;}}
return false;
}
/**查詢最長無重複子串*/
private static string substring(string s)
int left = 0,right = 0;
mapwinmap = new hashmap<>(8);
int position=;
while (right
while (winmap.get(c) > 1)
left ++;
}right ++;
}return s.substring(position[1],position[2]);
}
可行解為"ebcd"或者"bcde"，故原題僅輸出長度值而只有唯一解。另外，這裡其實有個優化思路，每次視窗右
後記：總以為演算法平時用的少，工作也不是演算法崗，所以沒必要去研究，可是遭到社會的毒打後，才知道演算法是很重要的，共勉！
全文完！
滑動視窗演算法 演算法 滑動視窗 二
演算法 這算是滑動視窗的另外乙個典型題目，在資料量比較少的時候，可以直接採用暴力法解決 不過資料量比較大的時候，我們就需要想辦法解決視窗裡面最大值的思路，這裡我們採用雙端佇列queue來實現，借助 queue來儲存前面計算過的最大值資訊。題目 解法1 暴力解法 按照 視窗大小，從頭到尾依次遍歷，將每...
演算法 滑動視窗
一.滑動視窗 滑動視窗其實就是高階版的雙指標技巧,只不過它依靠了資料結構 hashmap,hashset 的幫助,使得雙指標運用起來更加的靈活,更加的方便,他主要就是來解決子字串匹配問題。他主要的思路就是這樣的固定步驟 1 我們在字串 s 中使用雙指標中的左右指標技巧，初始化 left right ...
演算法 滑動視窗
最多可以將k個值從0變成1,因此滑動視窗的限制條件 0的數量 zeros 小於k,演算法過程如下 有乙個滑動視窗 slipper 每次都會從a中讀入乙個數 當讀入的數為0時,zeros 當zeros的數量大於k時,會取出slipper首部的元素,當取值為0時zeros 總體 如下 上述演算法效率並不...