【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第8期】滑动窗口：最小覆盖子串、字符串排列、找所有字母异位词、 最长无重复子串

《博主简介》

小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能AI、python、计算机视觉相关分享研究。
✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~
👍感谢小伙伴们点赞、关注！

《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】

一般应用场景

数组，字符串子串等问题。

通用模板

双指针大致逻辑如下：

left = 0 right  = 0 while  right < len(s):     # 右指针右移增大窗口     window.add(s[right])     right  += 1     while isvalid:         # 当满足某种条件时开始从左边收缩窗口         window.remove(s[left])         left += 1

代码模板：

def slidingWindow(s, t):     from collections import defaultdict     # defaultdict(int)对于不存在的键默认值为0，     # 可以直接进行window[c] += 1的操作，免去了判断过程     window = defaultdict(int)     needs  = defaultdict(int)     left = 0     right = 0     for c in t:         needs[c] += 1     while right < len(s):         # c1为移入窗口的字符         c1 = s[right]         # 窗口右移         right += 1         # 进行窗口内数据的相关操作         # TODO         # 判断左侧窗口是否要收缩         while window needs shrink:             # c2为将要移出窗口的字符             c2 = s[left]             # 左指针右移，收缩窗口             left += 1             # 进行窗口内数据的相关操作             # TODO

相关Leetcode题目

1. 最小覆盖子串

class Solution:     def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:         from collections import defaultdict         needs = defaultdict(int)         window = defaultdict(int)         left = 0         right = 0         count = 0 #window中满足条件的字符数         start = 0 #记录最小子串的起始位置         min_len = float('inf') #记录最小子串的长度         for c in t:             needs[c] += 1         while right < len(s):             c1 = s[right]             right += 1             if  c1 in needs:                 window[c1] += 1                 if window[c1] == needs[c1]:                     count += 1             while count == len(needs):                 # 更新最小覆盖子串                 if right - left < min_len:                     start = left                     min_len = right - left                 c2 = s[left]                 left += 1                 if c2 in needs:                     window[c2] -= 1                     if window[c2] < needs[c2]:                         count -= 1         if min_len == float('inf'):             return ''         else:             return s[start:start+min_len]

1. 字符串排列

class Solution:     def checkInclusion(self, s1: str, s2: str) -> bool:         from collections  import defaultdict         needs = defaultdict(int)         for c in s1:             needs[c] += 1         window = defaultdict(int)         left = 0         right = 0         count = 0         while right < len(s2):             c1 = s2[right]             right += 1             if c1 in needs:                 window[c1] += 1                 if window[c1] == needs[c1]:                     count += 1             while count == len(needs):                 if right - left == len(s1):                     # 如果子串长度与s1相等则包含                     return True                 c2 = s2[left]                 if c2 in needs:                     window[c2] -= 1                     if window[c2] < needs[c2]:                         count -= 1                 left += 1         return False

1. 找所有字母异位词

class Solution:     def findAnagrams(self, s: str, p: str) -> List[int]:         from collections import defaultdict         needs = defaultdict(int)         window = defaultdict(int)         left = 0         right = 0         count = 0         res = []         for c in p:             needs[c] += 1         while right < len(s):             c1 = s[right]             if c1 in needs:                 window[c1] += 1                 if window[c1] == needs[c1]:                     count += 1             right += 1             while count == len(needs):                 if right - left == len(p):                     res.append(left)                 c2 = s[left]                 if c2 in needs:                     window[c2] -= 1                     if window[c2] < needs[c2]:                         count -= 1                 left += 1         return res

1. 最长无重复子串

class Solution:     def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:         max_len = 0         left = 0         right = 0         n = len(s)         from collections import defaultdict         window = defaultdict(int)         while right < n:             c1 = s[right]             right += 1             window[c1] += 1             while window[c1] > 1:                 c2 = s[left]                 left += 1                 window[c2] -= 1             max_len = max(max_len, right - left)         return max_len

关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！

觉得不错的小伙伴，感谢点赞、关注加收藏哦！

欢迎关注下方GZH：阿旭算法与机器学习，共同学习交流~