当前位置: 首页 > news >正文

【算法方法总结·三】滑动窗口的一些技巧和注意事项

【算法方法总结·三】滑动窗口的一些技巧和注意事项

  • 【算法方法总结·一】二分法的一些技巧和注意事项
  • 【算法方法总结·二】双指针的一些技巧和注意事项
  • 【算法方法总结·三】滑动窗口的一些技巧和注意事项

【滑动窗口】

数组的和 随着 右边指针 移动一定是 非递减 的,就是 单调不能包含负数

  • 暴力解法 时间复杂度:O(n^2)
  • 滑动窗口 时间复杂度:O(n)
  • 数组不是单调的话,不要用 滑动窗口,考虑用 前缀和前缀和很简单,就放此章一块讲了
  • 所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果,将O(n^2)的暴力解法降为O(n)
  • 使用了双指针机制leftright 指针维护窗口边界,初始均为 0外层循环用 right 扩大窗口,内层循环用 left 缩小窗口

滑动窗口的使用条件

数组的和 随着 右边指针 移动一定是 非递减 的,就是 单调

  • 数据连续性:需要 数组单调 / 字符串的连续子序列问题。
  • 存在重复计算:暴力解法中存在冗余计算,窗口滑动可复用部分结果。
  • ​窗口状态可维护:窗口内的状态(如字符频率、和)可通过指针移动快速更新
  • ​时间复杂度优化需求:通常将时间复杂度从 O(n²) 优化O(n)

实现滑动窗口,应确定三点:

  • (1)窗口内 是什么?
  • (2)如何 移动 窗口的 起始位置?
  • (3)如何 移动 窗口的 结束位置?

滑动窗口模板

//外层循环扩展右边界,内层循环扩展左边界
int l = 0;
for (int r = 0 ; r < n ; r++) {//当前考虑的元素while (l <= r && check()) {//区间[left,right]不符合题意//扩展左边界}//区间[left,right]符合题意,统计相关信息
}

相关力扣题

  • 相关解法见【算法题解答·三】滑动窗口

3.无重复字符的最长子串

438.找到字符串中所有字母异位词

209.长度最小的子数组


【前缀和】

前缀和 的思想是 重复利用 计算过的 子数组之和,从而降低区间查询需要累加计算的次数


【滑动窗口】和【前缀和】的选择

特性

维度滑动窗口​前缀和
核心机制双指针 动态调整 窗口边界预处理 数组的累积和
数据特性处理 连续子序列 问题快速计算 任意区间和
操作方向​单向滑动(通常右指针主导静态存储,支持 任意区间 查询

选择策略

  • 优先用滑动窗口
    – 需要处理连续子序列的最值问题
    – 数据满足单向滑动条件​(如均为正数

  • ​优先用前缀和
    – 需要快速计算区间和​(尤其是多次查询)
    – 数据包含负数或需要统计特定区间性质​(如奇偶性

相关文章:

【算法方法总结·三】滑动窗口的一些技巧和注意事项

【算法方法总结三】滑动窗口的一些技巧和注意事项 【算法方法总结一】二分法的一些技巧和注意事项【算法方法总结二】双指针的一些技巧和注意事项【算法方法总结三】滑动窗口的一些技巧和注意事项 【滑动窗口】 数组的和 随着 右边指针 移动一定是 非递减 的&#xff0c;就是 …...

IO的概念和标准IO函数

作业&#xff1a; 1.使用标准IO函数&#xff0c;实现文件的拷贝 #include <stdio.h>int main(int argc, char *argv[]) {// 检查是否提供了源文件和目标文件if (argc ! 3) {printf("Usage: %s <source_file> <destination_file>\n", argv[0]);re…...

tauri2+typescript+vue+vite+leaflet等的简单联合使用(一)

项目目标 主要的目的是学习tauri。 流程 1、搭建项目 2、简单的在项目使用leaflet 3、打包 准备项目 环境准备 废话不多说&#xff0c;直接开始 需要有准备能运行Rust的环境和Node&#xff0c;对于Rust可以参考下面这位大佬的文章&#xff0c;Node不必细说。 Rust 和…...

【流程图】在 .NET (WPF 或 WinForms) 中实现流程图中的连线算法

在 .NET (WPF 或 WinForms) 中实现流程图中的连线算法&#xff0c;通常涉及 图形绘制 和 路径计算。常见的连线方式包括 直线、折线 和 贝塞尔曲线。以下是几种方法的介绍和示例代码。 1. 直线连接&#xff08;最简单&#xff09; 适用场景&#xff1a; 两个节点之间没有障碍…...

IDEA集成DeepSeek,通过离线安装解决无法安装Proxy AI插件问题

文章目录 引言一、安装Proxy AI1.1 在线安装Proxy AI1.2 离线安装Proxy AI 二、Proxy AI中配置DeepSeek2.1 配置本地部署的DeepSeek&#xff08;Ollama方式&#xff09;2.2 通过第三方服务商提供的API进行配置 三、效果测试 引言 许多开发者尝试通过安装Proxy AI等插件将AI能力…...

【流行病学】Melodi-Presto因果关联工具

title: “[流行病学] Melodi Presto因果关联工具” date: 2022-12-08 lastmod: 2022-12-08 draft: false tags: [“流行病学”,“因果关联工具”] toc: true autoCollapseToc: true 阅读介绍 Melodi-Presto: A fast and agile tool to explore semantic triples derived from …...

详细分析KeepAlive的基本知识 并缓存路由(附Demo)

目录 前言1. 基本知识2. Demo2.1 基本2.2 拓展2.3 终极 3. 实战 前言 &#x1f91f; 找工作&#xff0c;来万码优才&#xff1a;&#x1f449; #小程序://万码优才/r6rqmzDaXpYkJZF 基本知识推荐阅读&#xff1a;KeepAlive知识点 从实战中学习&#xff0c;源自实战中vue路由的…...

【Go】Go viper 配置模块

1. 配置相关概念 在项目开发过程中&#xff0c;一旦涉及到与第三方中间件打交道就不可避免的需要填写一些配置信息&#xff0c;例如 MySQL 的连接信息、Redis 的连接信息。如果这些配置都采用硬编码的方式无疑是一种不优雅的做法&#xff0c;有以下缺陷&#xff1a; 不同环境…...

zabbix“专家坐诊”第277期问答

在线答疑:乐维社区 问题一 Q&#xff1a;这个怎么解决呢&#xff1f; A&#xff1a;缺少这个依赖。 Q&#xff1a;就一直装不上。 A&#xff1a;装 zabbix-agent2-7.0.0-releasel.el7.x86 64 需要前面提示的那个依赖才可以装。 问题二 Q&#xff1a;大佬&#xff0c;如果agen…...

大模型工程师学习日记(十一):FAISS 高效相似度搜索和密集向量聚类的库

Facebook AI Similarity Search (Faiss /Fez/) 是一个用于高效相似度搜索和密集向量聚类的库。它包含了在任意大小的向量集合中进行搜索的算法&#xff0c;甚至可以处理可能无法完全放入内存的向量集合。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。 Faiss 官方文档&#xff1a;We…...

python学习第三天

条件判断 条件判断使用if、elif和else关键字。它们用于根据条件执行不同的代码块。 # 条件判断 age 18 if age < 18:print("你还是个孩子&#xff01;") elif age 18:print("永远十八岁&#xff01;") else:print("你还年轻&#xff01;")…...

深入解析 Svelte:下一代前端框架的革命

深入解析 Svelte&#xff1a;下一代前端框架的革命 1. Svelte 简介 Svelte 是一款前端框架&#xff0c;与 React、Vue 等传统框架不同&#xff0c;它采用 编译时&#xff08;Compile-time&#xff09; 方式来优化前端应用。它不像 React 或 Vue 依赖虚拟 DOM&#xff0c;而是…...

C++20 中位移位运算符的统一行为:深入解析与实践指南

文章目录 1. 位移位运算符的基础1.1 左移运算符&#xff08;<<&#xff09;1.2 右移运算符&#xff08;>>&#xff09; 2. C20 对位移位运算符的统一2.1 移位数量超出操作数位宽2.2 负数移位 3. 实践中的注意事项4. 示例代码5. 总结 在 C 的发展历程中&#xff0c;…...

Linux——基本指令

我们今天学习Linux最基础的指令 ls 指令 语法&#xff1a; ls [选项] [⽬录或⽂件] 功能&#xff1a;对于⽬录&#xff0c;该命令列出该⽬录下的所有⼦⽬录与⽂件。对于⽂件&#xff0c;将列出⽂件名以及其他信 息。 命令中的选项&#xff0c;一次可以传递多个 &#xff0c…...

MySql面试总结(二)

WHERE 子句优化 截至2024年7月,MySQL最新稳定版本是8.2,并不存在MySQL 8.4 。下面从常见的几个方面为你介绍 MySQL 8.x 中 WHERE 子句的优化方法: 1. 确保使用索引 原理:索引可以加快数据的查找速度,当 WHERE 子句中的条件列有索引时,MySQL 可以直接定位到符合条件的数…...

Pytorch中的主要函数

目录 一、torch.manual_seed(seed)二、torch.cuda.manual_seed(seed)三、torch.rand(*size, outNone, dtypeNone, layouttorch.strided, deviceNone, requires_gradFalse)四、给大家写一个常用的自动选择电脑cuda 或者cpu 的小技巧五、torch.version.cuda&#xff1b;torch.bac…...

Java实现大数据量导出报表

一、实现方式 在Java中&#xff0c;导出数据到Excel有多种方式&#xff0c;每种方式都有其优缺点&#xff0c;适用于不同的场景。以下是常见的几种方式及其特点&#xff1a; 1.1 Apache POI Apache POI 是 Java 中最流行的库&#xff0c;支持读写 Excel 文件&#xff08;包括…...

大语言模型 智能助手——既能生成自然语言回复,又能在必要时调用外部工具获取实时数据

示例代码&#xff1a; import json from langgraph.graph import Graph, END,StateGraph from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_function from langchain_community.tools.openweathermap import OpenWeatherMapQueryRun from langchain_core…...

PyTorch 系统教程:理解机器学习数据分割

数据分割是机器学习中的一个基本概念&#xff0c;它直接影响模型的性能和泛化。在本文中&#xff0c;我们将深入研究为什么数据分割在机器学习中很重要&#xff0c;并演示如何使用PyTorch有效地实现它。 理解数据分割 数据分割是将数据集划分为单独的组以进行训练、验证和测试…...

分水岭算法(Watershed Algorithm)教程:硬币分割实例

import cv2 import numpy as np# 1. 图像预处理 img cv2.imread("./water/water_coins.jpeg") gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV cv2.THRESH_OTSU) kernel np.ones((3, 3), np.int8)…...

不止于解题:聊聊猪圈密码、圣堂武士密码和标准银河字母背后的历史与趣闻

不止于解题&#xff1a;猪圈密码、圣堂武士密码与标准银河字母的文化考古 当你在CTF竞赛中第一次遇到那些神秘的几何符号时&#xff0c;是否曾好奇过这些图形背后的故事&#xff1f;从共济会的秘密集会到《我的世界》游戏中的彩蛋&#xff0c;图形密码早已超越了单纯的加密工具…...

YOLOv8在Jetson上导出TensorRT引擎(.engine)全流程实操:从ONNX转换到INT8/FP16量化加速

YOLOv8在Jetson平台上的TensorRT引擎部署与量化加速实战指南 当目标检测模型需要部署到边缘计算设备时&#xff0c;性能优化往往成为最关键的技术挑战。本文将深入探讨如何将YOLOv8模型高效转换为Jetson平台专用的TensorRT引擎&#xff0c;并通过INT8/FP16量化技术实现推理速度…...

NAS-FPN里的GP和Sum Cell到底怎么工作的?手把手图解MMCV源码实现

NAS-FPN中的GP与Sum Cell工作机制解析&#xff1a;从理论到MMCV源码实现 在目标检测领域&#xff0c;特征金字塔网络(FPN)已经成为处理多尺度目标的标配组件。然而传统FPN采用固定的人工设计结构&#xff0c;难以适应不同检测任务的需求。NAS-FPN通过神经网络结构搜索技术&…...

Cadence SKILL脚本实战:5分钟搞定TESTKEY原理图批量创建(附完整代码)

Cadence SKILL脚本实战&#xff1a;5分钟搞定TESTKEY原理图批量创建&#xff08;附完整代码&#xff09; 在集成电路设计领域&#xff0c;TESTKEY&#xff08;测试结构&#xff09;的创建是验证工艺模型和器件特性的基础工作。传统手动放置器件的方式不仅效率低下&#xff0c;还…...

2026年运动木地板厂家口碑排行榜,谁是真正王者?

随着体育产业的蓬勃发展&#xff0c;运动木地板的需求日益增长。作为体育场馆的重要组成部分&#xff0c;运动木地板的质量直接影响到运动员的表现和观众的体验。那么&#xff0c;在众多运动木地板厂家中&#xff0c;哪家才是真正的王者呢&#xff1f;本文将从产品质量、工艺技…...

Keil MDK 项目迁移避坑指南:当你的旧工程遇到‘Default Compiler Version 5 is not available’

Keil MDK项目迁移实战&#xff1a;编译器版本冲突的工程级解决方案 当你从同事手中接过一个历史遗留的Keil MDK项目&#xff0c;或从版本控制系统拉取多年前的嵌入式工程时&#xff0c;最令人头疼的莫过于打开工程后迎面而来的编译器报错。其中"Default Compiler Version …...

告别手动操作:用Python自动化COMSOL仿真的3个关键突破

告别手动操作&#xff1a;用Python自动化COMSOL仿真的3个关键突破 【免费下载链接】MPh Pythonic scripting interface for Comsol Multiphysics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mp/MPh 你是否也曾为COMSOL的重复性仿真任务感到疲惫&#xff1f;每天花费数小…...

Perplexity提示工程精要(2024权威认证版):覆盖92%高频场景的12类黄金模板

更多请点击&#xff1a; https://intelliparadigm.com 第一章&#xff1a;Perplexity提示工程的核心原理与认知框架 Perplexity&#xff08;困惑度&#xff09;作为衡量语言模型预测能力的关键指标&#xff0c;其本质是模型对真实文本序列分布的负对数似然指数化表达。在提示工…...

【MySQL百日打怪升级第8天】SELECT执行流程

【第8天】每天一个MySQL知识点&#xff0c;百日打怪升级 SQL基础&#xff1a;SELECT执行流程 大家好&#xff0c;我是一名拥有10年以上经验的DBA老兵。 做这个系列&#xff0c;源于一个朴素的愿望&#xff1a;把踩过的坑、总结的经验系统化输出&#xff0c;希望能帮到刚入行或…...

Python异步编程模式:从同步到异步的演进

Python异步编程模式&#xff1a;从同步到异步的演进 引言 在Python开发中&#xff0c;异步编程模式是构建高性能应用的关键。作为一名从Rust转向Python的后端开发者&#xff0c;我深刻体会到异步编程在处理高并发场景时的优势。本文将深入探讨Python中的异步编程模式及其最佳实…...