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)…...

AI-调查研究-01-正念冥想有用吗?对健康的影响及科学指南

点一下关注吧&#xff01;&#xff01;&#xff01;非常感谢&#xff01;&#xff01;持续更新&#xff01;&#xff01;&#xff01; &#x1f680; AI篇持续更新中&#xff01;&#xff08;长期更新&#xff09; 目前2025年06月05日更新到&#xff1a; AI炼丹日志-28 - Aud…...

【Python】 -- 趣味代码 - 小恐龙游戏

文章目录 文章目录 00 小恐龙游戏程序设计框架代码结构和功能游戏流程总结01 小恐龙游戏程序设计02 百度网盘地址00 小恐龙游戏程序设计框架 这段代码是一个基于 Pygame 的简易跑酷游戏的完整实现,玩家控制一个角色(龙)躲避障碍物(仙人掌和乌鸦)。以下是代码的详细介绍:…...

深入理解JavaScript设计模式之单例模式

目录 什么是单例模式为什么需要单例模式常见应用场景包括 单例模式实现透明单例模式实现不透明单例模式用代理实现单例模式javaScript中的单例模式使用命名空间使用闭包封装私有变量 惰性单例通用的惰性单例 结语 什么是单例模式 单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#…...

微信小程序 - 手机震动

一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注&#xff1a;文档 https://developers.weixin.qq…...

爬虫基础学习day2

# 爬虫设计领域 工商&#xff1a;企查查、天眼查短视频&#xff1a;抖音、快手、西瓜 ---> 飞瓜电商&#xff1a;京东、淘宝、聚美优品、亚马逊 ---> 分析店铺经营决策标题、排名航空&#xff1a;抓取所有航空公司价格 ---> 去哪儿自媒体&#xff1a;采集自媒体数据进…...

Swagger和OpenApi的前世今生

Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章&#xff0c;二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑&#xff1a; &#x1f504; 一、起源与初创期&#xff1a;Swagger的诞生&#xff08;2010-2014&#xff09; 核心…...

Device Mapper 机制

Device Mapper 机制详解 Device Mapper&#xff08;简称 DM&#xff09;是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架&#xff0c;为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程&#xff0c;并配以详细的…...

STM32---外部32.768K晶振(LSE)无法起振问题

晶振是否起振主要就检查两个1、晶振与MCU是否兼容&#xff1b;2、晶振的负载电容是否匹配 目录 一、判断晶振与MCU是否兼容 二、判断负载电容是否匹配 1. 晶振负载电容&#xff08;CL&#xff09;与匹配电容&#xff08;CL1、CL2&#xff09;的关系 2. 如何选择 CL1 和 CL…...

Sklearn 机器学习 缺失值处理 获取填充失值的统计值

💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 使用 Scikit-learn 处理缺失值并提取填充统计信息的完整指南 在机器学习项目中,数据清…...

快速排序算法改进:随机快排-荷兰国旗划分详解

随机快速排序-荷兰国旗划分算法详解 一、基础知识回顾1.1 快速排序简介1.2 荷兰国旗问题 二、随机快排 - 荷兰国旗划分原理2.1 随机化枢轴选择2.2 荷兰国旗划分过程2.3 结合随机快排与荷兰国旗划分 三、代码实现3.1 Python实现3.2 Java实现3.3 C实现 四、性能分析4.1 时间复杂度…...