560. 和为 K 的子数组
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。
子数组是数组中元素的连续非空序列。
示例 1： 输入：nums = [1,1,1], k = 2 输出：2 示例 2： 输入：nums = [1,2,3], k = 3 输出：2
提示：
1 <= nums.length <= 2 * 104
-1000 <= nums[i] <= 1000
-107 <= k <= 107
public class Solution { public int subarraySum(int[] nums, int k) { int count = 0, pre = 0; HashMap < Integer, Integer > mp = new HashMap < > (); mp.put(0, 1); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { pre += nums[i]; if (mp.containsKey(pre - k)) { count += mp.get(pre - k); } mp.put(pre, mp.getOrDefault(pre, 0) + 1); } return count; } }
思路：前缀和+哈希
239. 滑动窗口最大值
给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
返回 滑动窗口中的最大值 。
示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值 --------------- ----- [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3 1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5 1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 示例 2： 输入：nums = [1], k = 1 输出：[1]
提示：
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
1 <= k <= nums.length
public class Solution { public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) { Deque<Integer> deque = new LinkedList<>(); List<Integer> result = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { // 判断队列中的第一个索引是否已经离开当前滑动窗口的范围 if (!deque.isEmpty() && deque.peekFirst() <= i - k) { deque.pollFirst(); } // 删除队列中所有小于当前元素值的索引 while (!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] < nums[i]) { deque.pollLast(); } deque.offerLast(i); // 记录滑动窗口中的最大值 if (i >= k - 1) { result.add(nums[deque.peekFirst()]); } } // 将结果列表转换为数组并返回 return result.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray(); } }
76. 最小覆盖子串
给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 “” 。
注意：
对于 t 中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。
如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。
示例 1： 输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC" 输出："BANC" 解释：最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。 示例 2： 输入：s = "a", t = "a" 输出："a" 解释：整个字符串 s 是最小覆盖子串。 示例 3: 输入: s = "a", t = "aa" 输出: "" 解释: t 中两个字符 'a' 均应包含在 s 的子串中， 因此没有符合条件的子字符串，返回空字符串。
提示：
m == s.length
n == t.length
1 <= m, n <= 105
s 和 t 由英文字母组成
进阶：你能设计一个在 o(m+n) 时间内解决此问题的算法吗？
import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class Solution { public String minWindow(String s, String t) { // 构建 t 的字符频率哈希表 Map<Character, Integer> targetFreqMap = new HashMap<>(); for (char c : t.toCharArray()) { targetFreqMap.put(c, targetFreqMap.getOrDefault(c, 0) + 1); } int left = 0; // 左指针 int right = 0; // 右指针 int count = 0; // 计数器，记录窗口中包含的 t 的字符总数 int minLength = Integer.MAX_VALUE; // 最小子串长度 int minStart = 0; // 最小子串的起始位置 // 用于记录窗口中字符的频率 Map<Character, Integer> windowFreqMap = new HashMap<>(); while (right < s.length()) { char currChar = s.charAt(right); // 更新窗口中字符的频率 windowFreqMap.put(currChar, windowFreqMap.getOrDefault(currChar, 0) + 1); // 如果当前字符在 t 中存在，并且窗口中该字符的出现次数不超过 t 中的出现次数，则 count 增加 1 if (targetFreqMap.containsKey(currChar) && windowFreqMap.get(currChar) <= targetFreqMap.get(currChar)) { count++; } // 窗口包含了 t 的所有字符 while (count == t.length()) { // 更新最小子串长度和起始位置 if (right - left + 1 < minLength) { minLength = right - left + 1; minStart = left; } char leftChar = s.charAt(left); // 移动左指针，缩小窗口 if (targetFreqMap.containsKey(leftChar) && windowFreqMap.get(leftChar) <= targetFreqMap.get(leftChar)) { count--; } windowFreqMap.put(leftChar, windowFreqMap.getOrDefault(leftChar, 0) - 1); left++; } right++; } if (minLength == Integer.MAX_VALUE) { return ""; } else { return s.substring(minStart, minStart + minLength); } } }
