题目1:209.长度最小的子数组
思路分析:
思路1:暴力枚举 O(N2)
思路2:滑动窗口 O(N)
滑动窗口整体思路:
- 初始化左右指针;
- 进窗口:循环条件、维护信息
- 判断:判断是否达到条件,从而决定是否出窗口。
- 更新结果:这一点是就题论题,需要判断在哪里更新结果位置。
本题的具体体现:
- 初始化左右指针:int left = 0 , right = 0;
- 进窗口:条件:sum += nums[right]; 维护的信息:子数组的和sum;
- 判断:当前子数组是否满足题干要求(sum >= target),满足记录长度;
- 更新结果:对于这道题而言,我们需要的是最小长度,因此一次条件成立并不能满足,需要比对后,更新结果。判断条件为成立条件,则需要在条件循环内部更新。
通俗的来讲思路的话:从left开始寻找满足题意的该位置长度最小的子数组,满足题意就到下一个位置,继续找该位置长度最小的子数组。
注意:感觉和暴力有些像,但这里我们的右端点是不需要更新到和left相同的,因为有上一个数的基础,知道上一个子数组是刚好多了右边一位才满足题意的,我们left到第二位置后,是要检查少去第一位,是否还满足,不满足就更新右端点。找到当前位置的长度最小的子数组。满足,就代表这就是当前位置最小长度的子数组,就left更新。
代码实现:
class Solution { public: int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) { // 滑动窗口 int n = nums.size(); int len = 0, sum = 0; int left=0,right=0; while(right<n) { sum += nums[right]; while (sum >= target) { if(len==0) len=right+left+1; else if (right - left + 1 < len) len = right - left + 1; sum -= nums[left]; left++; } right++; } return len; } };
题目2:3. 无重复字符的最长子串
题目分析:
就是寻找给定字符串的子串,要求子串内部没有重复出现,题干很简单。
提示中有说明:s由英文字母、数字、符号和空格组成---->简单哈希表判断重复
思想1:暴力枚举+哈希表O(N2)
找每个位置的无重复字符的最大子串,left不变,right去找,并通过hash表判断是否符合条件,不符合条件就结束这次循环,left到下一个位置,right更新到和left相同位置,继续重复上述操作。
思想2:滑动窗口思想+哈希表O(N)
Why?为什么使用滑动窗口思想,其实就是对暴力查找的优化,暴力查找有两个缺点:
- left是一个位置一个位置更新的,但在实际中比如图中例子:deabcabca ,我们在第一个位置找到的最长无重复的子串是deabc,后面是因为a重复了才结束的,我们只是left到下一个位置,其实重复位置还是一样的,仍然是a,此时的长度一定是小于上一结果的长度。我们不妨直接把left移动到第一个a后面。
- right每次循环都需要更新为left才开始,这也是很低效的,依旧是上面的例子:第一次循环后,left直接更新到第一个a的后面,此时开始的子串为:bc,这不就是上一次循环满足条件子串的子串吗?怎么会不符合条件呢?所以不妨right就从这个位置开始寻找。
本题的具体体现:
- 初始化左右指针:int left = 0 , right = 0;
- 进窗口:hash[s[right]]++; 维护的信息:哈希表hash;
- 判断:当前子串不满足条件(hash[s[right]]<=1),就进入循环,完成出哈希表 hash[s[left++]]--:更新left位置到重复字符后面,这里就是更新left位置。 更新结果len=max(len,right-left+1);;
- 更新结果:对于这道题,只要满足题目条件,不进循环条件,就是合适的,就可以更新len值
简单哈希表模拟: 128的空间对应ASCII码,出现过的字符,就把该字符对应ASCII码记为1,没出现过记为0,当大于1时,就是重复出现。
代码实现:
class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { int hash[128]={0}; //使用数组来简单模拟哈希表 int left=0,right=0,n=s.size(); int len=0; while(right<n) { hash[s[right]]++; //进入窗口 while(hash[s[right]]>1) //判断 hash[s[left++]]--; //出窗口 len=max(len,right-left+1); //更新结果 right++; } return len; } };
收获满满✨:
- Why?为什么使用滑动窗口?—> 就是对暴力枚举的优化,得出的要用这种思想;
- hash表的简单模拟实现get;
好好刷题,好好学习专业知识,但也要好好生活哦🦖~ 天天开心!🎈