双指针，窗口类

最新推荐文章于 2025-02-13 14:45:33 发布

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本文介绍使用双指针技巧解决子数组最小长度问题及利用Map处理最大长度等于k的问题。强调了右指针与左指针的正确使用方式，并通过具体案例解释了循环与更新操作的细节。

Minimum Size Subarray Sum

求length，就是双指针！

（1）永远都是先用左右指针先处理，再移动左右指针(left<=right是条件)

（2）right，left永远指向当前等待处理的元素

（3）right <= length才有机会执行else的update函数。

(4) 循环条件right <= length - 1 && left <= right

325. Maximum Size Subarray Sum Equals k

（1）map.put(0,-1)，有可能maximal length从index 0 开始

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michaelbinwang

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LintCode双指针/滑动窗口/Two Sum类型题总结

Logan's

08-10

6884

双指针题算是数组类型题目的一个子模块了。 373. Partition Array by Odd and Even 把一个数组划分为奇数在前偶数在后的状态，要求in place。很简单，就用双指针法，让两个指针从两头往中间扫描，当左边是偶数右边是奇数时就交换，直到左右指针相遇为止。 public void partitionArray(int[] nums) { in

双指针、滑动窗口

Rhett_Butler0922的博客

04-13

728

双指针是指在算法中使用两个指针（通常是索引或迭代器）来解决问题，通过移动这两个指针来扫描数据结构（如数组或链表），从而达到高效的目的。双指针的核心思想是利用两个指针的相对位置或移动方式来减少时间复杂度，通常能将暴力解法的复杂度从 (O(n^2)) 优化到 (O(n)) 或 (O(n \log n))。：(O(min(m, n)))，其中 (m) 是字符集大小，(n) 是字符串长度。：(O(n))，因为每个指针最多移动 (n) 次。：(O(n))，遍历数组一次。：(O(1))，原地修改。假设有且仅有一组解。

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leetcode ---双指针+滑动窗口

小村长技术blog

06-06

4633

一：Minimum Size Subarray Sum 题目： Given an array of n positive integers and a positive integer s, find the minimal length of a subarray of which the sum ≥ s. If there isn't one, return 0 instead.

双指针(滑动窗口)

叮当了个河蟹

05-28

2088

双指针 所谓双指针，是利用两个指针对一个有序数组进行遍历，查找出符合要求的数据集合。相信大家都接触到了这种思维模式的解题方法，只是没有注意到罢了。滑动窗口一般都是定义一个slow指针，然后一个fast指针不断向前滑动(循环遍历)，这个过程中我们要判断：是否找到了窗口，窗口时否满足要求窗口缩减等例1：给定一个数组a[n]，求数组中是否存在两个数的和等于给定值sum并...

双指针算法——滑动窗口

2302_80521088的博客

06-24

2501

滑动窗口本质上也是利用双指针来解决特定情况下的问题。滑动窗口算法思想是通过俩个指针，定义在左边和右边，俩指针同向运动，保持着一个像“窗口”一样的双指针来不停的压缩或者扩展来移动“窗口”，从而找到特定的子数组。

双指针——滑动窗口

2301_80215285的博客

02-13

1582

双指针算法是一种常用的算法技巧，广泛应用于数组、链表、字符串等数据结构的处理中。其中，是双指针的一种特殊形式，主要用于解决子数组或子字符串相关的问题。下面我们详细讨论双指针和滑动窗口的区别，以及滑动窗口的特点和应用场景。

双指针与滑动窗口

2301_79368422的博客

12-01

909

双指针可以用来优化暴力枚举，题目中有某种隐式限定排除条件，利用此条件来操作双指针进行排除优化例如：当最小两边之和大于第三边时，此三边一定可以构成三角形，反之当最小两边之和小于第三边时，此三边一定不可以可以构成三角形：当两边可以和第三边构成三角形时，两边中其中一边增大，也都还可以构成三角形；两边不可以和第三边构成三角形时，两边其中一边减小，也还不可以构成三角形已排序数组发现随着第一个元素的递增，第二个元素是递减的枚举的时间复杂度从 O(N^2) 减少至 O(N)。

双指针之滑动窗口

m0_75068978的博客

06-13

522

在 C++ 算法中，滑动窗口是一种经常用于解决数组或字符串的子数组或子串问题的技术。它通过维护一个窗口（通常是一个子区间），动态地调整窗口的起始位置和终止位置来解决问题。滑动窗口通常用于求解最大子数组和、最小子数组和、以及匹配特定条件的子串等问题。

滑动窗口与双指针

sara_shengxin的博客

02-03

1688

滑动窗口（）是一种用于解决数组或字符串相关问题的常用技巧。其基本思想是维护一个固定大小的窗口，通过在数组或字符串上滑动窗口的方式来求解问题。在滑动窗口技巧中，通常需要定义两个指针，即左指针left和右指针right，来维护窗口的位置。在解决具体问题时，可以通过移动左右指针来调整窗口的大小，并根据题目要求在窗口内进行相应的操作。滑动窗口技巧通常用于解决以下类型的问题： 1. 求解具有连续性质的子数组或子字符串的问题；2. 求解具有固定大小的子数组或子字符串的问题；

算法（二）同向双指针（滑动窗口）

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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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双指针滑动窗口

03-08

### 双指针滑动窗口算法的应用 双指针滑动窗口算法是一种高效的线性扫描方法，在处理数组或字符串问题时特别有用。该算法能够有效地解决涉及连续子序列或子串的问题，而不需要嵌套循环带来的高时间复杂度。 #### 应用场景 1. **寻找特定条件下的最小子串** 当面对需要找出满足某些约束条件下最小长度的子串问题时，滑动窗口可以通过动态调整窗口大小来高效求解[^1]。 2. **计算不重复字符的最大数量** 对于像“无重复字符的最长子串”的题目，利用哈希表配合滑动窗口技术可以在一次遍历中完成查找工作[^2]。 3. **两数之和等于目标值** 如果是在已排序或者部分有序的数据结构上操作，则可以考虑使用对撞指针形式的双指针法；而在未排序情况下也可以先进行预处理再应用此策略。 4. **固定宽度内的极值查询** 需要频繁访问区间内元素特性（如最大/最小值）的情况下，借助单调队列优化后的滑窗能提供更优性能表现[^3]。 ### 实现示例下面给出一段 Python 代码作为例子，用于解决问题：“给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。” ```python def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int: char_map = {} left, max_length = 0, 0 for right in range(len(s)): if s[right] in char_map and char_map[s[right]] >= left: left = char_map[s[right]] + 1 char_map[s[right]] = right current_window_size = right - left + 1 max_length = max(max_length, current_window_size) return max_length ``` 这段程序实现了上述提到的功能，并且采用了字典 `char_map` 来追踪已经遇到过的字符及其最新位置，以此决定何时应该收缩左侧边界以保持当前窗口内部不含重复项。