Sliding Window algorithm template to solve all the Leetcode substring search problem

最新推荐文章于 2020-09-06 20:17:47 发布
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博客链接指向LeetCode上关于用滑动窗口算法模板解决所有子串搜索问题的讨论。滑动窗口算法是解决此类问题的有效方法，在信息技术领域的算法解题中具有重要作用。
LeetCode专项练习之滑动窗口（Sliding window）笔记
qq_38250960的博客
03-07 701
本文是根据穷码农的LeetCode刷题建议而进行专项练习时记录的心得。 滑动窗口，笼统来讲就是在列表（数组）里建立一个滑动窗口，并往其中塞入满足条件的元素。每循环一次，右指针便会右移，同时依据情况移动左指针。 今天的笔记包含滑动窗口（Sliding Window）类型下的7个题目，它们在leetcode上的编号和题名分别是： 3 - Longest Substring Without R...
高频刷题-滑动窗口(Sliding Window)专题
wangpu_baggio的博客
06-25 647
滑动窗口算法多用于处理数组（Array）, 字符串（String）或者链表（LinkedList）中关于子字符串（Substrings）, 子数组(Subarrays, Sublists)等连续问题。该算法可以将多重嵌套的循环转化为单循环，从而降低时间复杂度(O(n))。滑动窗口是同向双指针的一个类型。 注意上述的滑动窗口示意图是固定大小，而现实中窗口大小也可以是不固定的。 下面给出滑动窗口算法的一个模板，来源于leetcode并做了一些理解上的修改。注意模板给出的是一个非固定大小...
Sliding Window algorithm template to solve all the Leetcode substring search problem.
侠客小虎的博客
11-04 268
Among all leetcode questions, I find that there are at least 5 substring search problem which could be solved by the sliding window algorithm. so I sum up the algorithm template here. wish it will he
leetcode substring search problem solve template
grllery的博客
12-26 443
https://leetcode.com/problems/find-all-anagrams-in-a-string/discuss/92007/Sliding-Window-algorithm-template-to-solve-all-the-Leetcode-substring-search-problem. Among all leetcode questions, I find th...
Sliding Window Algorithm(滑动窗口算法）分析与实践
Jaylon Wang的专栏
12-13 823
Sliding Window Algorithm(滑动窗口算法）分析与实践 学习如何使用Sliding Window Algorithm 攻克相关的Leetcode算法题。Leetcode上有若干滑动窗口问题，网络协议上也广泛使用了滑动窗口算法，可见这个算法的重要性。 本文参考： 1.https://leetcode.com/problems/find-all-anagrams-in-...
LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)
omnispace的博客
03-31 1896
850 Rectangle Area II 44.00% Hard 849 Maximize Distance to Closest Person 40.40% Easy 848 Shifting Letters 39.90% Medium 847 Shortest Path Visiting All Nodes...
sliding window模板解法
dianxiangong2403的博客
02-28 239
Among all leetcode questions, I find that there are at least 5 substring search problem which could be solved by the sliding window algorithm. template： public class Solution { public Li...
【LeetCode】438. 找到字符串中所有字母异位词
HeavenDan的博客
09-06 430
一、题目 给定一个字符串 s 和一个非空字符串 p，找到 s 中所有是 p 的字母异位词的子串，返回这些子串的起始索引。 字符串只包含小写英文字母，并且字符串 s 和 p 的长度都不超过 20100。 说明： 字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。 不考虑答案输出的顺序。 示例 1: 输入: s: "cbaebabacd" p: "abc" 输出: [0, 6] 解释: 起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的字母异位词。 起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "
c语言-leetcode题解480-sliding-window-median.c
09-26
文件标题中的 “c语言-leetcode题解480-sliding-window-median.c” 指出文件包含的是使用C语言编写的，针对LeetCode网站上编号为480的滑动窗口中位数问题的解决方案。该题属于中等难度的算法问题，要求编写者使用...
leetcode股票算法-geek-algorithm-leetcode:极客算法leetcode
06-30
leetcode股票算法 If you like this project, a star will be cool. ★ LeetCode-Bank N.O. Title/EN Title/CN Solutions(Java) Solutions(Python) Difficulty Tag Subject MEMO 3 [重复字符的最长子串] Medium Two ...
c语言-leetcode题解之0239-sliding-window-maximum
08-30
c c语言_leetcode题解之0239_sliding_window_maximum
【浏览器扩展开发】基于TensorFlow.js的智能网页数据标注工具设计：毕业设计中的NLP与前端融合应用
12-17
内容概要：文章以“智能网页数据标注工具”为例，深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展，学生能够融合前端开发、自然语言处理（NLP）、本地存储与模型推理等技术，实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构，涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程，并提供了核心代码实现，包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群：具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制，有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生，尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展开发全流程，理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制；②实现在浏览器端运行轻量级AI模型（如NER、情感分析）的技术方案；③构建可用于真实场景的数据标注工具，提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建开发环境，逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性，在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统设计与实现(源码+论文)
12-17
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案，专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务，结合Vue.js前端框架，实现了完整的权限控制和管理功能，适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架，提供高性能的HTTP服务；使用GORM作为ORM框架，简化数据库操作；集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发，提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计，确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理；角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限；权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制；菜单管理模块动态生成前端导航菜单；操作日志模块记录系统关键操作，便于审计和追踪。 技术栈方面，后端使用Go语言开发，结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架；前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术；数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库；采用RESTful API设计规范，确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式，提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目，它提供了完整的源码和论文文档，帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范，代码结构清晰，注释完整，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
12-17
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
12-17
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文介绍了基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计方法，结合Mathcad与Simulink仿真工具，对LLC谐振变换器进行建模与动态特性分析。通过扩展描述函数法提取系统在不同工作条件下的小信号模型，进而实现精确的频域分析与控制器设计，提升变换器在宽输入电压和负载变化范围内的稳定性与动态响应性能。文中详细阐述了建模思路、数学推导过程及仿真验证步骤，展示了理论分析与工程实践的有效结合。; 适合人群：具备电力电子、自动控制基础知识，熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具，从事开关电源、DC-DC变换器或新能源系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器的小信号建模方法；②理解扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现高精度控制器设计并完成仿真验证；④支撑科研复现、课程设计或实际工程项目开发； 阅读建议：建议读者结合文档中的Mathcad计算文件与Simulink模型同步操作，重点理解扩展描述函数法的核心思想与实现步骤，注意参数敏感性分析与仿真结果对比，以深化对LLC小信号特性的理解。
微信客服系统实战，容联云发送短信实战 （代码实战）
12-17
微信客服系统实战，容联云发送短信实战。
SAP LSMW录屏批量导入SOP
12-17
内容概要：本文详细介绍了如何使用SAP系统的LSMW（Legacy System Migration Workbench）工具进行数据迁移与批量初始化操作，重点演示了通过录屏方式（Batch Input Recording）实现用户密码批量导入的全过程。文档从创建项目、子项目到对象的树状结构配置入手，逐步讲解定义对象属性、源结构、源字段、字段映射与转换规则、文件指定与分配、数据读取与转换、创建批输入会话及执行后台任务等15个步骤，并结合实际案例展示了操作流程及常见错误处理方法，如用户不存在导致的失败及其后续修正。整个过程强调数据格式规范、字段匹配准确性以及日志分析的重要性。; 适合人群：熟悉SAP基本操作，具备一定系统配置经验的ABAP开发人员或SAP Basis运维人员，尤其是需要进行数据迁移或批量数据处理的技术支持人员； 使用场景及目标：①用于企业系统升级、数据迁移或初始化阶段的大规模用户管理数据导入；②掌握LSMW工具在批量维护用户密码等业务场景中的应用流程与关键技术点，提升自动化处理能力； 阅读建议：此资源以实操为导向，建议读者结合SAP测试系统同步演练每一步操作，重点关注录屏设置、字段映射、文件格式分隔符选择及日志排查技巧，确保理解每个步骤的作用与潜在风险。
hadoop安装程序以及命令行运行数据集案例
12-17
hadoop安装程序以及命令行运行数据集案例
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-17
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了克里金（Kriging）模型与多目标遗传算法（NSGA-II）相结合的方法，用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合。通过构建克里金代理模型近似复杂的目标函数，有效降低了计算成本，并利用NSGA-II算法进行多目标优化，实现了在多个相互冲突的目标之间寻找帕累托最优解。文中详细阐述了克里金模型的构建过程、超参数估计方法以及与NSGA-II算法的集成方式，最后通过Matlab代码实现该方法，并应用于实际案例中验证其有效性。; 适合人群：具备一定数学建模和优化理论基础，熟悉Matlab编程，从事工程优化、数据分析或相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①解决高维、非线性、计算代价高昂的多目标优化问题；②在缺乏显式函数表达式的仿真或实验系统中，利用代理模型加速优化进程；③获取最优性能指标（因变量）的同时确定对应的最佳设计参数（自变量组合）。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，深入理解克里金模型的构造与交叉验证方法，掌握NSGA-II算法的关键操作，如非支配排序和拥挤距离计算，并通过实际案例调试程序，加深对代理模型辅助优化流程的整体把握。
Sliding window algorithm is used to perform required operation on specific window size of given large buffer or array.
07-29
### Sliding Window Algorithm for Array Processing and Buffer Manipulation The sliding window algorithm is a powerful technique used in array processing and buffer manipulation to efficiently solve problems involving subarrays or subbuffers of a specific size. It is particularly useful when dealing with large data sets, as it can reduce time complexity significantly compared to brute-force approaches. #### Basic Concept The idea behind the sliding window algorithm is to maintain a window of fixed size `k` that slides over the data structure (typically an array or buffer). As the window moves one position at a time, computations are performed on the elements within the window. This allows for efficient processing of each window without recalculating values from scratch every time. For example, consider an array `[1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7]` with a window size of `3`. The windows would be `[1, 3, -1]`, `[3, -1, -3]`, `[-1, -3, 5]`, and so on. The minimum and maximum values for each window can be determined efficiently using this approach [^4]. #### Applications 1. **Finding Maximum or Minimum Values in Subarrays** A common application is to determine the maximum or minimum value in each sliding window of size `k`. This is often used in data stream analysis and real-time systems where quick access to statistical measures is required. 2. **Sum or Average of Subarrays** The algorithm can be used to calculate the sum or average of all subarrays of size `k`. This is useful in signal processing, image processing, and financial data analysis. 3. **Substring Search and Pattern Matching** In string algorithms, the sliding window technique is used for substring search and pattern matching problems, such as finding the smallest window in a string containing all characters of another string. 4. **Data Stream Analysis** Sliding window algorithms are used in data stream processing to maintain aggregates and statistics over a fixed window of recent data. This is particularly useful in network monitoring and real-time analytics. #### Implementation Example A typical implementation for finding the maximum value in each sliding window of size `k` can be done using a deque (double-ended queue) to maintain indices of potential maximum values efficiently. ```python from collections import deque def sliding_window_max(nums, k): if not nums: return [] result = [] dq = deque() for i in range(len(nums)): # Remove indices out of the current window while dq and dq[0] < i - k + 1: dq.popleft() # Remove indices of all elements smaller than the current element while dq and nums[dq[-1]] < nums[i]: dq.pop() dq.append(i) # Append the maximum value for the current window if i >= k - 1: result.append(nums[dq[0]]) return result # Example usage nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7] k = 3 print(sliding_window_max(nums, k)) # Output: [3, 3, 5, 5, 6, 7] ``` #### Time and Space Complexity - **Time Complexity**: The algorithm runs in O(n) time, where `n` is the size of the input array. Each element is added and removed from the deque at most once. - **Space Complexity**: The space complexity is O(k) for storing the deque, which holds at most `k` elements corresponding to the current window. #### Advantages - **Efficiency**: The sliding window technique significantly reduces redundant computations by reusing results from previous windows. - **Scalability**: It is well-suited for large data sets and real-time applications due to its linear time complexity. #### Limitations - **Fixed Window Size**: Most implementations assume a fixed window size, which may not be suitable for all applications. - **Complexity in Implementation**: Maintaining the window and managing data structures like deques can add complexity to the code. #### Variations 1. **Variable-Size Sliding Window**: In some problems, the window size is not fixed, and the goal is to find the smallest or largest subarray satisfying certain conditions. Techniques like two pointers are often used in such cases. 2. **Circular Sliding Window**: In some applications, the window wraps around the end of the array, requiring special handling. #### Conclusion The sliding window algorithm is a versatile and efficient method for processing arrays and buffers, particularly when dealing with subarrays of fixed size. Its ability to reduce time complexity makes it a preferred choice for large-scale data processing tasks. ---
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