day79【代码随想录】滑动窗口专题


前言

1、最大连续1的个数 III
2、替换后的最长重复字符
3、尽可能使字符串相等
4、无重复字符的最长子串
5、长度最小的子数组
6、乘积小于 K 的子数组


一、最大连续1的个数 III(力扣1004)

在这里插入图片描述
分析:
最大滑窗问题

class Solution {
public int longestOnes(int[] nums, int k) {
        //最大滑动窗口
        int left = 0;
        int right = 0;
        int zeroCount = 0;
        int res = 0;

        while(right<nums.length){
            if(nums[right]==0){
                zeroCount++;
            }
            while(nums[right]==0 && zeroCount==k+1){
                //更新左边界
                if(nums[left]==0)
                    zeroCount--;
                left++;
            }
            //该收结果了
            res = Math.max(res,right-left+1);
            right++;
        }
        return res;
    }
}

二、替换后的最长重复字符(力扣424)********较难(多复习)

在这里插入图片描述
分析:
和一般的滑动窗口有一些不同,记录窗口内出现的字符数目,用count来记录窗口内出现次数最多的字符个数,最重要的 当right - left > count + k 时,此时left指针需要进行右移,对应的count[s.charAt(left)-‘A’ ]也要减减,最后更新结果即可

class Solution {
public int characterReplacement(String s, int k) {
        int len = s.length();
        if(len<2) return len;
        //最大滑动窗口
        int left = 0;
        int right = 0;
        int count = 0;
        int res = 0;
        int[] freq = new int[26];
        while(right<s.length()){
            char c = s.charAt(right);
            freq[c-'A']++;
            count = Math.max(count,freq[c-'A']);
            right++;

            if(right-left>count+k){
                freq[s.charAt(left)-'A']--;
                left++;
            }
            res = Math.max(res,right-left);
        }
        return res;
    }
}

三、尽可能使字符串相等(力扣1208)

在这里插入图片描述
分析:
比较简单的滑动窗口,注意在求差值时要加绝对值

class Solution {
     public int equalSubstring(String s, String t, int maxCost) {
        //最大滑动窗口问题
        int left = 0;
        int right =0;
        int[] diff = new int[s.length()];
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            diff[i] = Math.abs(t.charAt(i)-s.charAt(i));
        }

        int temp= 0;
        int res = 0;
        while(right<s.length()){
            temp += diff[right];
            while(temp>maxCost){ //不满足条件的情况下
                temp-=diff[left];
                left++;
            }
            //更新结果
            res = Math.max(res,right-left+1);
            right++;
        }
        return res;
    }
}

四、无重复字符的最长子串(力扣3)

在这里插入图片描述
分析:
正常滑动窗口

class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int n = s.length();
        if(s==null || s=="" ||n==1){
            return 1;
        }
        int left = 0;
        int right = 0;
        int res = 0;
        Map<Character,Integer> map = new HashMap<>();
        while(right<s.length()){
            map.put(s.charAt(right),map.getOrDefault(s.charAt(right),0)+1);
            while(map.get(s.charAt(right))>1){ //条件不满足
                //此时需要更新左边界
                map.put(s.charAt(left),map.get(s.charAt(left))-1);
                left ++;
            }

            res = Math.max(res,right-left+1);
            right++;
        }
        return res;
    }
}

五、长度最小的子数组(力扣209)

在这里插入图片描述
分析:
常规滑动窗口问题

class Solution {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        //最小滑动窗口
        int left = 0;
        int right = 0;
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        int count = target;
        while(right<nums.length){
            count -=nums[right];
            //当满足条件时
            while(count<=0){
                //收集结果
                res = Math.min(res,right-left+1);
                //缩小左边界
                count += nums[left];
                left++;
            }
            right++;
        }
        return res==Integer.MAX_VALUE? 0:res;
    }
}

六、乘积小于 K 的子数组(力扣713)

在这里插入图片描述

分析:
在这里插入图片描述

由题意,注意 单独处理 k=1和 k=0的情况
在这里插入图片描述

        if(k<=1) return 0;
class Solution {
public int numSubarrayProductLessThanK(int[] nums, int k) {
        int left =0 ;
        int right = 0;
        int res = 0;
        int temp = 1;
        if(k<=1) return 0;
        while(right<nums.length){
            temp *= nums[right];

            while(temp>=k){ //不满足条件
                temp/=nums[left];
                left++;
            }
            //在外更新结果
            res +=(right-left+1);
            right++;
        }
        return res;
    }
}

### 关于代码随想录 Day04 的学习资料与解析 #### 一、Day04 主要内容概述 代码随想录 Day04 的主要内容围绕 **二叉树的遍历** 展开,包括前序、中序和后序三种遍历方式。这些遍历可以通过递归实现,也可以通过栈的方式进行迭代实现[^1]。 #### 二、二叉树的遍历方法详解 ##### 1. 前序遍历(Pre-order Traversal) 前序遍历遵循访问顺序:根节点 -> 左子树 -> 右子树。以下是基于递归的实现: ```python def preorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 对于迭代版本,则可以利用显式的栈来模拟递归过程: ```python def preorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: result.append(current.val) # 访问当前节点 stack.append(current) # 将当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 2. 中序遍历(In-order Traversal) 中序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 根节点 -> 右子树。递归实现如下: ```python def inorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(node.right) # 遍历右子树 traversal(root) return result ``` 迭代版本同样依赖栈结构: ```python def inorderTraversal_iterative(root): stack, result = [], [] current = root while stack or current: while current: stack.append(current) # 当前节点压入栈 current = current.left # 转向左子树 current = stack.pop() # 弹出栈顶元素 result.append(current.val) # 访问当前节点 current = current.right # 转向右子树 return result ``` ##### 3. 后序遍历(Post-order Traversal) 后序遍历遵循访问顺序:左子树 -> 右子树 -> 根节点。递归实现较为直观: ```python def postorderTraversal(root): result = [] def traversal(node): if not node: return traversal(node.left) # 遍历左子树 traversal(node.right) # 遍历右子树 result.append(node.val) # 访问根节点 traversal(root) return result ``` 而迭代版本则稍复杂一些,通常采用双栈法或标记法完成: ```python def postorderTraversal_iterative(root): if not root: return [] stack, result = [root], [] while stack: current = stack.pop() result.insert(0, current.val) # 插入到结果列表头部 if current.left: stack.append(current.left) # 先压左子树 if current.right: stack.append(current.right) # 再压右子树 return result ``` #### 三、补充知识点 除了上述基本的二叉树遍历外,Day04 还可能涉及其他相关内容,例如卡特兰数的应用场景以及组合问题的基础模板[^2][^4]。如果遇到具体题目,可以根据实际需求调用相应算法工具。 --- ####
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