【滑动窗口】算法总结

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滑动窗口算法总结

1.暴力求解vs滑动窗口

遇到那些可以转化成一个子数组的长度的问题时，往往需要用到双指针。

在暴力求解的情况下，在遇到判断条件不成立时，往往需要从right回到left重新往后走。

但是如果可以让right没有往回走的必要时，就产生了”同向双指针“，这时，就引入了滑动窗口的解决办法。

2.需要注意的细节问题

每一道题开始都不会马上想到要滑动窗口，都是在暴力求解（On^2)的基础上，对指针进行优化，得到同向双指针的。

所以在暴力写出来时，发现能提高大部分的示例，但总有一些超长示例导致超时。

首先得写出暴力求解的办法。

暴力求解的情况下，大部分题都是有两层循环的，一层循环是让right < n,一层是让left < n。
每次right往后走，都会有一个变量记住这个nums[right]，进行累加或者其他操作。
当该变量不满足target的要求时，就需要重新让right会到left的位置重新开始，而left会先往后走一步。

2.滑动窗口的基本模板

其中，更新结果的顺序不是固定的，根据题目的实际情况判断需要在哪个位置更新结果。

1.非固定窗口大小的滑动窗口

2.固定窗口大小的滑动窗口

细节

• 1.使用一个count变量+双哈希表来维护，在判断的时候就不用再进行遍历了。
  count变量一般用来记录窗口内有效字符/有效字符串的大小。

• 2.一般来说，在判断层面，有时候是符合条件的出窗口

• 有时候是不符合条件的出窗口。