【算法方法总结·三】滑动窗口的一些技巧和注意事项

【算法方法总结·三】滑动窗口的一些技巧和注意事项


【滑动窗口】

数组的和 随着 右边指针 移动一定是 非递减 的,就是 单调不能包含负数

  • 暴力解法 时间复杂度:O(n^2)
  • 滑动窗口 时间复杂度:O(n)
  • 数组不是单调的话,不要用 滑动窗口,考虑用 前缀和前缀和很简单,就放此章一块讲了
  • 所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果,将O(n^2)的暴力解法降为O(n)
  • 使用了双指针机制leftright 指针维护窗口边界,初始均为 0外层循环用 right 扩大窗口,内层循环用 left 缩小窗口

滑动窗口的使用条件

数组的和 随着 右边指针 移动一定是 非递减 的,就是 单调

  • 数据连续性:需要 数组单调 / 字符串的连续子序列问题。
  • 存在重复计算:暴力解法中存在冗余计算,窗口滑动可复用部分结果。
  • ​窗口状态可维护:窗口内的状态(如字符频率、和)可通过指针移动快速更新
  • ​时间复杂度优化需求:通常将时间复杂度从 O(n²) 优化O(n)

实现滑动窗口,应确定三点:

  • (1)窗口内 是什么?
  • (2)如何 移动 窗口的 起始位置?
  • (3)如何 移动 窗口的 结束位置?

滑动窗口模板

//外层循环扩展右边界,内层循环扩展左边界
int l = 0;
for (int r = 0 ; r < n ; r++) {
	//当前考虑的元素
	while (l <= r && check()) {//区间[left,right]不符合题意
        //扩展左边界
    }
    //区间[left,right]符合题意,统计相关信息
}

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【前缀和】

前缀和 的思想是 重复利用 计算过的 子数组之和,从而降低区间查询需要累加计算的次数


【滑动窗口】和【前缀和】的选择

特性

维度滑动窗口​前缀和
核心机制双指针 动态调整 窗口边界预处理 数组的累积和
数据特性处理 连续子序列 问题快速计算 任意区间和
操作方向​单向滑动(通常右指针主导静态存储,支持 任意区间 查询

选择策略

  • 优先用滑动窗口
    – 需要处理连续子序列的最值问题
    – 数据满足单向滑动条件​(如均为正数

  • ​优先用前缀和
    – 需要快速计算区间和​(尤其是多次查询)
    – 数据包含负数或需要统计特定区间性质​(如奇偶性

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