【滑动窗口】水果成篮（经典题目）

904. 水果成篮

904. 水果成篮

​ 你正在探访一家农场，农场从左到右种植了一排果树。这些树用一个整数数组 fruits 表示，其中 fruits[i] 是第 i 棵树上的水果 种类 。

​ 你想要尽可能多地收集水果。然而，农场的主人设定了一些严格的规矩，你必须按照要求采摘水果：

• 你只有 两个 篮子，并且每个篮子只能装 单一类型 的水果。每个篮子能够装的水果总量没有限制。
• 你可以选择任意一棵树开始采摘，你必须从 每棵 树（包括开始采摘的树）上 恰好摘一个水果 。采摘的水果应当符合篮子中的水果类型。每采摘一次，你将会向右移动到下一棵树，并继续采摘。
• 一旦你走到某棵树前，但水果不符合篮子的水果类型，那么就必须停止采摘。

​ 给你一个整数数组 fruits ，返回你可以收集的水果的 最大 数目。

示例 1：

输入：fruits = [1,2,1]
输出：3
解释：可以采摘全部 3 棵树。

示例 2：

输入：fruits = [0,1,2,2]
输出：3
解释：可以采摘 [1,2,2] 这三棵树。
如果从第一棵树开始采摘，则只能采摘 [0,1] 这两棵树。

示例 3：

输入：fruits = [1,2,3,2,2]
输出：4
解释：可以采摘 [2,3,2,2] 这四棵树。
如果从第一棵树开始采摘，则只能采摘 [1,2] 这两棵树。

示例 4：

输入：fruits = [3,3,3,1,2,1,1,2,3,3,4]
输出：5
解释：可以采摘 [1,2,1,1,2] 这五棵树。

提示：

• 1 <= fruits.length <= 105
• 0 <= fruits[i] < fruits.length

思路：滑动窗口

滑动窗口也可以理解为双指针法的一种！只不过这种解法更像是一个窗口的移动，所以叫做滑动窗口更适合一些。

实现滑动窗口，主要确定如下三点：

• 窗口内是什么？
• 如何移动窗口的起始位置？
• 如何移动窗口的结束位置？

对于本题：

• 窗口-> 果树的类型
• 如何移动窗口的起始位置-> 数组开始位置即可设置为滑动窗口开始的位置，当窗口内果树类型大于 2 时，窗口左侧向右移动，也就是收缩窗口，收缩到什么时候为止呢？果树类型小于 2 为止。
• 如何移动窗口的结束位置-> 遍历数组的指针即可设置为滑动窗口结束的位置，当窗口内果树类型小于等于 2 时，窗口右侧向右移动，也就是扩大窗口，扩大到什么时候为止呢？果树类型大于 2 为止。

​ 值得注意的是，如何高效快捷的统计窗口中果树的类型，以及同种类型果树在当前窗口存在多少呢❓❓❓

​ 因为我们在收缩窗口的时候，要收缩到果树类型小于 2 才能停止。面对这种同类型数量统计问题或者是查重问题，哈希表是不二之选。因为数据范围比较小，所以我们定义一个数组来充当哈希表，以树的类型为键，转换到我们简易哈希表中就是对应下标，然后记录相同类型树的数目即可，这样子可以节省很多时间去调用哈希表的 erase！

算法流程：

1. 初始化一个数组充当哈希表 hash 来统计窗口内水果的种类和数量，初始化一个变量 count 来记录窗口中水果类型的数量；
2. 初始化变量：左右指针 left = 0，right = 0，记录结果的变量 maxlen = 0；
3. 当 right 小于数组大小的时候，一直执行下列循环：
   • 将当前水果放入哈希表中；
   • 判断当前水果进来后，哈希表的大小：
     • 如果水果类型超过 2：
       • 将左侧元素滑出窗口，并且在哈希表中将该元素的频次减一；
       • 如果这个元素的频次减一之后变成了 0，就把该元素从哈希表中删除；
       • 重复上述两个过程，直到哈希表中的大小不超过 2；
   • 更新结果 maxlen
   • right++，让下一个元素进入窗口；
4. 循环结束后，maxlen 存的就是最终结果。

class Solution {
public:
    int totalFruit(vector<int>& fruits) {
        int count = 0;	// 窗口中水果类型的数量
        int left = 0;
        int maxlen = 0;
        int hash[100001] = { 0 }; // 哈希表，用于存放窗口中水果类型以及个数
        for(int right = 0; right < fruits.size(); ++right)
        {
            // 进窗口
            if(hash[fruits[right]] == 0) // 只有没出现过的水果才count++
                count++;
            hash[fruits[right]]++; // 出现次数++
			
            // 出窗口
            while(count > 2)
            {
                hash[fruits[left]]--;
                if(hash[fruits[left]] == 0)
                    count--;
                left++;
            }
			
            // 更新结果
            maxlen = max(maxlen, right - left + 1);
        }
        return maxlen;
    }
};
```![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8fcc0e74d9ed412b9407bfc8e88054f9.gif#pic_center =300x)