Flink窗口分为滚动（tumbling）、滑动（sliding）和会话（session）窗口三大类，本文要说的是滑动窗口。 下图示出一个典型的统计用户访问的滑动窗口。 ?...直觉上我们需要用粒度为1440 / 3 = 480的滑动窗口来实现它，但是细粒度的滑动窗口会带来性能问题，有两点： 状态 由代码可知，WindowOperator内维护了窗口本身的内部状态windowState...细粒度滑动窗口会造成维护的定时器增多，内存负担加重。...简单来讲就是： 弃用滑动窗口，用长度等于原滑动窗口步长的滚动窗口代替； 每个滚动窗口将其周期内的数据做聚合，打入外部在线存储（内存数据库如Redis，LSM-based NoSQL存储如HBase）；...当然，实际操作起来还是要根据需求和服务器资源而定。 作者：LittleMagic 链接：https://www.jianshu.com/p/45b03390b258
给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。...示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值 ---------
TCP滑动窗口在数据发送和接收的安全性保障要依赖于确认重传机制: RTT和RTO是确认重传机制下的两个概念 RTT：发送一个数据包到收到对应的ACK，所花费的时间 RTO：重传时间间隔,(发送端发送数据包后就设置重传时间...,重传时间内都没有接收到ACK发送端将进行重传,如果发送端接收到了ACK,则RTO失效)(RTO是由RTT计算出来的) RTO所代表的确认重传机制即是TCP数据安全性和滑动窗口数据安全性的保障....TCP使用滑动窗口做流量控制与乱序重排 保证TCP的可靠性(TCP将数据包拆成一个个报文段,不可能每次只传一个)(建立在确认重传基础上) 保证TCP的流控特性(TCP发送包会携带window,告诉对方我有多少缓存...,你计算一下你可以发多少发多快) 接收方的有效缓存计算(用于发送方评估和决定发送速率等流量控制) TCP滑动窗口机制
Tag : 「数学」、「几何」、「排序」、「双指针」、「滑动窗口」 给你一个点数组 points 和一个表示角度的整数 angle ，你的位置是 location，其中 且 都表示 X-Y...你的视野范围的角度用 angle 表示， 这决定了你观测任意方向时可以多宽。设 d 为你逆时针自转旋转的度数，那么你的视野就是角度范围 所指示的那片区域。...对于每个点，如果由该点、你的位置以及从你的位置直接向东的方向形成的角度 位于你的视野中 ，那么你就可以看到它。 同一个坐标上可以有多个点。...具体的，设夹角数组长度为 ，此时令 ，从而将问题彻底转换为求连续段问题。 求解最长合法连续段 可用「双指针」实现「滑动窗口」来做。...，预处理出 points 的所有角度复杂度为 ；对所有角度进行排序的复杂度为 ；使用双指针实现滑动窗口得出最大合法子数组的复杂度为 ；整体复杂度为 空间复杂度： 最后 这是我们「
题目描述 这是 LeetCode 上的「992. K 个不同整数的子数组」，难度为「困难」。...Tag : 「双指针」、「滑动窗口」 给定一个正整数数组 ，如果 的某个子数组中不同整数的个数恰好为 ，则称 的这个连续、不一定不同的子数组为好子数组。...提示： 滑动窗口 对原数组每个 而言： 找到其左边「最远」满足出现 个不同字符的下标，记为 。...这时候形成的区间为 那么对于 其实就是代表以 为右边界（必须包含 ），不同字符数量「恰好」为 的子数组数量 我们使用 数组存起每个位置的 ；使用 数组存起每个位置的...累积每个位置的 就是答案。 计算 数组 和 数组的过程可以使用双指针。
题目描述 这是 LeetCode 上的「220. 存在重复元素 III」，难度为「中等」。 Tag : 「滑动窗口」、「二分」、「桶排序」 给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。...我们希望使用一个「有序集合」去维护长度为 k 的滑动窗口内的数，该数据结构最好支持高效「查询」与「插入/删除」操作： 查询：能够在「有序集合」中应用「二分查找」，快速找到「小于等于 的最大值」和「...例如 AVL，能够让我们在最坏为 的复杂度内取得到最接近 u 的值是多少，但本题除了「查询」以外，还涉及频繁的「插入/删除」操作（随着我们遍历 nums 的元素，滑动窗口不断右移，我们需要不断的往...= null && r - u <= t) return true; // 将当前数加到 ts 中，并移除下标范围不在 [max(0, i - k), i) 的数（维持滑动窗口大小为...整体复杂度为 空间复杂度： 桶排序 上述解法无法做到线性的原因是：我们需要在大小为 k 的滑动窗口所在的「有序集合」中找到与 u 接近的数。
Tag : 「双指针」、「滑动窗口」 给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。...提示: s 和 p 仅包含小写字母 双指针（滑动窗口） 这是一道使用双指针实现滑动窗口的裸题。...具体的，我们可以先创建一个大小为 的数组 来统计字符串 p 的词频，另外一个同等大小的数组 用来统计「滑动窗口」内的 s 的子串词频。...当处理 s 的滑动窗口子串时，尝试对 中的词频进行「抵消/恢复」操作： 当滑动窗口的右端点右移时（增加字符），对 执行右端点字符的「抵消」操作； 当滑动窗口的左端点右移时（减少字符），对...构造 的复杂度为 ，统计 中不同的字符数量为 ，对 s 进行滑动窗口扫描得出答案的复杂度为 。
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...解题思路 法一：简单的暴力法 法二：双向队列 用一个双向队列，队列第一个位置保存当前窗口的最大值，当窗口滑动一次，判断当前最大值是否过期（当前最大值的位置是不是在窗口之外），新增加的值从队尾开始比较...，把所有比他小的值丢掉。...参考代码 法一：简单的暴力法 import java.util.ArrayList; public class Solution { public ArrayList maxInWindows
滑动窗口协议 还可以看我的另一篇博客，有更详细的介绍：http://www.cnblogs.com/xcywt/p/8401523.html 属于TCP协议中的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生...TCP利用一个滑动的窗口来告诉发送端对它所发送的数据能够提供多大的缓冲区，由16位定义，最大为65535个字节。...滑动窗口本质上是描述接收方的TCO数据报缓冲区大小的数据，发送方根据这个数据来计算自己最多能发送多长的数据。这个窗口大小为0时，发送方将停止发送数据。...TCP采用可变大小的滑动窗口大小是为了取得更好的性能。...TCP规定的窗口大小是由接收方通告的，通过采取慢启动和拥塞避免算法等机制来使带宽和性能取得最佳 传递效率问题： 单个发送字节，单个确认，会使网络中增加很多不必要的报文（比如需要20字节的IP头，20字节的
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...2,5,1 }， { 2,3,4,[2,6,2],5,1 }， { 2,3,4,2,[6,2,5],1 }， { 2,3,4,2,6,[2,5,1] } 代码: //给定一个数组和滑动窗口的大小...，找出所有滑动窗口里数值的最大值 public ArrayList maxInWindows(int [] num, int size) { ArrayList
事出 由于我的博客上线了，因为我的博客有评论之后会判断是不是主评论，如果是主评论就会给我发送邮件通知，如果是子评论会给收到评论的人发送邮件通知，但是这就有可能会有人恶意的刷评论会导致我的mq阻塞甚至挂掉...想法 我们可以限制单位时间内用户发送评论的次数，然后我就写了一个限流的方法，使用的是滑动窗口和redis中的zset 思路 前提 其实整体的思路不难，懂滑动窗口的应该不难理解，我一步一步来讲。...内部分析 定义一个公共的前缀 我们先看一下这个方法的参数，我的项目中是使用接收邮件的地址拼接到前缀的后边做的key，然后我们先统计一下这个这个key中有多少个value如果超过了我们规定的那么就返回...false，如果没有到我们能接受的最大请求数呢，那么就会进入下边这个方法了 计数增长 图片 这个方法呢说他每句话都是干啥的，打多少人都知道，但是其中的细节就需要好好想一下了，我就按照大家不懂滑动窗口来讲了...我先讲一下这个方法里的每个语句是干啥的然后再说思路 首先我们得到当前时间戳，然后得到窗口开启时间，为了提高效率，我们使用单例模式，然后进来之后先把所有的过期值进行清空，然后把当前的时间戳添加进去，然后更新这个
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组 {2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1} 及滑动窗口的大小 3，那么一共存在 6 个滑动窗口，他们的最大值分别为 {4, 4, 6, 6, 6, 5}。...解题思路 维护一个大小为窗口大小的大顶堆，顶堆元素则为当前窗口的最大值。 假设窗口的大小为 M，数组的长度为 N。...在窗口向右移动时，需要先在堆中删除离开窗口的元素，并将新到达的元素添加到堆中，这两个操作的时间复杂度都为 log2M，因此算法的时间复杂度为 O(Nlog2M)，空间复杂度为 O(M)。...heap.peek()); for (int i = 0, j = i + size; j 的大顶堆
题目 链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/1624bc35a45c42c0bc17d17fa0cba788 来源：牛客网 给定一个数组和滑动窗口的大小...，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...代码 注意点： ArrayDeque的几个API：pollFirst、peekFirst等 ArrayDeque保存的是下标 最新的数的下标是必定加进去的。...ArrayList result = new ArrayList(); if (size==0) return result; int begin;// 滑动窗口最左边数的
给定一个列表和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口数值的最大值。...例如：如果输入列表2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为4, 4, 6, 6, 6, 5; 针对列表2, 3, 4, 2, 6, 2..., 5, 1的滑动窗口有以下6个：[2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3,
最大的和 (滑动窗口) 原题链接 描述 给定一个长度为 n 的正整数数列 a1,a2,…,an。 初始时，数列中的每个元素要么处于可选状态，要么处于不可选状态。...3 10 5 4 7 0 1 1 0 输出样例2： 19 分析 该题目可将最大和分为两部分，即为可用状态的和sum以及选定区间内不可用状态的最大的和s 以选定区间的长度作为窗口，每次向右滑动，加上右边界状态为...，v为窗口内改变状态后最大的和，s计算当前窗口的和 for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]); //初始化a for(int i=0;i<n;i++...if(b[i]==0) s+=a[i]; //如果该数状态为0，则视其状态改变并加上该数 if(i>=k&&b[i-k]==0) s-=a[i-k]; //当i大于等于k时，窗口开始向右滑动...，每次滑动减去左边界状态为0的数 v=max(v,s); //维护窗口最大和 } printf("%lld",sum+v); return 0; }
滑动窗口是一种经典的算法技巧，就像在处理一系列动态数据时，用一扇可以滑动的“窗口”来捕捉一段连续的子数组或子字符串。通过不断地移动窗口的起点或终点，我们能够以较低的时间复杂度来解决一系列问题。...在这篇文章中，我们将通过几个经典的 LeetCode 题目，使用 Java 语言来详细讲解滑动窗口的应用。...如果窗口的大小超过 k + maxCount，说明需要缩小窗口。 时间复杂度为 O(n)，因为我们只对每个字符遍历一次。 总结 滑动窗口在处理连续子数组或子字符串问题时展现了极大的灵活性。...通过维护一个动态窗口，滑动窗口不仅能够帮助我们有效解决问题，还可以极大地优化时间复杂度。在这些例子中，我们用 Java 语言展示了滑动窗口在寻找异位词、最大水果采摘量、以及字符替换中的应用。...滑动窗口算法的威力在于，它不仅高效，而且能够适应各种复杂的题目。
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...窗口大于数组长度的时候，返回空 示例1 输入 [2,3,4,2,6,2,5,1],3 返回值 [4,4,6,6,6,5] 思路： 每次确定最左侧边框的值（框内最大值） 代码： public ArrayList...getMax(int[] num, int left, int right) { int max = Integer.MIN_VALUE; //找到left到right里的最大数值
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...//给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值 public ArrayList maxInWindows(int [] num, int size)
前言： 滑动窗口其实基本原理还是双指针，但在双指针中左右指针可能会有回退操作，而滑动窗口的左右指针只会向前走，不会回退，下面就来讲解一下滑动窗口的概念和具体操作（主要是例题讲解） 一、什么是滑动窗口？...滑动窗口是一种动态数据结构，它包含一系列元素，这些元素按照一定的顺序排列。滑动窗口的特点是窗口的大小可以动态调整，窗口中的元素可以向前或向后滑动。...，根据滑动窗口的定义我们需要知道在使用滑动窗口必须是左右指针都不会回退，一起向前的才可以 二、滑动窗口的原理 窗口大小：滑动窗口的大小是指窗口中元素的数量。...窗口大小可以是固定的，也可以是动态变化的。 窗口位置：滑动窗口的位置是指窗口在数据序列中的起始位置。 窗口滑动：当窗口向前或向后滑动时，窗口中的元素会发生变化。...滑动窗口的核心思想是利用窗口中的元素进行计算或分析。 三、滑动窗口的算法实现 简单滑动窗口：假设窗口大小为k，数据序列为S，滑动窗口算法如下： 初始化窗口位置为0，窗口大小为k。
所以改进的方案就来了，我可以将多个消息放在一起再发送过去，然后对方也可以一次性接受多个消息，只要顺序是对的就可以了嘛，我们接着来看怎么做。 ?...滑动窗口协议就随之产生了： 滑动窗口协议是传输层进行流控的一种措施，接收方通过通告发送方自己的窗口大小，从而控制发送方的发送速度，从而达到防止发送方发送速度过快而导致接收方接受不赢，导入数据丢失的问题。...关于滑动窗口协议可以使用搜索引擎或者上知乎了解:TCP协议的滑动窗口协议 看看滑动窗口协议是什么样子的： ? 如果传输的过程中丢包了怎么办呢？ ?...发送方发5号包，丢包时，滑动窗口协议会继续的把6 7 号包发过去，但是接收方并没有收到5号包，滑动窗口协议，为了保证 传输的顺序，接收方不会把 6 7号包的ack给发送回来， 只有在5号包重发后，并且接收方接收到了五号包的时候...5 6 7号包的 ack 返回后， 滑动窗口又可以向右移动三位 去传 12 13 14号包了。 这样丢包的问题通过重发就解决了。
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