在暴力解法中，是一个for循环滑动窗口的起始位置，一个for循环为滑动窗口的终止位置，用两个for循环 完成了一个不断搜索区间的过程。这样的操作在面对极大的数据量是，效率极低。...而滑动窗口法是维护两个指针来进行操作，通常情况下时间复杂度为O(N)。...那么我们可以试着用滑动窗口的方法来看看。 滑动窗口的方法通过一个for循环来达到目的，那问题又来了，for循环表示的是窗口的起始位置，还是终止位置？...所以，for循环表示的是滑动窗口的终止位置，我们也可以通过这个题目来验证一下。...以题目中的数组nums=[2,3,1,2,4,3],目标和target=7为例，来模拟一下滑动窗口的运行过程： 根据子序列和的大小不断调整滑动窗口的大小，当和小于target时，end++；当和大于等于
滑动窗口 1....让滑动窗口满足：从 i 位置开始，窗口内所有元素的和小于 target （那么当窗口内元素之和第一次大于等于目标值的时候，就是 i 位置开始，满足条件的最小长度）。...0 : ans; } }; 为何滑动窗口可以解决问题，并且时间复杂度更低？ 这个窗口寻找的是：以当前窗口最左侧元素（记为 left1 ）为基准，符合条件的情况。...让滑动窗口满足：窗口内所有元素都是不重复的。 做法：右端元素 ch 进⼊窗口的时候，哈希表统计这个字符的频次： a....此时，就是熟悉的「滑动窗口」问题了。
对于该现象，即可使用“滑动窗口”算法。滑动窗口算法也是一种思想，是双指针的拓展和延伸。滑动：指这个窗口是移动的，也就是移动是按照一定方向来的。...面对前面所提出的问题，使用“滑动窗口”算法，大致思路为： 设置两个指针和一个空列表 固定左指针，不断右移右指针，同时更新最长不重复字符串长度 如果出现重复字符，再右移左指针，如此重复，直到遍历完字符串的所有字符...') else: print(max_length) # 打印最大不重复字符串长度 ''' 测试结果： abcabcbb 输出：3 aaaaaaaa 输出：1 ''' 3 结语 通过测试，发现“滑动窗口...”算法可以很好的解决该问题，与此同时，相对于暴力求解，其时间复杂度和空间复杂度也得到了优化。...都可以使用“滑动窗口”算法。
js的判断这里是根据滑块的位置进行判断，应该是用一个flag判断 /res/js/bootstrap.min.js?...v=3.3.6"> <script type="text/javascript" src="/res/<em>js</em>/jquery-1.12.4....min.<em>js</em>"> /res/js/jquery.md5.js">
什么是滑动窗口 滑动窗口（Sliding Window）是一种在计算机科学中用于解决各种子数组或子字符串问题的技术。...滑动窗口的几个基本步骤： 1.进窗口 2.判断是否出窗口 3.更新结果 接下来我们用几道题来演示滑动窗口这个算法。...解法二：滑动窗口 暴力枚举的优化算法 我们看1，当我们遍历到1的情况的时候，按照暴力解法，先left指针后移，然后将right指针移到left指针重新遍历一遍即可，但是我们想一想有没有必要将right...right++; } if (begin == -1)return ""; else return s.substr(begin, minlen); } }; 总结 滑动窗口算法是一种高效且灵活的技术...通过这些示例，我们可以看到滑动窗口的强大之处，以及在实际编程中如何灵活应用这项技术。 希望这篇文章能帮助你更好地理解滑动窗口算法，并在以后的算法学习和实践中熟练应用这项技术。
算法： 这算是滑动窗口的另外一个典型题目，在数据量比较少的时候，可以直接采用暴力法解决；不过数据量比较大的时候，我们就需要想办法解决窗口里面最大值的思路，这里我们采用双端队列queue来实现，借助...int { if len(nums) < k || len(nums)==0{ return nil } res := []int{} // 滑动窗口的左指针的遍历范围...for l := 0; l<= len(nums)-k;l++ { max := nums[l] // 滑动窗口的窗口大小遍历比较 for r
滑动窗口算法是较为入门题目的算法，一般是一些有规律数组问题的最优解，也就是说，如果一个数组问题可以用动态规划解，但又可以使用滑动窗口解决，那么往往滑动窗口的效率更高。...因此掌握滑动窗口非常基础且重要，接下来按照我的经验给大家介绍这个算法。 精读 滑动窗口使用双指针解决问题，所以一般也叫双指针算法，因为两个指针间形成一个窗口。 什么情况适合用双指针呢？...我想可能因为： 无论几数之和，快排一次时间复杂度都是固定的，所以沿用三数之和的方案其实占了排序算法便宜。 滑动窗口只能用两个指针进行移动，而没有三指针但又保持时间复杂度不变的窗口滑动算法存在。...当然，算法如果按照固定套路就能推导出来，也就没有难度了，所以要接受这种思维跳跃。 接下来我们看一道更特殊的滑动窗口问题，接雨水，它甚至分为多段滑动窗口。...对于无固定套路的滑动窗口，就要根据题目仔细品味啦，如果所有套路都能总结出来，算法也少了乐趣。
hash1[26]={0};//用来统计p的元素个数 for(char ch:p) ++hash1[ch-'a']; int hash2[26]={0};//用来统计滑动窗口的元素个数...hash1;//用来记录word的各个单词出现次数 for(auto s:words) ++hash1[s]; for(int i=0;i<len;++i)//要使用len次滑动窗口...{ unordered_map hash2;//用来记录滑动窗口的各个单词出现次数 for(int left=i...ret.push_back(left);//如果count==m，说明有效子串达到要求 } } return ret; } }; 九.滑动窗口总结...当题目涉及到子串或者是子数组，都可以考虑到使用滑动窗口来进行解决 但是有一个需要注意的地方就是如果涉及到窗口求和的话。
主要技术应用 1、php抠图 2、js canvas画图 3、破解干扰 4、使用webp图片格式 使用方法 首先引入相关的js和css文件： 然后在需要放置滑块验证码的位置加入如下代码： 这是一个用来点击弹出滑块验证码的按钮
前言： 本文的主题是滑动窗口，通过两道题目讲解，一道是水果成篮，一道是找到字符串中的所有字母异位词。 链接分别为： 904. 水果成篮 - 力扣（LeetCode） 438....找到字符串中所有字母异位词 - 力扣（LeetCode） 题目分为三个部分讲解，一是题目解析，二是算法原理，三是算法编写，那么，话不多说，直接进行主题咯。...题目要求也是没有要特别注意的，现在就进入算法原理部分。...算法原理 算法一眼判定为滑动窗口，因为我们是用一个连续的区间，来和另一个连续的区间进行比较，那么正常的就是进窗口，出窗口，进行判断，进窗口自然是使用right指针，进窗口之后。 什么时候出窗口呢？...那么优化我们放在算法编写里面。
前言： 本文开始，介绍的是滑动窗口算法类型的题目，滑动窗口本质上其实也是双指针，但是呢，前文介绍的双指针是二者相向移动的： 滑动窗口就是同向移动的： 本文通过2个题目，介绍滑动窗口的基本使用，介绍的题目分别是...无重复字符的最长子串 - 力扣（LeetCode） 通过三个步骤介绍，第一步是题目解析，第二步是算法原理，第三步是算法编写，同样的，会在题目解析部分看是否存在暴力解法，那么话不多说，进入第一道题目。...那么为什么该题目一看就可以使用滑动窗口呢？ 因为要求的是一段连续的空间，作为经验，碰到要求是连续空间的题目，我们不妨往滑动窗口上靠一下。 现在就进入算法原理部分。...算法原理 滑动窗口的本质是，两个指针同向移动，我们通过这两个指针的移动，判断区间之和是否满足，如果满足就进行比较长度大小。 那么如果使用滑动窗口呢？...算法原理 上一道题目的滑动窗口是长度最小的子数组，判断条件是大于等于>=target，这道题的判断条件是hash映射是否大于1，所以，得出一个结论是：使用滑动窗口的题目，有三部曲，第一是进窗口，第二是判断
最大连续1的个数 III - 力扣（LeetCode） 题目分为三个部分讲解，一是题目解析，二是算法原理，三是算法编写，那么，话不多说，直接进行主题咯。...基本题目我们已经清楚了，现在我们就进行算法原理部分。 算法原理 我们这道题目使用的是滑动窗口，那么为什么使用滑动窗口呢？或者说为什么我们根据题目解析一看就知道要使用滑动窗口呢？...因为该题目的基本要求是一个连续的数组，也就是需要一段连续的空间，所以我们基本上可以断定为使用滑动窗口。 好了，既然需要使用滑动窗口，我们的三部曲，进窗口，出窗口，更新结果。...时间复杂度也是标准的O(N^2)，优化就和之前一摸一样了，优化之后就是滑动窗口了。...算法原理 其实本题的算法原理在题目解析部分就已经介绍的七七八八了，无非就是一段区间，进窗口，变量++，判断变量是否大于target，大于就--，最后判断变量是否==0，如果等于0，更新结果就可以了，其实这道题还没有第一题难
滑动窗口解法, 定义两个下标, left先从第一个元素位置开始, right找右端点, 如果找到了此时right也不需再回到第二个元素开始, 和left一起向后走, 因为我们已经计算出right- left...这段区间的和了, 只需要减去第一个元素即可枚举下一个数组, 并且right前一个元素与前面元素之和我们已经知道一定是小于target的, 所以直接left++即可, 这种场景就像在维持一个滑动窗口一样,...无重复字符的最长子串 题目思路: 首先看到求子串子数组, 我们首先可以想到滑动窗口, 但是怎么判断不重复呢, 我们可以利用哈希, 但是没必要使用容器, 因为字符范围我们已经知道了, 所以自己创建一个,...将x减到0的最小操作数 题目思路: 采用正难则反的思想, 转化为找出最长子数组的长度, 所有元素之和正好等于sum- x即可, 然后进行滑动窗口求解, 最后更新结果时需要判断....串联所有单词的子串 题目思路: 这道题与上一道题的解法非常的类似, 只不过这里判断是字符串, 这里我们采用容器哈希表来求解, 移动的步长是单词的长度, 滑动窗口执行的次数为len.
算法： 这是滑动窗口的经典题目，通过题目我们可以将题目拆解成两步： 一、如何进行窗口的滑动。...备注：这里双指针的解决并不是滑动窗口的最优解法，不过确实最常用的解法，也比较容易想到，这也是笔者整理这一思路的主要原因。
什么是 Touch滑动？就是类似于 PC端的滚动事件，但是在移动端是没有滚动事件的，所以就要用到 Touch事件结合 js去实现，效果如下： ? 1. 准备工作 什么是移动端的 Touch事件？...brown">列表十 css部分 在列表的父盒子上设定一个 overflow:hidden属性，使超出盒子部分的列表暂时隐藏掉，后面会通过 js...先来张示意图，怎么通过 js 让列表滑动起来 ?...解决方法： 每一次滑动结束之后，都应该记录下此次滑动的距离，与之前的进行累加，待下一次滑动的时候， ul在 Y轴的偏移值应该是之前的距离加上本次滑动的距离。...，我们参考下图，当列表向上滑动，滑动到列表底部的时候，只要此时再向上滑动，就让它向下反弹。
除此之外，TCP 还有很多其他算法和策略用来优化网络的使用。 2. Nagle 算法 2.1. 概述 Nagle 算法是一种减少 TCP/IP 网络拥塞控制的算法，主要用来解决小包问题。...Nagle 算法保证一个 TCP 连接上最多只有一个未被确认的未完成小分组，在该分组被确认前不能发送其他小分组。 2.2. 算法规则 1. 如果包长度达到 MSS（最长报文大小），则允许发送； 2....滑动窗口协议 3.1. 基本介绍 滑动窗口协议是一种常用的 TCP 流量控制方法，他允许发送方在停止并等待确认前可以连续发送多个分组。...在滑动窗口协议中，一个 ACK 可以确认若干个分组，ACK 包的确认分组号参数表示到该分组号-1 为止的所有分组都确认收到。 3.2....下图展示了 TCP 滑动窗口协议： 每当报文被确认，窗口都会向右移动，因此而被形象的称为“滑动窗口”。
文章目录 一、最小覆盖子串 二、找到字符串中所有字母异位词 三、无重复字符的最长子串 最后总结 本文详解「滑动窗口」这种高级双指针技巧的算法框架，带你秒杀几道难度较大的子字符串匹配问题：...最小覆盖子串 找到字符串中所有字母异位词 无重复字符的最长子串 最后抽象出一个简单的滑动窗口算法框架。...滑动窗口算法的思路是这样： 我们在字符串 S 中使用双指针中的左右指针技巧，初始化 left = right = 0，把索引闭区间 [left, right] 称为一个「窗口」。...之后重复上述过程，先移动 right，再移动 left…… 直到 right 指针到达字符串 S 的末端，算法结束。 如果你能够理解上述过程，恭喜，你已经完全掌握了滑动窗口算法思想。...如果本文对你有帮助，关注我的众公号 labuladong 看更多精彩算法文章~ 三、无重复字符的最长子串 题目链接 遇到子串问题，首先想到的就是滑动窗口技巧。
一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。...它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。...数组的分解步骤如下图所示： 三、动图演示 四、算法分析 a. 复杂度： 快速排序的方法复杂度有时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度往往是决定一个算法优劣的最重要出发点，空间复杂度在当今的计算机上已经没有那么大的影响力了。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。
最近做了几道有关滑动窗口的算法，在此总结一下。...滑动窗口 就像描述的那样，可以理解成是一个会滑动的窗口，每次记录下窗口的状态，再找出符合条件的适合的窗口 可以使用滑动窗口来减少时间复杂度 经典滑动窗口题目 给一组大小为n的整数数组，计算长度为k的子数组的最大值...最简单的是使用两层遍历，通过所有情况找出最大的一个子数组，时间复杂度O(N^2) 使用滑动窗口，从[0,k-1]的一个窗口，记录其总和，然后窗口向右移动到[1,k],再到[2,k+1]，直到数组的最尾端...，找出里面总和最大的一个窗口，这样的解法就是滑动窗口算法。...Set set=new HashSet(); int ans=0,i=0,j=0;//i为滑动窗口的左边，j为右边 while(i<s.length
无重复字符的最长子串` `3.最大连续1的个数 III` `4.将 x 减到 0 的最小操作数` `5.水果成篮` `6.找到字符串中所有字母异位词` `7.串联所有单词的子串` `8.最小覆盖子串` 滑动窗口是一种常用的算法技术...一个常见的滑动窗口问题示例是找出一个数组中和至少为 target 的最短连续子数组，在这样的问题中，滑动窗口技术能够有效地找到解决方法，同时保证时间复杂度最少。...这扩大了当前的滑动窗口，包括了 right 指向的新元素 出现滑动窗口中的和大于等于 target 时，进入内层 while 循环。在内层循环中： a....使用滑动窗口，并在窗口内部跟踪了字符的出现情况。具体思路： hash 数组用来维护每个 ASCII 字符在当前考虑的子串（滑动窗口）中的出现次数。它被初始化为0。...这个问题可以用滑动窗口算法解决： hash 数组用来计数每种水果当前在窗口中的数量。 两个变量 left 和 right 表示当前窗口（子数组）的两端位置。
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