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 ---------
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。...例题1：找到字符串中的所有异位词 题目背景： 朋友小明在编程比赛中遇到了一个问题：如何在一个长字符串中找到所有与目标字符串异位的子串？我们需要通过滑动窗口找到所有这些位置。...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。
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...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。...在你的视野中，所有的点都清晰可见，尽管 [2,2] 和 [3,3]在同一条直线上，你仍然可以看到 [3,3] 。...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「
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
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。...例如， 中有 个不同的整数： ， ，以及 。 返回 中好子数组的数目。...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
在这篇文章中，我们将探讨滑动窗口模式，了解它的工作原理，以及如何在 Go Web 服务中实现滑动窗口模式的 TPS 限制。 什么是滑动窗口模式？...滑动窗口模式是一种用于网络数据传输或者服务请求控制的技术。其核心思想是将时间划分为多个固定的时间窗口，通过计算某段时间窗口内的请求数量，来决定是否允许新的请求。...如果某段时间窗口内的请求数量已达到阈值，则新的请求将被阻止或者排队等待，直到进入下一个时间窗口。 与固定窗口模式相比，滑动窗口模式更加平滑。...在固定窗口模式中，窗口的更换可能导致突然大量的请求得到处理，进而导致服务压力的突然增加。而滑动窗口模式通过持续滑动的窗口，可以避免这种情况，实现更平滑的请求控制。...如何实现滑动窗口模式的 TPS 限制？ 实现滑动窗口模式的关键在于如何记录和计算每个时间窗口的请求数量。常见的方法是使用一个队列来记录每个请求的时间戳，队列的长度就代表了窗口内的请求数量。
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。 ?...接着遍历所有窗口，将该元素加入对应的窗口状态（即缓存）中，并根据触发器返回的TriggerResult决定是输出（fire）还是清除（purge）窗口的内容，emitWindowContents()方法会调用用户函数...我们可以将size / slide叫做“粒度”，亦即上述代码中返回的Collection集合的大小。粒度越大（“细”），滑动窗口之间的重合也越大。...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...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）；
两个指针朝着一个方向移动 同向双指针被称为滑动窗口 滑动窗口的使用方法： 1.先定义两个指针 我们的left先不要动，持续进窗口right，直到我们的Sum的大小大于我们的target的值 这个...2 直到我们的指针没有下一个元素指向了，那么我们的滑动窗口就结束了 我们的这个滑动窗口利用了单调性规避了很多没有必要的枚举行为 时间复杂度: 使用right进窗口的时候我们是需要一个循环的 1.3...解法二：利用规律，使用滑动窗口来解决问题 那么我们的暴力解法是否存在优化的情况呢？...hash[s[right]]++ 表示将 right 指向的字符加入窗口，更新该字符在哈希表中的出现次数。...此时就需要通过移动左指针来缩小窗口，直到这个重复字符被移出窗口。 hash[s[left]]-- 表示将窗口左边界 left 指向的字符移出窗口，减少该字符在哈希表中的出现次数。
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。
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。...整体复杂度为 空间复杂度： 优化 check 解法一中每次对滑动窗口的检查都不可避免需要检查两个词频数组，复杂度为 。...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...同时，使用变量 统计 p 中不同字符的数量，使用变量 统计滑动窗口（子串）内有多少个字符词频与 相等。...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
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...，当滑动窗后的平均碱基质量值小于给定阈值时，去除该窗口以及之后的剩余碱基，以此达到去除低质量碱基的目的。...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小，在rolling系列函数中，窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。
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
OVER(),其中对应子句有PARTITION BY 以及 ORDER BY子句,所以形式有: OVER():这时候，是一个空子句，此时的效果和没有使用OVER()函数是一样的，作用的是这个表所有数据构成的窗口...mysql> SELECT -> name, -> salary, -> MAX(salary) OVER() AS max_salary -- 作用于一整个窗口，此时返回的是所有数据中的MAX(salary...OVER()中的ORDER BY将是针对每一个窗口 # 中的所有行进行排序的，而在FROM子句后面的ORDER BY将是针对整张表，所以 # 导致结果不同 SELECT name, SUM(salary...SUM()\AVG()\COUNT()\MAX()\MIN()这几个函数一起使用: 其中这些函数有一些特点，如果AVG()\COUNT()\MAX()\MIN()的括号中必须要有参数，用于统计某一列的对应的值...下面这一题就是运用到了SUM（)函数与窗口函数OVER()一起使用了： 统计salary的累计和running_total 最差是第几名 窗口函数还可以和排序函数一起使用 ROW_NUMBER()
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
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
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。
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,
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