leetcode刷题——总结字符串滑动窗口思想解法
做了一些字符串题目后，查看题解的时候看到了滑动窗口思想，之前都没有去了解过，看一些文章也比较模糊，想自己总结弄懂，然后能够讲接地气给你们看。
是什么
【滑动窗口算法】（sliding window algorithm）--想必大家都有在平常生活中遇到过滑动窗口的场景，这个算法浅白来讲就是这样的感觉，滑动窗口（满足了连续的位置），改变长度或者位置，去获得不同要求的结果，很明显的是这个窗口滑动距离满足不超过这个窗户整体长度，所以在处理一些字符/数组的子部分的问题时候，可能就派上用场了。
简单的数组滑动实例：
leetcode3-求无重复字符的最长子串长度
输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。 输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串
滑动窗口问题的解决一般都得设置好双指针。
leetcode76-最小覆盖子串
答案解析如下
模板
在leetcode上有一位大佬总结出来了模板，可以参考下
大致逻辑如下
int left = 0, right = 0;
while (right < s.size()) {`
// 增大窗口
window.add(s[right]);
right++;
while (window needs shrink) {
// 缩小窗口
window.remove(s[left]);
left++;
}
}
//对应上面的例题，中间的while条件需要自己去修改，原理是一样的，遇到不符合的条件，就调整窗口大小
public List<Integer> findAnagrams(String s, String p) {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
int left = 0 , right = 0;
char[] needs = new char[128]; //相当于hashMap，用于记录每个字符的个数
char[] windows = new char[128];
for (int i = 0; i < p.length(); i++) {
needs[p.charAt(i)]++;
}
//统计符合要求字符个数
int count =0;
while(right < s.length()){
char ch = s.charAt(right);
windows[ch]++;
if (needs[ch] > 0 && needs[ch] >= windows[ch]){
count++;
}
//长度满足条件
while( count == p.length()){
//加入符合要求的结果
if (right + 1 - left == p.length()){
list.add(left);
}
//经过一轮的条件满足，要向下继续寻找，不符合下面要求，则滑动窗口，往右走
char ch1 = s.charAt(left);
//这一步是有点难理解的，一开始我是结合例子，步步过才掌握了。很巧妙
if (needs[ch1] > 0){
//这里是通过剔除已经满足的窗边位置，这样才可以往下走，重新往右搜索
windows[ch1]--;
if ( windows[ch1] < needs[ch1]){
count--;
}
}
left++;
}
right++;
}
return list;
}
作用
- 滑动窗口算法可以解决字符串或者数组的一些子部分问题，比如一些要求连续的子部分
- 同时可以提高效率，减低时间复杂度，将嵌套问题优化。
- 在有些字符串情况下，比kmp算法还要高效