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长度最小的子数组
无重复字符的最长子串
最大连续1的个数
将x减到0的最小操作数
找到字符串中所有字母异位词
最小覆盖子串 长度最小的子数组 sum比target小就进窗口#xff0c;sum比target大就出窗口#xff0c;由于数组是正数#xff0c;所以相加会使sum变大sum比target大就出窗口由于数组是正数所以相加会使sum变大相减会使sum变小至于为什么可以这样做这其实是在暴力枚举的基础上进行了优化例如2312相加等于8已经超过target这样就不需要继续加后面的43因为此时已经满足条件我们要做的是在满足要求的基础上使len尽量小。
代码实现如下
class Solution {
public:int minSubArrayLen(int target, vectorint nums) {int sum 0, len INT_MAX, n nums.size();for (int right 0, left 0; right n; right){sum nums[right]; // 进窗口while (sum target) // 判断{len min(len, right - left 1); // 更新结果sum - nums[left]; // 出窗口}}return len INT_MAX ? 0 : len;}
};无重复字符的最长子串 利用哈希表记录字符个数注意本题字符包括数字字母及空格意味着我们要开一个128大小的数组。代码实现如下
class Solution {
public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {int hash[128] { 0 }; // 使用数组来模拟哈希表int n s.size(), len 0;for (int left 0, right 0; right n;right){hash[s[right]]; // 进窗口while (hash[s[right]] 2) // 判断{hash[s[left]]--; // 出窗口}len max(len, right - left 1); // 更新结果}return len;}
};最大连续1的个数 和上题类似通过滑动窗口调节0的个数最关键的在于将题目意思转换为找不超过k个0的子数组如果超过k就出窗口未超过就进窗口代码实现如下
class Solution {
public:int longestOnes(vectorint nums, int k) {int zero 0, len 0; // 计数器for (int left 0, right 0; right nums.size(); right){if (nums[right] 0) // 进窗口zero; // 计数while (zero k) // 判断{if (nums[left] 0)zero--;left; // 出窗口}len max(len, right - left 1);}return len;}
}; 将x减到0的最小操作数 本题思想为正难则反如果题目正向思考困难可以从另外一方面思考例如本题要找最短长度且元素可能在左右端口出现另外最短长度数组元素之和刚好为x这个代码实现起来过于麻烦可以想找一个最长长度的子数组使他元素之和刚好为sum - x这样又转化为滑动窗口问题。
注意len不能设置为0因为有可能整个数组都是构成x的元素最终判断是否存在时不能用len 0 这个判断式来判断数组是否存在子数组可以将x减到0应当设置为-1。另外该题只有在sum2 target时才能更新结果否则不更新。代码如下
class Solution {
public:int minOperations(vectorint nums, int x) {// 记算整个数组的和int sum1 0, n nums.size();for (auto e : nums){sum1 e;}// 找出最长子数组的和 sum1 - xint target sum1 - x, len -1, sum2 0;// 处理细节问题if (target 0)return -1;// 滑动窗口解决问题for (int left 0, right 0; right n; right){sum2 nums[right]; // 进窗口while (sum2 target) // 判断sum2 - nums[left]; // 出窗口if (sum2 target)len max(len, right - left 1); // 更新结果}if (len -1)return len;elsereturn n - len;}
}; 找到字符串中所有字母异位词 在更新结果时不需要遍历两个哈希表通过count计数器来判断hash2里的有效个数是否和m相等即可代码实现如下
class Solution {
public:vectorint findAnagrams(string s, string p) {int hash1[26] { 0 }, hash2[26] { 0 }, n s.size(), m p.size();// 统计 p 的每个字符出现的次数for (auto e : p)hash1[e - a];vectorint ret;// 统计 s 的每个字符出现的次数for (int left 0, right 0,count 0; right n; right){char in s[right];if (hash2[in - a] hash1[in - a]) // 进窗口 维护 countcount;if (right - left 1 m) // 判断{char out s[left];if (hash2[out - a]-- hash1[out - a]) // 出窗口 维护 countcount--;}// 更新结果if (count m)ret.push_back(left);}return ret;}
}; 最小覆盖子串 class Solution {
public:string minWindow(string s, string t) {int hash1[128] { 0 }, hash2[128] { 0 };int hash1_kinds 0;for (auto e : t)if (hash1[e] 0) hash1_kinds; // 记录子串字母种类int begin -1, minlen INT_MAX;for (int left 0, right 0,count 0;right s.size();right){char in s[right];if (hash2[in] hash1[in])count; // 进窗口while (count hash1_kinds) // 判断条件{char out s[left];if (right - left 1 minlen) // 更新结果{begin left; minlen min(right - left 1, minlen);}if (hash2[out]-- hash1[out])count--; // 出窗口left;}}if (begin -1)return ;elsereturn s.substr(begin, minlen);}
};
