LeedCode刷题---滑动窗口问题(二)

顾得泉:个人主页

个人专栏:《Linux操作系统》  《C/C++》  《LeedCode刷题》

键盘敲烂,年薪百万!


一、将X减到0的最小操作数

题目链接:将 x 减到 0 的最小操作数

题目描述

       给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时,你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素,然后从 x 中减去该元素的值。请注意,需要 修改 数组以供接下来的操作使用。

       如果可以将 x 恰好 减到 0 ,返回 最小操作数 ;否则,返回 -1 。

示例 1:

输入:nums = [1,1,4,2,3], x = 5
输出:2
解释:最佳解决方案是移除后两个元素,将 x 减到 0 。

示例 2:

输入:nums = [5,6,7,8,9], x = 4
输出:-1

示例 3:

输入:nums = [3,2,20,1,1,3], x = 10
输出:5
解释:最佳解决方案是移除后三个元素和前两个元素(总共 5 次操作),将 x 减到 0 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 105
  • 1 <= nums[i] <= 104
  • 1 <= x <= 109

解法

算法思路:

       题目要求的是数组「左端+右端」两段连续的、和为×的最短数组,信息量稍微多一些,不易理清思路;我们可以转化成求数组内一段连续的、和为sum(nums) - x的最长数组。此时,就是熟悉的滑动窗口问题了。

算法流程:

     a.转化问题:求target = sum(nums) - ×。如果target < 0,问题无解;

     b.初始化左右指针l = 0,r = 0(滑动窗口区间表示为[l,r),左右区间是否开闭很重要,必须设定与代码一致),记录当前滑动窗口内数组和的变量sum = 0,记录当前满足条件数组的最大区间长度maxLen = -1;

     c. 当r小于等于数组长度时,一直循环:

         i.如果sum < target,右移右指针,直至变量和大于等于target,或右指针已经移到头;

         ii.如果sum > target,右移左指针,直至变量和小于等于target,或左指针已经移到头;

         ii.如果经过前两步的左右移动使得sum == target,维护满足条件数组的最大长度,并让下个元素进入窗口;

      d.循环结束后,如果maxLen的值有意义,则计算结果返回;否则,返回-1。

代码实现

class Solution 
{
public:int minOperations(vector<int>& nums, int x) {int sum = 0;for(int a : nums) sum += a;int target = sum - x;if(target < 0) return -1;int ret = -1;for(int left = 0, right = 0, tmp = 0; right < nums.size(); right++){tmp += nums[right];while(tmp > target) tmp -= nums[left++]; if(tmp == target) ret = max(ret, right - left + 1);}if(ret == -1) return ret;else return nums.size() - ret;}
};

二、水果成篮

题目链接:水果成篮

题目描述

       你正在探访一家农场,农场从左到右种植了一排果树。这些树用一个整数数组 fruits 表示,其中 fruits[i] 是第 i 棵树上的水果 种类 。

       你想要尽可能多地收集水果。然而,农场的主人设定了一些严格的规矩,你必须按照要求采摘水果:

  • 你只有 两个 篮子,并且每个篮子只能装 单一类型 的水果。每个篮子能够装的水果总量没有限制。
  • 你可以选择任意一棵树开始采摘,你必须从 每棵 树(包括开始采摘的树)上 恰好摘一个水果 。采摘的水果应当符合篮子中的水果类型。每采摘一次,你将会向右移动到下一棵树,并继续采摘。
  • 一旦你走到某棵树前,但水果不符合篮子的水果类型,那么就必须停止采摘。

给你一个整数数组 fruits ,返回你可以收集的水果的 最大 数目。

示例 1:

输入:fruits = [1,2,1]
输出:3
解释:可以采摘全部 3 棵树。

示例 2:

输入:fruits = [0,1,2,2]
输出:3
解释:可以采摘 [1,2,2] 这三棵树。
如果从第一棵树开始采摘,则只能采摘 [0,1] 这两棵树。

示例 3:

输入:fruits = [1,2,3,2,2]
输出:4
解释:可以采摘 [2,3,2,2] 这四棵树。
如果从第一棵树开始采摘,则只能采摘 [1,2] 这两棵树。

示例 4:

输入:fruits = [3,3,3,1,2,1,1,2,3,3,4]
输出:5
解释:可以采摘 [1,2,1,1,2] 这五棵树。

提示:

  • 1 <= fruits.length <= 105
  • 0 <= fruits[i] < fruits.length

解法

算法思路:

       研究的对象是一段连续的区间,可以使用「滑动窗口」思想来解决问题。让滑动窗口满足:窗口内水果的种类只有两种。

做法∶

       右端水果进入窗口的时候,用哈希表统计这个水果的频次。这个水果进来后,判断哈希表的大小;如果大小超过2:说明窗口内水果种类超过了两种。那么就从左侧开始依次将水果划出窗口,直到哈希表的大小小于等于2,然后更新结果;如果没有超过2,说明当前窗口内水果的种类不超过两种,直接更新结果ret。

算法流程:

     a.初始化哈希表hash来统计窗口内水果的种类和数量;

     b.初始化变量:左右指针left =0, right =0,记录结果的变量ret= 0;c. 当right小于数组大小的时候,一直执行下列循环:

         i.将当前水果放入哈希表中;

         ii.判断当前水果进来后,哈希表的大小:

       如果超过2;将左侧元素滑出窗口,并且在哈希表中将该元素的频次减一;

       如果这个元素的频次减一之后变成了0,就把该元素从哈希表中删除;。重复上述两个过程,直到哈希表中的大小不超过2;

         iii.更新结果ret;

         iv. right++,让下一个元素进入窗口;d.循环结束后,ret存的就是最终结果。

代码实现

class Solution 
{
public:int totalFruit(vector<int>& f) {unordered_map<int, int> hash; int ret = 0;for(int left = 0, right = 0; right < f.size(); right++){hash[f[right]]++; // 进窗⼝while(hash.size() > 2){hash[f[left]]--;if(hash[f[left]] == 0)hash.erase(f[left]);left++;}ret = max(ret, right - left + 1);}return ret;}

三、找到字符串中所有字母异位词

题目链接:找到字符串中所有字母异位词

题目描述

       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。

       异位词 指由相同字母重排列形成的字符串(包括相同的字符串)

示例 1:

输入: s = "cbaebabacd", p = "abc"
输出: [0,6]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。
起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的异位词。

 示例 2:

输入: s = "abab", p = "ab"
输出: [0,1,2]
解释:
起始索引等于 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 1 的子串是 "ba", 它是 "ab" 的异位词。
起始索引等于 2 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。

提示:

  • 1 <= s.length, p.length <= 3 * 104
  • s 和 p 仅包含小写字母

解法

算法思路:

       因为字符串p的异位词的长度一定与字符串p的长度相同,所以我们可以在字符串s中构造一个长度为与字符串p的长度相同的滑动窗口,并在滑动中维护窗口中每种字母的数量;当窗口中每种字母的数量与字符串p中每种字母的数量相同时,则说明当前窗口为字符串p的异位词;

       因此可以用两个大小为26的数组来模拟哈希表,一个来保存s 中的子串每个字符出现的个数,另一个来保存p中每一个字符出现的个数。这样就能判断两个串是否是异位词。

代码实现

class Solution 
{
public:vector<int> findAnagrams(string s, string p) {vector<int> ret;int hash1[26] = { 0 }; for(auto ch : p) hash1[ch - 'a']++;int hash2[26] = { 0 };int m = p.size();for(int left = 0, right = 0, count = 0; right < s.size(); right++){char in = s[right];if(++hash2[in - 'a'] <= hash1[in - 'a']) count++; if(right - left + 1 > m){char out = s[left++];if(hash2[out - 'a']-- <= hash1[out - 'a']) count--; }if(count == m) ret.push_back(left);}return ret;}
};

结语:今日的刷题分享到这里就结束了,希望本篇文章的分享会对大家的学习带来些许帮助,如果大家有什么问题,欢迎大家在评论区留言~~~ 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/282591.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

教师如何维护学生的自尊心

作为教师&#xff0c;我们不仅要传授知识&#xff0c;更要关心学生的身心健康&#xff0c;特别是他们的自尊心。自尊心是个人自我价值的重要体现&#xff0c;对学生的学习、生活和未来的发展都有深远的影响。因此&#xff0c;维护学生的自尊心是教师的重要责任。 教师要尊重每…

leetcode-138-随机链表的复制(Java实现)

题目&#xff1a; 给你一个长度为 n 的链表&#xff0c;每个节点包含一个额外增加的随机指针 random &#xff0c;该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。 构造这个链表的 深拷贝。 深拷贝应该正好由 n 个 全新 节点组成&#xff0c;其中每个新节点的值都设为其对应的原节点…

基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》 小伙伴们好&#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源&#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】&#xff0c;共同学习交流~ &#x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注&#xff01; 《------往期经典推…

【vtkWidgetRepresentation】第十三期 VTKCaptionRepresentation

很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ:870202403 前言 本文分享三维建模中的文字标注,希望对各位小伙伴有所帮助! 感谢各位小伙伴的点赞+关注,小易会继续努力分享,一起进步! 你的点赞就是我的动力(^U^)ノ~YO 目录 前言 1. vtkCaptionRepresentation

Apache SeaTunne简介

Apache SeaTunne简介 文章目录 1.Apache SeaTunne是什么&#xff1f;1.1[官网](https://seatunnel.apache.org/)1.2 项目地址 2.架构3.特性3.1 丰富且可扩展的连接器和插件机制3.2 支持分布式快照算法以确保数据一致性3.3 支持流、批数据处理&#xff0c;支持全量、增量和实时数…

破译模式:模式识别在计算机视觉中的作用

一、介绍 在当代数字领域&#xff0c;计算机视觉中的模式识别是关键的基石&#xff0c;推动着众多技术进步和应用。本文探讨了计算机视觉中模式识别的本质、方法、应用、挑战和未来趋势。通过使机器能够识别和解释视觉数据中的模式&#xff0c;模式识别不仅推动了计算机视觉领域…

[Verilog] Verilog 数值表示

主页&#xff1a; 元存储博客 文章目录 前言1. 整数表示1.1 整数数据类型1.2 整数转换函数 2. 负数表示3. 实数表示4. 逻辑电平表示5. 逻辑值表示6. 字符表示法7. 字符串表示 前言 Verilog中&#xff0c;可以使用多种方式表示数值。 1. 整数表示 1.1 整数数据类型 基数格式…

【深度学习目标检测】四、基于深度学习的抽烟识别(python,yolov8)

YOLOv8是一种物体检测算法&#xff0c;是YOLO系列算法的最新版本。 YOLO&#xff08;You Only Look Once&#xff09;是一种实时物体检测算法&#xff0c;其优势在于快速且准确的检测结果。YOLOv8在之前的版本基础上进行了一系列改进和优化&#xff0c;提高了检测速度和准确性。…

信号量机制理论详解专题

一文学懂信号量机制的各种大题&#xff0c;详细操作见下文~ 1965年&#xff0c;荷兰学者Dijkstra提出的信号量&#xff08;Semaphores&#xff09;机制是一种卓有成效的进程同步工具。在长期且广泛的应用中&#xff0c;信号量机制又得到了很大的发展&#xff0c;它从整型信号量…

网络基础(十一):VRRP原理与配置

目录 前言&#xff1a; 1、VRRP的基本概述 2、VRRP的基本原理 2.1VRRP的基本结构 2.2设备类型 2.3状态机 2.4VRRP路由器的抢占功能 2.5VRRP路由器的优先级 2.6VRRP工作原理 2.7主备路由器的工作内容 3、VRRP的基本配置 3.1配置主路由器和备用路由器 3.2配置PC1与P…

CMA、CNAS软件检测公司分享:压力测试应关注的指标和面临的问题

软件压力测试是容易被传统企业忽视的测试点&#xff0c;用户人数一旦超过预期&#xff0c;极易造成软件产品卡顿、崩溃的情况&#xff0c;不利于用户正常使用&#xff0c;严重影响企业公信力和盈利水平。今天卓码软件测评小编来聊聊压力测试过程中应该关注的指标和会面临的问题…

关联规则 FP-Growth算法

FP-Growth算法 FP-growth 算法思想 FP-growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法&#xff0c;它采取如下分治策略: 将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树 (FP-Tree)但仍保留项集关联信息。FP-growth算法是对Apriori方法的改进。生成一个频繁模式而不需要生成…