C++滑动窗口算法_最短连续包含子串

滑动窗口算法在一个特定大小的字符串或数组上进行操作，而不在整个字符串和数组上操作，这样就降低了问题的复杂度，从而也达到降低了循环的嵌套深度。

如下题

给你两个长度相同的字符串，s 和 t。 将 s 中的第 i 个字符变到 t 中的第 i 个字符需要 |s[i] – t[i]| 的开销（开销可能为 0），也就是两个字符的 ASCII 码值的差的绝对值。 用于变更字符串的最大预算是 maxCost。在转化字符串时，总开销应当小于等于该预算，这也意味着字符串的转化可能是不完全的。 如果你可以将 s 的子字符串转化为它在 t 中对应的子字符串，则返回可以转化的最大长度。 如果 s 中没有子字符串可以转化成 t 中对应的子字符串，则返回 0。 示例 1： 输入：s = “abcd”, t = “bcdf”, cost = 3 输出：3 解释：s 中的 “abc” 可以变为 “bcd”。开销为 3，所以最大长度为 3。 示例 2： 输入：s = “abcd”, t = “cdef”, cost = 3 输出：1 解释：s 中的任一字符要想变成 t 中对应的字符，其开销都是 2。因此，最大长度为 1。 示例 3：

只需要返回窗口的大小就是该开销可以转化的最大长度

代码如下

class Solution { 

public:
int equalSubstring(string s, string t, int maxCost) 
{ 

int left = 0;   // 窗口左边界
int cost = 0;   // 当前窗口消耗
// i作为窗口右边界
for (int i = 0; i < s.size(); i++)
{ 

cost += std::abs(s[i] - t[i]);
// 如果当前窗口消耗大于总开销，则左边界++，缩减窗口
if (cost > maxCost)
{ 

cost -= std::abs(s[left] - t[left]);
left++;
}
}
return s.size() - left;
}
};

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