最大的和 (滑动窗口) 原题链接 描述 给定一个长度为 n 的正整数数列 a1,a2,…,an。 初始时，数列中的每个元素要么处于可选状态，要么处于不可选状态。...3 10 5 4 7 0 1 1 0 输出样例2： 19 分析 该题目可将最大和分为两部分，即为可用状态的和sum以及选定区间内不可用状态的最大的和s 以选定区间的长度作为窗口，每次向右滑动，加上右边界状态为...，v为窗口内改变状态后最大的和，s计算当前窗口的和 for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]); //初始化a for(int i=0;i<n;i++...if(b[i]==0) s+=a[i]; //如果该数状态为0，则视其状态改变并加上该数 if(i>=k&&b[i-k]==0) s-=a[i-k]; //当i大于等于k时，窗口开始向右滑动...，每次滑动减去左边界状态为0的数 v=max(v,s); //维护窗口最大和 } printf("%lld",sum+v); return 0; }
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？...下面我们通过一道例题来具体的看一下滑动窗口是什么： 力扣209 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。...遍历数据序列S，计算窗口中的元素和。 当窗口向前滑动时，更新窗口中的元素和。 输出窗口中的元素和。 动态窗口大小：当窗口大小动态变化时，需要根据实际情况调整算法。...（上面图中我们举的例子就是一个动态滑动窗口）以下是一个简单的示例： 初始化窗口位置为0，窗口大小为k。 遍历数据序列S，计算窗口中的元素和。...当窗口向前滑动时，根据需要调整窗口大小，并更新窗口中的元素和。 输出窗口中的元素和。 四、滑动窗口的例题讲解 4.1.
由于局部注意力是在非重叠窗口上计算的，因此原始Swin Transformer的滑动窗口机制也被重新定义了，以适应时间和空间两个域的信息。...2.2.1 在不重叠的三维窗口上的MSA 在每个不重叠的二维窗口上的MSA机制已被证明对图像识别是有效并且高效的。在这里，作者直接扩展了这种设计到处理视频输入中。...2.2.2. 3D Shifted Windows 由于在每个不重叠的三维窗口中都应用了多头自注意机制，因此缺乏跨不同窗口的关系建模，这可能会限制特征的表示能力。...因此，作者将Swin Transformer的移位二维窗口（shifted 2D window）机制扩展到三维窗口，以引入跨窗口连接，同时保持基于非重叠自注意的高效窗口计算。...3.2.4. 3D shifted windows 结果表明，3D shifted windows方案在非重叠窗口之间建立连接是有效的。 3.2.5.
题目描述 给定一个数组 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 k 内的数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口最大值。...题目解析 建立一个256位大小的整型数组 freg ，用来建立字符和其出现位置之间的映射。 维护一个滑动窗口，窗口内的都是没有重复的字符，去尽可能的扩大窗口的大小，窗口不停的向右滑动。...滑动窗口右端 R 开始移动，直到区间满足给定的条件，也就是和大于 7 ，此时停止于第三个元素 2，当前的最优长度为 4 图 1 2....滑动窗口左端 L 开始移动，缩小滑动窗口的大小，停止于第一个元素 3，此时区间和为 6，使得区间和不满足给定的条件（此时不大于 7） 图片 2 3....滑动窗口右端 R 继续移动，停止于第四个元素 4，此时和位 10 ，但最优长度仍然为 4 图片 3 代码实现 // 滑动窗口的思路 // 时间复杂度: O(n) // 空间复杂度: O(1) class
} return result; } } 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和...k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 --------------- ----- [...6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 思路: 1 开一个新数组 存放最大值 2 两个循环 ,第一个控制走到最后,第二个来实现寻找最大值,(k范围内的)
前言 声明：题目来源于： 力扣 一、长度最小的子数组 题目链接：传送门 (1) 题目描述 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。...定义一个变量sum，用于记录当前窗口内所有变量的和。 窗口：这里是指left指针与right指针之间的范围。 右边界指针right向右移动，表示进窗口。...如果left+right>=target,表示窗口满足条件,可以统计窗口的长度，更新最短长度，需要注意的是，这里出窗口是循环的，只要窗口内元素之和sum>=target，则我们可以继续出窗口（因为我们要求最短长度...定义两个指针（这里用下标充当） 左边界指针：left 右边界指针：right 我们可以利用哈希表的特性对于每个进窗口的元素进行映射，元素进入窗口后，导致他在窗口中出现的次数>1,则我们需要出窗口...每次满足要求的窗口，我们更新最长的长度即可。
题目 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。 提示： 整数点是具有整数坐标的点。 矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...第 i 个矩形 rects [i] = [x1，y1，x2，y2]， 其中 [x1，y1] 是左下角的整数坐标，[x2，y2] 是右上角的整数坐标。 每个矩形的长度和宽度不超过 2000。...商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 2. 解题 类似题目： LeetCode 528....按权重随机选择（前缀和+二分查找） 按照总的点的个数均匀分配 计算每个矩形的点的个数，以及点个数的前缀和 二分查找查找随机到的点所在的矩形，在该矩形内找到点的偏移位置 class Solution {...int n; //矩形个数 int total;//总的点的个数 int pointId;//选取的点的id vector presum;//所有矩形点的个数的前缀和
# 题目链接 # 滑动窗口+动态规划 首先看看能否使用双指针 单调性：在[i, j]的区间和是小于等于target的条件下，即sum(i,j)>=targetsum(i, j)>=targetsum(...i,j)>=target，假设窗口[i, j]满足条件且是以j结尾的最大区间，如果此时j往后移了一位，因为arr数组所有元素是大于0的，因此sum(i,j+1)>sum(i,j)sum(i, j+1)>...sum(i,j)sum(i,j+1)>sum(i,j)，如果i往前移动一位，如果此时还满足区间和小于等于target，sum(i−1,j+1)>=targetsum(i-1, j+1)>=targetsum...如果不能使用双指针，那么可以使用前缀和加哈希的方式快速找到满足条件的区间。 如何选取两个互不重叠的区间且它们长度之和最小呢？...i-1之前的最小的区间长度之和，这样就能满足两个窗口不重叠且长度之和最小。
动机：卷积核、滤波器、卷积、相关 在数字图像处理的语境里，图像一般是二维或三维的矩阵，卷积核（kernel）和滤波器（filter）通常指代同一事物，即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵，尺寸通常较小...image.png 行列分解实现 image.png 类“队列”实现 行列分解后，相当于在行上和列上进行1D滑动窗口均值滤波。...在1D窗口滑动过程中，相邻窗口有大量元素是重叠的，比如下图中，8、5、10和5、10、7其中5和10就是重叠的。...整个滑动过程可以看成是不断进出“队列”的过程，窗口每向右移动1个像素，相当于最左侧的像素出队列，最右侧的像素进队列，当前像素的滤波结果为当前队列内元素之和然后平均，而前后一直驻留在队列中的元素则不需要重复加和...一些优缺点和总结 这里简单分析下各种方法的优缺点： 类“队列”实现：不能实现in-place操作，如果内存空间不足，可缓存一个窗口高度图像宽度的内存块，在缓存块操作后再写回原图。
系统增量式维护滑动窗口中的高斯点，极大减少了GPU计算和内存消耗，仅优化滑动窗口内的地图，从而实现实时优化。...全局高斯地图：哈希索引八叉树 GS-LIVO 系统采用了一种高效的全局高斯地图结构，以优化大规模环境下的三维映射。该系统主要由全局高斯地图和滑动窗口高斯组成。...这种方法有助于确定可视区域，提供精准的环境信息。 存储架构优化：由于哈希索引存储的 非连续性 限制了 GPU 的并行优化能力，系统采用滑动窗口机制 来优化。...旋转矩阵：通过 LiDAR-惯性 SLAM 系统获取表面法向量来初始化。 协方差矩阵：基于旋转矩阵和缩放矩阵计算得到，随后，系统对 2D 高斯进行栅格化，结合 3D 高斯的影响。...重叠和新增：通过当前 LiDAR 帧计算空间哈希键，识别与前一帧滑动窗口重叠的体素，并确定需要新增的区域。 添加新叶子体素：将新增的体素添加到 CPU 高斯缓冲区，并更新空间哈希表。
：https://leetcode.cn/problems/squares-of-a-sorted-array/3.1、题目描述给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组...，要求也按 非递减顺序 排序。...示例 2：输入：target = 4, nums = [1,4,4]输出：1示例 3：输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]输出：04.3、题解使用滑动窗口法，...本质上也是双指针的操作，tmplength记录滑动窗口目前的大小（用right-left其实也可以直接计算），sum记录滑动窗口当前的和值，minlength记录最小的窗口大小。...n x n 正方形矩阵 matrix 。
对于卷积网络中全连接层，我们可以利用1×1大小卷积核的卷积层来替代。1×1的卷积核相当于在一个三维图像的切片上应用了一个全连接的神经网络。同样，全连接层也可以由1×1大小卷积核的卷积层来替代。...我们以2为大小的步幅滑动窗口，分别与卷积核进行卷积运算，最后得到4幅10×10×16大小的特征图，然而因为在滑动窗口的操作时，输入部分有大量的重叠，也就是有很多重复的运算，导致在下一层中的特征图值也存在大量的重叠...对于后面的池化层和全连接层也是同样的过程。 那么由此可知，滑动窗口在整幅图片上进行滑动卷积的操作过程，就等同于在该图片上直接进行卷积运算的过程。...所以卷积层实现滑动窗口的这个过程，我们不需要把输入图片分割成四个子集分别执行前向传播，而是把他们作为一张图片输入到卷积神经网络中进行计算，其中的重叠部分（公共区域）可以共享大量的计算。...其中会有多个网格内存在高概率； 得到对同一个对象的多次检测，也就是在一个对象上有多个具有重叠的不同的边界框； 非最大值抑制对多种检测结果进行清理：选取最大Pc的边界框，对所有其他与该边界框具有高交并比或高重叠的边界框进行抑制
一、TCP段格式： TCP的段格式如下图所示 源端口号与目的端口号 源端口号和目的端口号，加上IP首部的源IP地址和目的IP地址唯一确定一个TCP连接。...三、滑动窗口和流量控制 如果发送端发送的速度较快，接收端接收到数据后处理的速度较慢，而接收缓冲区的大小是固定的，就会丢失数据。...TCP协议通过'''滑动窗口（SlidingWindow）'''机制解决这一问题。看下图的通讯过程。 1....上图在接收端用小方块表示1K数据，实心的小方块表示已接收到的数据，虚线框表示接收缓冲区，因此套在虚线框中的空心小方块表示窗口大小，从图中可以看出，随着应用程序提走数据，虚线框是向右滑动的，因此称为滑动窗口...这是一个端到端的校验和，目的是检测数据在传输过程中的任何变化。
TCP滑动窗口 面试过程中经常会被问到TCP 的滑动窗口，想要回答这个问题，咱们先来弄清楚两个 TCP 概念。那就分别是RTT和RTO。...TCP使用滑动窗口做流量控制和乱序重排 保证TCP的可靠性 保证TCP的流控特性 前面我们了解到 TCP 会将数据拆分成段进行发送，出于效率和传输速度的考虑，我们不可能等一段一段数据去发送，等到上一段数据被确认之后再发送下一段数据...咱们的这个窗口也不会向右滑动，只有等到 32 到 34 都被确认之后及连续被确认之后，滑动窗口才会被移动。那在此时，没被移动之前咱们需要大于或者等于 52 的数据及窗口外的数据是不能被发送的。...其中未接收并且准备接收的这一段空间呢，就称为接收窗口了。由于接收窗口的滑动机制和前面发送方的一致，这里我们就不做重复讲解了。...但收到后面的字节的情况下呢，窗口是不会移动的，并不对后续字节确认，以此确保对端。会对这些数据呢进行重传。以上便是滑动窗口的基本原理，滑动窗口的大小可以依据一定策略动态调整。
---- 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 代码实现 package...，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 */ public class WindowDemo01_TimeWindow { public static void...--基于时间的滚动窗口 //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔) SingleOutputStreamOperator的滑动窗口 SingleOutputStreamOperator result2 = cartInfoDS .keyBy(
这里其实应该用一种叫作滑动窗口的数据结构去实现。 ?...滑动窗口的实现只需要数组和少量的指针即可，是一个非常高效的算法。像这种算法，简单又实用，比如求一个数组中最大的连续 k 项和，就可以使用滑动窗口算法。...---- QA Question: 滑动窗口和流速控制是怎么回事？ 滑动窗口是 TCP 协议控制可靠性的核心。 发送方将数据拆包，变成多个分组。...然后将数据放入一个拥有滑动窗口的数组，依次发出，仍然遵循先入先出（FIFO）的顺序，但是窗口中的分组会一次性发送。...无论是上面哪种方案，接收方也维护一个滑动窗口，是一个不错的选择。接收窗口的状态，可以和发送窗口的状态相互对应了。 ?
这是我参与11月更文挑战的第3天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 图片 本篇带来两道经典的关于滑动窗口的算法题，有兴趣可在控制台跑一跑~ 求和的最大值 题目来源：上一篇掘文《温故知新 ——...2 ] const k=5 maxSlidingWindow(nums,k) // 24 求最大值集合 题目来源：leetcode-239 （复杂） 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。...写一个函数来判断数组中最大的数； 初始化窗口，求最大值保存； 滑动窗口，再求最大值保存； 滑动直至完毕； 本瓜题解： /** * @param {number[]} nums * @param {number...k - 1) ans.push(nums[q[0]]); } return ans; }; ---- 实际上，滑动窗口还是有很多扩展的空间，即使是窗口滑动，怎么滑，滑动后怎么做，里面就存在很大的解题思路的差异
1、做法 滑动窗口法：1）初始设定一个窗口和滑动的步长，从图片左上角开始，按照步长依次检测每个小方块对应的图片，是否存在目标物体。2）遍历完整幅图片后，选择大一些的窗口，再次上述操作。...考虑到滑动窗口过程中，存在很多重叠的部分，因此可以优化。 五、卷积的滑动窗口 1、全连接层转回成卷积层 要实现快速计算滑动窗口，首先需要修正输出，把原先softmax的输出，转化成卷积常见的维度形式。...例如1个四分类的softmax，原来输出的是1*4，现在需要拓展成1*1*4的结果。 对于1一个14*14*3的窗口，可以经过下面的卷积路径得到1*1*4的矩阵。...这里的结果也是一次计算得到的，和上面的滑动卷积窗口的计算方式一样。 ? 这里需要说明的是，这样计算时，得到的bx和by仍小于1，但是bw和bh可能会大于1。因为图像有可能超出划定的这个小方框。 ?...4、非极大值抑制 由于滑动窗口过程中，步长如果设定的不太好，可能出现对于同一个物体，多次被输出，如下图所示。 ?
---- 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 代码实现 package cn.it.window; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data...org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; /** * Author lanosn * Desc * nc -lk 9999 * 有如下数据表示: * 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量...统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 */ public class WindowDemo02_CountWindow { public...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 //countWindow(long size, long slide) SingleOutputStreamOperator
可获得的最大点数题解集合 递归 前缀和 滑动窗口 总结 ---- 递归 思路: 你是不是跟我一样，拿到今天题目的第一想法是模拟题目取卡牌的过程呢？模拟的方法可以用递归。...把剩余的中间部分元素抽象成长度固定为 windowSize = N - k 的滑动窗口。当每次窗口右移的时候，需要把右边的新位置 加到 窗口中的 和 中，把左边被移除的位置从窗口的 和 中 减掉。...当 i >= windowSize - 1 时，滑动窗口内的元素刚好是 k 个，开始计算滑动窗口的最小和。...最后，用 cardPoints 的所有元素之和，减去滑动窗口内的最小元素和，就是拿走的卡牌的最大点数。...问题抽象之后，preSum 和 滑动窗口 两种解法就已经呼之欲出了。
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