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两个指针问题是否与滑动窗口相同

两个指针问题与滑动窗口问题有一定的相似性,但并不完全相同。

两个指针问题是指在数组或链表等数据结构中,使用两个指针分别指向不同位置,通过移动指针来解决问题的一类算法问题。常见的两个指针问题包括快慢指针、左右指针、对撞指针等。这些问题通常涉及到数组的遍历、查找、排序等操作,可以用来解决一些特定的问题,如判断链表是否有环、寻找数组中的两个数等。

滑动窗口问题是指在一个数组或字符串中,通过定义一个窗口,通过移动窗口的起始位置和结束位置来解决问题的一类算法问题。滑动窗口问题通常用于解决子数组或子字符串的问题,如找到最小覆盖子串、找到字符串中的最长无重复字符子串等。通过滑动窗口的移动,可以在O(n)的时间复杂度内解决这类问题。

虽然两个指针问题和滑动窗口问题都涉及到指针的移动,但两者的应用场景和解决思路有所不同。两个指针问题更多地用于解决数组或链表的遍历和查找问题,而滑动窗口问题更多地用于解决子数组或子字符串的问题。在实际应用中,根据具体的问题需求,选择合适的算法思路和技巧来解决问题。

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精读《算法 - 滑动窗口

因此掌握滑动窗口非常基础且重要,接下来按照我的经验给大家介绍这个算法。 精读 滑动窗口使用双指针解决问题,所以一般也叫双指针算法,因为两个指针间形成一个窗口。 什么情况适合用双指针呢?...首先创建两个指针,分别叫 left right,通过不断修改 left right,让它们在数组间滑动,这个窗口大小就是符合题目要求的,当滑动完毕时,返回所有满足条件的窗口即可,记录其实很简单,...可以看到,这道题对于慢指针要如何慢,其实是根据值来判断的,如果 fast 的值 slow 一样,那么 slow 就一直等着,因为相同的值要被忽略掉,让 fast 走就是在跳过重复值。...说完了常见的双指针用法,我们再来看一些比较难啃的特殊问题,这里主要讲两个,分别是 盛最多水的容器 接雨水。...这道题双指针的移动规则比较巧妙,上面普通题目不一样,重点不是在是否会运用滑动窗口算法,而是能否找到移动指针的规则。 当然你可能会说,为什么两个指针要定义在最两端,而非别的地方?

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【算法题】三道题理解算法思想--滑动窗口

文章顺序: 题目链接-》算法原理-》代码呈现 思想总结: 滑动窗口可以理解为是快慢双指针的一个分支,也是利用双指针一个在前一个在后,通过判断条件使两个指针形成一个大小不断变化的窗口,不断向前移动...滑动窗口的解题思想是在暴力枚举的思想上演化而来的,利用数据的单调性使快指针不用回退,通常能使算法复杂度在暴力枚举的基础上减少一个数量级。...这样我们不仅能解决问题,⽽且效率也会⼤⼤提升。 时间复杂度:虽然代码是两层循环,但是我们的 left 指针和 right 指针都是不回退的,两者 最多都往后移动 n 次。...p 的⻓度相同,所以我们可以在字符串 s 中构造⼀个⻓度为字符串 p 的⻓度相同滑动窗⼝,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字符串 p 中每种字⺟的数量相同时,则说明当前窗...这样就能判断两个是否是异位词。

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指针滑动窗口法解析及LeetCode相关题解

可以想象有一个红色的容量为3个数字的矩形窗口在沿着数字序列滑动,有两个指针right和left分别指向窗口的两端:left指向窗口左端,right指向窗口右端。...https://blog.csdn.net/sinat_21107433/article/details/100170044 分析:该题目应用滑动窗口法,需要设置两个指针left和right,把索引闭区间...分析:同样使用双指针滑动窗口法,本题另一点是判断当前窗口的字母是否是p的异位词的子串,本题采用的方法是用一个长度为26的数组n_p统计p中每个字母出现的次数,然后将当前窗口内的各个字母出现的次数n_s...分析:同样使用双指针滑动窗口法,本题判断是否有重复出现的字母的方法上一题类似,定义一个长度为256的数组window_arr并全部初始化为0;遍历当前窗口子串,将出现的字母对应的数组位置置为1,移动窗口...如果 S 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的 分析:同样,采用双指针滑动窗口法,定义两个指针right和left,并都初始化为0,即字符串S的起始处。

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滑动窗口专题】一道经典的滑动窗口笔试高频题

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哪种连续子字符串更长---滑动窗口篇3,双指针篇4

哪种连续子字符串更长题解集合 滑动窗口 ---- 滑动窗口 思路: 设置两个滑动窗口,一个滑动窗口内都是字符为1的,一个滑动窗口内都是字符为0的 设置两个左端指针o和z,分别记录包含字符1的滑动窗口的左端和包含字符...0的滑动窗口的左端 再设置一个指针i,从字符串s的开始一直遍历到结尾,相当于两个滑动窗口的右端 具体操作过程看下方图解: 2....0的滑动区间出现了字符1,显然当前区间失效,需要重新再找新的区间只包含字符0 随后i指针往后移动一位,然后计算当前包含字符1的滑动区间的长度,已有的包含字符1的滑动区间的最大长度进行比较,取较大者 这里不用计算包含字符...0的滑动区间长度是因为指针z和指针i同时往后移动一格,那么包含字符0的滑动区间的长度是不会改变的 注意这里的滑动区间是左闭右开区间 此时的情况上面相同,依旧是z指针先后移至i指针后一位,i指针再后移...,再计算只包含字符1滑动区间长度,之前的最大长度进行比较 此时当前i指针指向的字符是0,所以这里o指针移动到当前i指针后一个位置,然后i指针后移一位,再计算当前只包含字符0的滑动区间的长度原有最大值进行比较

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通过两个指针start和end控制窗口的范围,动态调整窗口的大小,以找到最大不重复子串。 O(n),每个字符最多被访问两次,一次是窗口扩展,一次是窗口收缩。...双指针 使用两个指针,分别指向子串的起始位置和结束位置。遍历字符串时,根据字符是否重复,动态调整两个指针的位置。 O(n),需要遍历整个字符串。 O(min(m, n)),其中 m 是字符集的大小。...下面以滑动窗口为例,介绍下如何通过滑动窗口来查找最大不重复子串长度,该方法是一种有效的解决子串问题的策略。...以下是对实现思路的详细分析: 1.滑动窗口:•窗口的起始位置由指针 start 控制,窗口的结束位置由指针 end 控制。初始时,窗口为空,即 start = 0,end = 0。...算法使用了一个哈希表charIndex来记录每个字符最后出现的位置,以及两个指针start和end维护滑动窗口的范围。

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: 关于双指针的快慢指针和左右指针的用法,可以参见前文 双指针技巧汇总,本文就解决一类最难掌握的双指针技巧:滑动窗口技巧,并总结出一套框架,可以保你闭着眼直接套出答案。...其实困扰大家的,不是算法的思路,而是各种细节问题。比如说如何向窗口中添加新元素,如何缩小窗口,在窗口滑动的哪个阶段更新结果。...所以今天我就写一套滑动窗口算法的代码框架,我连在哪里做输出 debug 都给你写好了,以后遇到相关的问题,你就默写出来如下框架然后改三个地方就行,还不会出边界问题: /* 滑动窗口算法框架 */ void...而且,这两个...处的操作分别是右移和左移窗口更新操作,等会你会发现它们操作是完全对称的。 说句题外话,其实有很多人喜欢执着于表象,不喜欢探求问题的本质。...左右指针轮流前进,窗口大小增增减减,窗口不断向右滑动,这就是「滑动窗口」这个名字的来历。

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串联所有单词的子串----滑动窗口篇八

---- 串联所有单词的子串题解集合 暴力匹配版滑动窗口 用哈希优化暴力滑动 滑动距离优化+哈希优化 ---- 暴力匹配版滑动窗口 思路: 首先,最直接的思路,判断每个子串是否符合,符合就把下标保存起来...首先这里滑动窗口的大小是固定的,为words数组中的元素个数乘以单词长度,这里words数组中每一个单词的长度均相等 那么只需要用两个指针l和r,固定区间为[l,r)的滑动窗口,然后检查当前[l,r)的滑动窗口是不是满足...//双指针---滑动区间:[l,r) int l = 0, r = len; while (r <= s.size()) { //当滑动窗口更新时,同步更新需要查找的单词数组 vector... Words = words; //记录剩余需要匹配的个数 int leftNum = words.size(); //测试当前滑动区间内的所有单词是否所给字符串匹配...并且看图,由于前面两个foo其实已经判断过了,是匹配的,因此我们可以直接从第三个foo的位置,即判断新加入的单词是否满足条件即可。

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