首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

滑动窗口最小算法

(Sliding Window Minimum Algorithm)是一种用于解决滑动窗口问题的算法。滑动窗口问题是指在一个固定大小的窗口内,从一个序列中找到满足特定条件的子序列。滑动窗口最小算法可以高效地找到滑动窗口内的最小值。

该算法的基本思想是使用双端队列(deque)来存储窗口内的元素,并保持队列中的元素按照从小到大的顺序排列。在遍历序列的过程中,我们始终保持队列的头部元素为当前窗口的最小值。

具体实现步骤如下:

  1. 初始化一个双端队列,用于存储窗口内的元素索引。
  2. 遍历整个序列,对于每个元素,执行以下操作:
    • 如果队列不为空且队列的头部元素已经超出了当前窗口的范围,将其从队列中移除。
    • 如果队列不为空且当前元素小于队列尾部元素所对应的序列元素值,将队列尾部元素移除,直到队列为空或者当前元素大于等于队列尾部元素所对应的序列元素值。
    • 将当前元素的索引加入队列的尾部。
    • 如果当前元素的索引大于等于窗口的大小减一,表示窗口已经形成,将队列头部元素所对应的序列元素值作为当前窗口的最小值。
  3. 返回所有窗口的最小值。

滑动窗口最小算法在很多场景中都有应用,例如滑动窗口最大值、连续子数组的最大和等问题。它可以用于解决数据流中的实时问题,如实时监控系统中的滑动时间窗口统计、实时数据流中的滑动窗口聚合等。

腾讯云提供了云原生技术和产品,可以帮助开发者构建和管理云原生应用。其中,腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE)是一项基于Kubernetes的容器服务,可以帮助用户快速构建、部署和管理容器化应用。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云容器服务的信息:https://cloud.tencent.com/product/tke

请注意,以上答案仅供参考,具体的技术选型和产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

算法滑动窗口

在暴力解法中,是一个for循环滑动窗口的起始位置,一个for循环为滑动窗口的终止位置,用两个for循环 完成了一个不断搜索区间的过程。这样的操作在面对极大的数据量是,效率极低。...而滑动窗口法是维护两个指针来进行操作,通常情况下时间复杂度为O(N)。...那么我们可以试着用滑动窗口的方法来看看。 滑动窗口的方法通过一个for循环来达到目的,那问题又来了,for循环表示的是窗口的起始位置,还是终止位置?...以题目中的数组nums=[2,3,1,2,4,3],目标和target=7为例,来模拟一下滑动窗口的运行过程: 根据子序列和的大小不断调整滑动窗口的大小,当和小于target时,end++;当和大于等于...0:result; } 水果成篮 这个题目的大致意思就是要使得窗口里面只有两种数并且长度最长,可以使用滑动窗口来解决。

16510

滑动窗口算法实例

对于该现象,即可使用“滑动窗口算法滑动窗口算法也是一种思想,是双指针的拓展和延伸。滑动:指这个窗口是移动的,也就是移动是按照一定方向来的。...窗口窗口大小并不是固定的,可以不断扩容直到满足一定的条件;也可以不断缩小,直到找到一个满足条件的最小窗口;当然也可以是固定大小。...面对前面所提出的问题,使用“滑动窗口算法,大致思路为: 设置两个指针和一个空列表 固定左指针,不断右移右指针,同时更新最长不重复字符串长度 如果出现重复字符,再右移左指针,如此重复,直到遍历完字符串的所有字符...') else: print(max_length) # 打印最大不重复字符串长度 ''' 测试结果: abcabcbb 输出:3 aaaaaaaa 输出:1 ''' 3 结语 通过测试,发现“滑动窗口...都可以使用“滑动窗口算法

13910

算法滑动窗口(二)

算法: 这算是滑动窗口的另外一个典型题目,在数据量比较少的时候,可以直接采用暴力法解决;不过数据量比较大的时候,我们就需要想办法解决窗口里面最大值的思路,这里我们采用双端队列queue来实现,借助...解法1: 暴力解法:按照 窗口大小,从头到尾依次遍历,将每个窗口中的最大值 存储到输出的结果中。...int { if len(nums) < k || len(nums)==0{ return nil } res := []int{} // 滑动窗口的左指针的遍历范围...for l := 0; l<= len(nums)-k;l++ { max := nums[l] // 滑动窗口窗口大小遍历比较 for r...解法2: 利用双端队列来存储计算过的最大数据,queue来存储遍历过的最大数据,一旦当前元素比queue中的大,就需要将比当前元素小的数据移除;并且保证queue[0]作为每个窗口计算的最大值。

36232

精读《算法 - 滑动窗口

滑动窗口算法是较为入门题目的算法,一般是一些有规律数组问题的最优解,也就是说,如果一个数组问题可以用动态规划解,但又可以使用滑动窗口解决,那么往往滑动窗口的效率更高。...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?...我想可能因为: 无论几数之和,快排一次时间复杂度都是固定的,所以沿用三数之和的方案其实占了排序算法便宜。 滑动窗口只能用两个指针进行移动,而没有三指针但又保持时间复杂度不变的窗口滑动算法存在。...可以看到,我们从最简单的两数之和,到三数之和、四数之和,跨入了滑动窗口的门槛,本质上是利用排序后数组有序的特性,让我们在不用遍历数组的前提下,可以对窗口进行滑动,这是滑动窗口算法的核心思想。...当然,算法如果按照固定套路就能推导出来,也就没有难度了,所以要接受这种思维跳跃。 接下来我们看一道更特殊的滑动窗口问题,接雨水,它甚至分为多段滑动窗口

60320

算法篇:滑动窗口(一)

算法: 这是滑动窗口的经典题目,通过题目我们可以将题目拆解成两步: 一、如何进行窗口滑动。...这里我们可以采用双指针的方法,left不变的时候, 找到不重复的元素的右指针位置,那么窗口大小为right-left+1。 二、如何进行重复元素的判断。...2.在移动right的时候,只要right对应的元素在map不存在,那么就存到map里面,并且后移right; 否则跳出循环,这里的right也就是本次窗口的最右侧位置。...s string) int { // map用来判断是不是有重复的元素 m := map[byte]int{} num := len(s) // 右指针=-1表示什么都没操作,窗口大小一定...备注:这里双指针的解决并不是滑动窗口的最优解法,不过确实最常用的解法,也比较容易想到,这也是笔者整理这一思路的主要原因。

70022

滑动窗口算法通用思想

文章目录 一、最小覆盖子串 二、找到字符串中所有字母异位词 三、无重复字符的最长子串 最后总结 本文详解「滑动窗口」这种高级双指针技巧的算法框架,带你秒杀几道难度较大的子字符串匹配问题:...最小覆盖子串 找到字符串中所有字母异位词 无重复字符的最长子串 最后抽象出一个简单的滑动窗口算法框架。...滑动窗口算法的思路是这样: 我们在字符串 S 中使用双指针中的左右指针技巧,初始化 left = right = 0,把索引闭区间 [left, right] 称为一个「窗口」。...如果你能够理解上述过程,恭喜,你已经完全掌握了滑动窗口算法思想。至于如何具体到问题,如何得出此题的答案,都是编程问题,等会提供一套模板,理解一下就会了。...如果本文对你有帮助,关注我的众公号 labuladong 看更多精彩算法文章~ 三、无重复字符的最长子串 题目链接 遇到子串问题,首先想到的就是滑动窗口技巧。

42230

Nagle 算法滑动窗口协议

除此之外,TCP 还有很多其他算法和策略用来优化网络的使用。 2. Nagle 算法 2.1. 概述 Nagle 算法是一种减少 TCP/IP 网络拥塞控制的算法,主要用来解决小包问题。...Nagle 算法保证一个 TCP 连接上最多只有一个未被确认的未完成小分组,在该分组被确认前不能发送其他小分组。 2.2. 算法规则 1. 如果包长度达到 MSS(最长报文大小),则允许发送; 2....滑动窗口协议 3.1. 基本介绍 滑动窗口协议是一种常用的 TCP 流量控制方法,他允许发送方在停止并等待确认前可以连续发送多个分组。...在滑动窗口协议中,一个 ACK 可以确认若干个分组,ACK 包的确认分组号参数表示到该分组号-1 为止的所有分组都确认收到。 3.2....下图展示了 TCP 滑动窗口协议: 每当报文被确认,窗口都会向右移动,因此而被形象的称为“滑动窗口”。

1K10

Leetcode No.76 最小覆盖子串(滑动窗口

提示: 1 <= s.length, t.length <= 105 s 和 t 由英文字母组成 进阶:你能设计一个在 o(n) 时间内解决此问题的算法吗?...二、解题思路 滑动窗口 本问题要求我们返回字符串 s 中包含字符串 t 的全部字符的最小窗口。我们称包含 t 的全部字母的窗口为「可行」窗口。 我们可以用滑动窗口的思想解决这个问题。...在滑动窗口类型的问题中都会有两个指针,一个用于「延伸」现有窗口的 r 指针,和一个用于「收缩」窗口的 l 指针。在任意时刻,只有一个指针运动,而另一个保持静止。...我们在 s 上滑动窗口,通过移动 r 指针不断扩张窗口。当窗口包含 t 全部所需的字符后,如果能收缩,我们就收缩窗口直到得到最小窗口。 如何判断当前的窗口包含所有 t 所需的字符呢?...t全部所需的字符后,如果能收缩,我们就收缩窗口直到得到最小窗口

16820

最小覆盖子串(滑动窗口

题目 给你一个字符串 S、一个字符串 T,请在字符串 S 里面找出:包含 T 所有字母的最小子串。...滑动窗口 对t中的字符计数 设置窗口(left,right),一开始right右移,直到窗口包含所有t中字符 然后开始右移左端点,字符移除,直到有效的t字符数不够了,再返回上面循环,右移右端点 class...t的字符了 { if(right-left+1 < minLen)//更新最小窗口长度 { minLen = right-left+1;...;//缩短left,计数+1(非t字符趋近0,t中字符计数由-或者0往上增加) if(m[s[left]] > 0)//t中的字符才有可能大于0(目标t字符数不够) --len;//窗口包含...t的字符数-1 left++;//缩短左窗口,直到len不等于t的长度(有效字符数不够了) } } return ans; } }; ?

78410

滑动窗口算法学习

最近做了几道有关滑动窗口算法,在此总结一下。...滑动窗口 就像描述的那样,可以理解成是一个会滑动窗口,每次记录下窗口的状态,再找出符合条件的适合的窗口 可以使用滑动窗口来减少时间复杂度 经典滑动窗口题目 给一组大小为n的整数数组,计算长度为k的子数组的最大值...最简单的是使用两层遍历,通过所有情况找出最大的一个子数组,时间复杂度O(N^2) 使用滑动窗口,从[0,k-1]的一个窗口,记录其总和,然后窗口向右移动到[1,k],再到[2,k+1],直到数组的最尾端...,找出里面总和最大的一个窗口,这样的解法就是滑动窗口算法。...Set set=new HashSet(); int ans=0,i=0,j=0;//i为滑动窗口的左边,j为右边 while(i<s.length

24110

【c++算法篇】滑动窗口

` `8.最小覆盖子串` 滑动窗口是一种常用的算法技术,它适用于需要检查序列(如数组或字符串)中的一系列连续元素的问题。...通过维护序列中的一段特定大小的连续元素集,滑动窗口减少了不必要的重复计算,从而优化了性能。这种技术经常用于求解最大或者最小总和、长度满足特定条件的子串或子数组的问题。...这扩大了当前的滑动窗口,包括了 right 指向的新元素 出现滑动窗口中的和大于等于 target 时,进入内层 while 循环。在内层循环中: a....使用滑动窗口,并在窗口内部跟踪了字符的出现情况。具体思路: hash 数组用来维护每个 ASCII 字符在当前考虑的子串(滑动窗口)中的出现次数。它被初始化为0。...这个问题可以用滑动窗口算法解决: hash 数组用来计数每种水果当前在窗口中的数量。 两个变量 left 和 right 表示当前窗口(子数组)的两端位置。

11500

leetcode必备算法:聊聊滑动窗口

今天跟大家一起来学习滑动窗口的套路,文章如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,感谢感谢~ 什么是滑动窗口? 一道算法题走进滑动窗口 滑动窗口可以用来解决哪些问题?...TCP的滑动窗口在某一个时刻就是固定窗口大小的滑动窗口,随着网络流量等因素改变窗口大小也会随着改变。算法中的滑动窗口有点类似,就是维护一个窗口(队列/数组),不断滑动,然后更新答案。...滑动窗口,指的是这样一类问题的求解方法,在数组上通过双指针同向移动而解决的一类问题。 一个例子走进滑动窗口算法 我们来看一道算法题吧:给定一个整数数组,计算长度为k的连续子数组的最大总和。...滑动窗口可以解决哪些问题 哪些leetcode的题目,我们可以用滑动窗口去解决呢? 一般情况,子串问题,如什么最小覆盖子串、长度最小的子数组等等,都可以考虑使用滑动窗口算法。...比较经典的滑动窗口题目有这些: 无重复字符的最长子串 最小覆盖子串 串联所有单词的子串 至多包含两个不同字符的最长子串 长度最小的子数组 滑动窗口最大值 字符串的排列 最小窗口子序列 都是leetcode

1.5K40

【重修Python】滑动窗口算法

前言 在Leet code刷算法题时,经常能遇到一种题型,他们的名字如下格式求xxx子串,xxx子数组。...解法也都有统一的模版,因为他的图解形态像是一个方块,在一个方向上移动,所以我们也称这种算法叫做滑动窗口(slide window)。...案例 本算法其实并不是一种正规的解题思路,是在暴力解题的一种优化,或者说双指针的一种特殊情况。 题目描述 以力扣在本月15号的每日一题来说。...ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next # 算法题解...除了在序列上(字符串、数组等数据结构)上寻找子序列的时候经常用到外,在网络发包检测也会遇到,比如TCP上,为了控制数据包丢失和拥塞,会这样一段一段的检查(事实上,比这要更复杂一些) 总结 看到这里,相信您对滑动窗口这种算法以及

39661

【优选算法】——滑动窗口—1658. 将 x 减到 0 的最小操作数

将 x 减到 0 的最小操作数 提示 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。...如果可以将 x 恰好 减到 0 ,返回 最小操作数 ;否则,返回 -1 。...解法(滑动窗⼝): 算法思路: 题⽬要求的是数组「左端+右端」两段连续的、和为 x 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) -...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) - x 。如果 target < 0 ,问题⽆解; b....初始化左右指针 left = 0 , right = 0 (滑动窗⼝区间表⽰为 [left, right) ,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 =

6310
领券