三、滑动窗口流量统计 1.滑动窗口示意图 基于滑动窗口的限流，由于开始时间是浮动的，高峰流量不会出现在固定周期的开始时间段，使得整体负载趋于均衡。 ?...，确定当前时间是否属于该滑动窗口以及该采样数据的窗口是否过期；通过不断重置与更新采样数据的值实现统计数据的动态变化。...根据给定的时间戳获取对应的滑动窗口数据。...windowStart:1570325925000 四、滑动窗口流量数据使用 FlowSlot职责在于比较流控规则与已统计的流量，未达到阀值则放行；达到阀值则触发流控，以此为例跟踪下如何使用滑动窗口统计的流量...统计区间的总流量（默认2个滑动窗口流量之和）除以统计区间时间（1秒）即为该统计区间的平均流量。
题目 给定一个二进制数组， 计算其中最大连续1的个数。 示例 1: 输入: [1,1,0,1,1,1] 输出: 3 解释: 开头的两位和最后的三位都是连续1，所以最大连续1的个数是 3....注意： 输入的数组只包含 0 和1。 输入数组的长度是正整数，且不超过 10,000。...思路 滑动窗口记录 class Solution { public: int findMaxConsecutiveOnes(vector& nums) { int num
题目 给定一个由若干 0 和 1 组成的数组 A，我们最多可以将 K 个值从 0 变成 1 。 返回仅包含 1 的最长（连续）子数组的长度。...示例 1： 输入：A = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2 输出：6 解释： [1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1] 粗体数字从 0 翻转到 1，最长的子数组长度为...] [left,right] [left,right] 表示窗口...right right 遍历数组 right = 1 时，++right right = 0 时，0的数量小于...K时，++right right = 0 时，0的数量等于K时，为了容纳 right 处的0，left 移动过一个0 时，才可以容纳下 right 处的0 ?
题目 给定一个二进制数组，你可以最多将 1 个 0 翻转为 1，找出其中最大连续 1 的个数。...示例 1： 输入：[1,0,1,1,0] 输出：4 解释：翻转第一个 0 可以得到最长的连续 1。 当翻转以后，最大连续 1 的个数为 4。 注： 输入数组只包含 0 和 1....输入数组的长度为正整数，且不超过 10,000 进阶： 如果输入的数字是作为 无限流 逐个输入如何处理？ 换句话说，内存不能存储下所有从流中输入的数字。您可以有效地解决吗？...; ++j) { if(nums[j]==0) { k--; while(k < 0)//要维持窗口内可替换的次数
题目 给定一个由若干 0 和 1 组成的数组 A，我们最多可以将 K 个值从 0 变成 1 。 返回仅包含 1 的最长（连续）子数组的长度。...示例 1： 输入：A = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2 输出：6 解释： [1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1] 粗体数字从 0 翻转到 1，最长的子数组长度为...提示： 1 <= A.length <= 20000 0 <= K <= A.length A[i] 为 0 或 1 思路 采用滑动窗口双指针： 定义nmax记录窗口最大值，left、right指针指向窗口左右端...当k == 0时，nmax = max(nmax, right - left);将nmax进行赋值，right - left为当前窗口的长度，然后让left指针指到当前窗口的第一个0的下一位(从窗口中抛弃第一个...= 0的情况。
最大连续1的个数 III 给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k，如果可以翻转最多 k 个 0 ，则返回 数组中连续 1 的最大个数 。...提示： 1 <= nums.length <= 105 nums[i] 不是 0 就是 1 0 <= k <= nums.length 2.解法（滑动窗⼝）： 算法思路： 不要去想怎么翻转，不要把问题想的很复杂...，这道题的结果⽆⾮就是⼀段连续的 1 中间塞了 k 个0 嘛。...因此，我们可以把问题转化成：求数组中⼀段最⻓的连续区间，要求这段区间内 0 的个数不超 过 k 个。既然是连续区间，可以考虑使⽤「滑动窗⼝」来解决问题。 算法流程： a....当 right ⼩于数组⼤⼩的时候，⼀直下列循环： i. 让当前元素进⼊窗⼝，顺便统计到哈希表中； ii.
给定一个正整数数组 A，如果 A 的某个子数组中不同整数的个数恰好为 K，则称 A 的这个连续、不一定独立的子数组为好子数组。...（例如，[1,2,3,1,2] 中有 3 个不同的整数：1，2，以及 3。） 返回 A 中好子数组的数目。...示例 2： 输入：A = [1,2,1,3,4], K = 3 输出：3 解释：恰好由 3 个不同整数组成的子数组：[1,2,1,3], [2,1,3], [1,3,4]....提示： 1 <= A.length <= 20000 1 <= A[i] <= A.length 1 <= K <= A.length 解题思路： 1，这是一个滑动窗口类题目，设置左右指针start,end...2,窗口内部问题可以拆分出两个子问题 A，K种不同值组成的子数组 B，A所得子数组中，移动左指针仍然满足题目要求的子数组 3，定义两个左指针start，start2 A，移动start和end，直到k
题目 给定一个正整数数组 A，如果 A 的某个子数组中不同整数的个数恰好为 K，则称 A 的这个连续、不一定独立的子数组为好子数组。...（例如，[1,2,3,1,2] 中有 3 个不同的整数：1，2，以及 3。） 返回 A 中好子数组的数目。...思路 把「恰好」改成「最多」就可以使用双指针一前一后交替向右的方法完成，这是因为 对于每一个确定的左边界，最多包含 KK 种不同整数的右边界是唯一确定的，并且在左边界向右移动的过程中，右边界或者在原来的地方...而「最多存在 KK 个不同整数的子区间的个数」与「恰好存在 K 个不同整数的子区间的个数」的差恰好等于「最多存在 K - 1K−1 个不同整数的子区间的个数」。...因为原问题就转换成为求解「最多存在 KK 个不同整数的子区间的个数」与 「最多存在 K - 1K−1 个不同整数的子区间的个数」，它们其实是一个问题。
题目 给定一个字符串 s ，找出 至多 包含 k 个不同字符的最长子串 T。 示例 1: 输入: s = "eceba", k = 2 输出: 3 解释: 则 T 为 "ece"，所以长度为 3。...解题 哈希map对字符计数 维持哈希map的size<=k，计数为0时，删除 key class Solution { public: int lengthOfLongestSubstringKDistinct
题目 给你一个整数数组 nums ，和一个表示限制的整数 limit，请你返回最长连续子数组的长度，该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于 limit 。...如果不存在满足条件的子数组，则返回 0 。...因此，满足题意的最长子数组的长度为 2 。...示例 2： 输入：nums = [10,1,2,4,7,2], limit = 5 输出：4 解释：满足题意的最长子数组是 [2,4,7,2]，其最大绝对差 |2-7| = 5 <= 5 。...limit，所以可以采用multiset方便求子数组的最大值和最小值，当不满足情况时将窗口的最左边一一剔除直到满足，所以要用到双指针。
这个问题可以扩展到很多相似的问题：连续几个月充值会员、连续天数有商品卖出、连续打车、连续逾期…… 数据提供 用户ID、登入日期 user01,2018-02-28 user01,2018-03...| times | start_date | end_date | +---------+--------+-------------+-------------+--+ 解法一 先对每个用户的登录日期排序...，然后拿第n行的日期，减第n-2行的日期，如果等于2，就说明连续三天登录了。...，则说明这两天肯定是连续的 select t1.user_id ,t1.login_date ,date_sub(t1.login_date,rn) as date_diff...06 | 2018-03-02 | +----------+-------------+-------------+--+ 根据user_id和日期差date_diff 分组，最小登录日期即为此次连续登录的开始日期
题目 输入一个正整数 target ，输出所有和为 target 的连续正整数序列（至少含有两个数）。 序列内的数字由小到大排列，不同序列按照首个数字从小到大排列。...解题 滑动窗口 [l,r]，其内的和为sum sum < target, r++ sum > target, l++ sum = target, 写入答案，l++ class Solution { public...sum -= l;//更新左边界，让他少一个数 l++; } while(sum > target) { //大了，减少左边的数...sum -= l; l++; } while(sum < target) { //小了，增加右边的数
题目 给定一个字符串 s ，找出 至多 包含两个不同字符的最长子串 t ，并返回该子串的长度。 示例 1: 输入: "eceba" 输出: 3 解释: t 是 "ece"，长度为3。
问题描述：给定一个字符串s，找到至多包含k个不同字符得最长子串的长度。...用于记录满足条件得最大值 for i in range(1,len(s)+1):#步长从1到len(s)+1 for j in range(len(s)-i+1):#窗口左端...print(s[j:j+i]) if len(set(s[j:j+i])) == k:#如果窗口中取集合后的不同字符就是k个...遍历字符串将其加入到hash表中, 不同字符多于k个了, 就从左边开始删字符. 直到hash表不同字符长度等于k.此时字符串的长度就是当前字符和左边界的距离。...0 #滑动窗口的左端 #从字符串左开始遍历 for i in range(len(s)): #遍历到一个字符，使得字典中对应得字符加1
绝对差不超过限制的最长连续子数组题解集合 暴力法 滑动窗口和双指针 利用单调队列找出当前滑动窗口的最大最小值 单调队列的优化思路 总结 ---- 暴力法 思路:列举出所有满足条件的子数组，从中找出最大的长度...//当前滑动窗口内的最大元素值减去最小元素值不满足条件 if (m.rbegin()->first - m.begin()->first > limit) { //将i指针指向的滑动窗口最左端的元素移出...，就把队尾元素依次出队，直到前面的元素比当前要放入的元素小为止 以上的步骤可以保证单调增队列的首元素永远是当前滑动窗口的最大值，单调减队列的首元素是当前滑动窗口的最小值 如果当前滑动窗口内的最大值减去最小值得到的结果比限制值要大...，那么就需要将滑动窗口的左端值移出滑动窗口，然后继续判断最当前滑动窗口最大值减去最小值是否大于限制值，如果大于就重复第五步 代码: class Solution { deque Min;...思路: 参考滑动窗口和双指针解法，这里只需要确保在未找到更大连续子数组长度的时候，滑动窗口的大小等于当前最长连续子数组长度 做法: //判断当前i指向位置的元素是否是当前滑动窗口内的最大值或者最小值，
在签到统计时，每个用户一天的签到用 1 个 bit 位就能表示，一个月（假设是 31 天）的签到情况用 31 个 bit 位就可以，而一年的签到也只需要用 365 个 bit 位。...BITOP命令示意图 回到我们的标题：如果记录了 1 亿个用户 10 天的签到情况，你有办法统计出这 10 天连续签到的用户总数吗？...在统计 1 亿个用户连续 10 天的签到情况时，你可以把每天的日期作为 key，每个 key 对应一个 1 亿位的 Bitmap，每一个 bit 对应一个用户当天的签到情况。...最后，我们可以用 BITCOUNT 统计下 Bitmap 中的 1 的个数，这就是连续签到 10 天的用户总数了。 现在，我们可以计算一下记录了 10 天签到情况后的内存开销。...每天使用 1 个 1 亿位的 Bitmap，大约占 12MB 的内存（10^8/8/1024/1024），10 天的 Bitmap 的内存开销约为 120MB，内存压力不算太大。
文章目录 需求分析 设计思路 用户签到和统计连续签到的次数 签到控制层 SignController 签到业务逻辑层 SignService 测试 按月统计用户签到的次数 签到控制层 SignController...如果连续签到中断，则重置计数，每月初重置计数。 显示用户某个月的签到次数。 在日历控件上展示用户每月签到情况，可以切换年月显示。...签到日期（如2022-12-19） amount 连续签到天数（如19） 用户签到：往此表插入一条数据，并更新连续签到天数； 查询根据签到日期查询 统计根据 amount 统计 如果这样存数据的话，...对于用户量比较大的应用，数据库可能就扛不住，比如1000W用户，一天一条，那么一个月就是3亿数据，这是非常庞大的，因此使用 Redis 的 Bitmaps 优化。...用户签到和统计连续签到的次数 用户签到，默认是当天，但可以通过传入日期补签，返回用户连续签到次数（后续如果有积分规则，就会返回用户此次签到积分） 签到控制层 SignController /**
image.png 根据上图的标记，怎么查询出每个用户每个月连续登陆的天数呢？...可以用分组汇总，也就是分组（group by 月,用户id），统计（对分组后每个组计数就是连续登陆的天数 count） 2....也就是分组（group by 月,用户id,标记），统计（对分组后每个组计数就是连续登陆的天数 count） 1 select 月,用户id,标记, 2 count(*) as 连续登陆天数...()、day()、count()； 4.考查对窗口函数的应用，窗口函数能解决的几类典型问题要能牢记； 【举一反三】 查询2021年每个月，连续5天都有登陆的用户数。...与原题的区别在于： 1）“连续2天”变成了“连续5天”：对最后的where条件进行修改； 2）查询“用户名单”变成了“用户数”：用group by按月分组，然后统计用户数和count(distinct
发送方和接收方分别有一个窗口大小 w1 和 w2。窗口大小可能会根据网络流量的变化而有所不同，但是在更简单的实现中它们是固定的。窗口大小必须大于零才能进行任何操作。...介绍 滑动窗口是一种解决问题的思路和方法，通常用来解决一些连续问题。比如 LeetCode 的 209. 长度最小的子数组。更多滑动窗口题目见下方题目列表。...常见套路 滑动窗口主要用来处理连续问题。比如题目求解“连续子串 xxxx”，“连续子数组 xxxx”，就应该可以想到滑动窗口。能不能解决另说，但是这种敏感性还是要有的。...后面有所不同，我们需要保证： l 和 r 都初始化为 0 r 指针移动一步 判断窗口内的连续元素是否满足题目限定的条件 4.1 如果满足，再判断是否需要更新最优解，如果需要则更新最优解。...和相同的二元子数组】（Java，Python）[6] 【992. K 个不同整数的子数组】滑动窗口（Python）[7] 【1004.
Hop Window Hop 滑动窗口和滚动窗口类似，窗口有固定的 size，与滚动窗口不同的是滑动窗口可以通过 slide 参数控制滑动窗口的新建频率。...因此当 slide 值小于窗口 size 的值的时候多个滑动窗口会重叠，具体语义如下： ? 假设我们要写一个统计连续的两个访问用户之间的访问时间间隔不超过 3 分钟的的页面访问量(PV). ?...Session Window Session 会话窗口 是没有固定大小的窗口，通过 session 的活跃度分组元素。不同于滚动窗口和滑动窗口，会话窗口不重叠,也没有固定的起止时间。...假设我们要写一个统计连续的两个访问用户之间的访问时间间隔不超过 3 分钟的的页面访问量(PV). ?...假设有一张淘宝页面访问表(PageAccess_tab)，有地域，用户 ID 和访问时间。我们需要按不同地域统计每 2 分钟的淘宝首页的访问量(PV).
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