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。...示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值 ---------
题目描述 这是 LeetCode 上的 「1610. 可见点的最大数目」 ，难度为 「困难」。...Tag : 「数学」、「几何」、「排序」、「双指针」、「滑动窗口」 给你一个点数组 points 和一个表示角度的整数 angle ，你的位置是 location，其中 且 都表示 X-Y...具体的，设夹角数组长度为 ，此时令 ，从而将问题彻底转换为求连续段问题。 求解最长合法连续段 可用「双指针」实现「滑动窗口」来做。...，预处理出 points 的所有角度复杂度为 ；对所有角度进行排序的复杂度为 ；使用双指针实现滑动窗口得出最大合法子数组的复杂度为 ；整体复杂度为 空间复杂度： 最后 这是我们「...刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.1610 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先把所有不带锁的题目刷完。
TCP滑动窗口在数据发送和接收的安全性保障要依赖于确认重传机制: RTT和RTO是确认重传机制下的两个概念 RTT：发送一个数据包到收到对应的ACK，所花费的时间 RTO：重传时间间隔,(发送端发送数据包后就设置重传时间...,重传时间内都没有接收到ACK发送端将进行重传,如果发送端接收到了ACK,则RTO失效)(RTO是由RTT计算出来的) RTO所代表的确认重传机制即是TCP数据安全性和滑动窗口数据安全性的保障....TCP使用滑动窗口做流量控制与乱序重排 保证TCP的可靠性(TCP将数据包拆成一个个报文段,不可能每次只传一个)(建立在确认重传基础上) 保证TCP的流控特性(TCP发送包会携带window,告诉对方我有多少缓存...,你计算一下你可以发多少发多快) 接收方的有效缓存计算(用于发送方评估和决定发送速率等流量控制) TCP滑动窗口机制
题目描述 这是 LeetCode 上的「992. K 个不同整数的子数组」，难度为「困难」。...Tag : 「双指针」、「滑动窗口」 给定一个正整数数组 ，如果 的某个子数组中不同整数的个数恰好为 ，则称 的这个连续、不一定不同的子数组为好子数组。...提示： 滑动窗口 对原数组每个 而言： 找到其左边「最远」满足出现 个不同字符的下标，记为 。...这时候形成的区间为 那么对于 其实就是代表以 为右边界（必须包含 ），不同字符数量「恰好」为 的子数组数量 我们使用 数组存起每个位置的 ；使用 数组存起每个位置的...最后 这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.992 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先把所有不带锁的题目刷完
为了进一步提高信道的利用率，可设法只重传出现差错的数据帧或者是计数器超时的数据帧。但此时必须加大接受窗口，以便先收下发送序号不连续但仍处在接受窗口中的那些数据帧。...选择重传协议的接受窗口尺寸Wr和发送窗口尺寸Wt都大于1，一次可以发送或接受多个帧。...假定仍然采用累计确认的方法，并且接受窗口Wr显然不应超过发送窗口Wt(否则无意义)，那么接受窗口尺寸不应超过序号范围的一半Wr<=2^(n-1)。...当接受窗口为最大值时，Wtmax=Wrmax=2^(n-1)。 选择重传协议可以避免重复传送那些本已正确到达接收端的数据帧，但在接收端要设置具有相当容量的缓冲区来暂存那些未按序正确收到的帧。...接受端不能接受窗口以下或窗口上界以上的序号的帧，因此所需缓冲区的数目等于窗口的大小，而不是序号数目。
Flink窗口分为滚动（tumbling）、滑动（sliding）和会话（session）窗口三大类，本文要说的是滑动窗口。 下图示出一个典型的统计用户访问的滑动窗口。 ?...直觉上我们需要用粒度为1440 / 3 = 480的滑动窗口来实现它，但是细粒度的滑动窗口会带来性能问题，有两点： 状态 由代码可知，WindowOperator内维护了窗口本身的内部状态windowState...细粒度滑动窗口会造成维护的定时器增多，内存负担加重。...换句话说，就算触发器实现为FIRE_AND_PURGE，遍历大量窗口并写入状态的开销也是无法消除的。 扯了这么多，有解决方案吗？ 当然是有的，办法总比困难多。...简单来讲就是： 弃用滑动窗口，用长度等于原滑动窗口步长的滚动窗口代替； 每个滚动窗口将其周期内的数据做聚合，打入外部在线存储（内存数据库如Redis，LSM-based NoSQL存储如HBase）；
题目描述 这是 LeetCode 上的「220. 存在重复元素 III」，难度为「中等」。 Tag : 「滑动窗口」、「二分」、「桶排序」 给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。...我们希望使用一个「有序集合」去维护长度为 k 的滑动窗口内的数，该数据结构最好支持高效「查询」与「插入/删除」操作： 查询：能够在「有序集合」中应用「二分查找」，快速找到「小于等于 的最大值」和「...例如 AVL，能够让我们在最坏为 的复杂度内取得到最接近 u 的值是多少，但本题除了「查询」以外，还涉及频繁的「插入/删除」操作（随着我们遍历 nums 的元素，滑动窗口不断右移，我们需要不断的往...= null && r - u <= t) return true; // 将当前数加到 ts 中，并移除下标范围不在 [max(0, i - k), i) 的数（维持滑动窗口大小为...整体复杂度为 空间复杂度： 桶排序 上述解法无法做到线性的原因是：我们需要在大小为 k 的滑动窗口所在的「有序集合」中找到与 u 接近的数。
题目描述 这是 LeetCode 上的「438. 找到字符串中所有字母异位词」，难度为「中等」。...Tag : 「双指针」、「滑动窗口」 给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。...提示: s 和 p 仅包含小写字母 双指针（滑动窗口） 这是一道使用双指针实现滑动窗口的裸题。...当处理 s 的滑动窗口子串时，尝试对 中的词频进行「抵消/恢复」操作： 当滑动窗口的右端点右移时（增加字符），对 执行右端点字符的「抵消」操作； 当滑动窗口的左端点右移时（减少字符），对...构造 的复杂度为 ，统计 中不同的字符数量为 ，对 s 进行滑动窗口扫描得出答案的复杂度为 。
当接受方检测出失序的信息帧后，要求发送方重发最后一个正确接受的信息帧之后的所有未确认的帧；或者当发送方发送了N个帧后，若发现该N个帧的前一个帧在计时器超时后仍未返回其确认信息，则该帧被判为出错或丢失，此时发送方就不得不又重传该出错帧及随后的...虽然在有差错的2号帧之后接着又收到了正确的6个数据帧，但接收端必须将这些帧丢弃。...接收端虽然丢弃了这些不按序的无出错帧，但应重复发送已经发送过的最后一个确认帧ACK1（这是为了防止已经发送过的确认帧ACK1丢失）。 后退N帧协议的接受窗口为1，可以保证按序接受数据帧。...若采用n个比特对帧编号，则其发送窗口的尺寸Wt应满足：1<=Wt<=2^n-1。若发送窗口的尺寸大小2^n-1，则会造成接受方无法分辨新帧和旧帧。...后退N帧协议一方面因连续发送数据帧而提高了信道的利用率，但另一方面，在重传时又必须把原来已发送正确的数据帧进行重传（仅因这些数据帧的前面有一个数据帧出了错），这种做法又使传送速率降低。
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...2,5,1 }， { 2,3,4,[2,6,2],5,1 }， { 2,3,4,2,[6,2,5],1 }， { 2,3,4,2,6,[2,5,1] } 代码: //给定一个数组和滑动窗口的大小...，找出所有滑动窗口里数值的最大值 public ArrayList maxInWindows(int [] num, int size) { ArrayList
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...解题思路 法一：简单的暴力法 法二：双向队列 用一个双向队列，队列第一个位置保存当前窗口的最大值，当窗口滑动一次，判断当前最大值是否过期（当前最大值的位置是不是在窗口之外），新增加的值从队尾开始比较...，把所有比他小的值丢掉。...参考代码 法一：简单的暴力法 import java.util.ArrayList; public class Solution { public ArrayList maxInWindows
滑动窗口协议 还可以看我的另一篇博客，有更详细的介绍：http://www.cnblogs.com/xcywt/p/8401523.html 属于TCP协议中的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生...TCP利用一个滑动的窗口来告诉发送端对它所发送的数据能够提供多大的缓冲区，由16位定义，最大为65535个字节。...滑动窗口本质上是描述接收方的TCO数据报缓冲区大小的数据，发送方根据这个数据来计算自己最多能发送多长的数据。这个窗口大小为0时，发送方将停止发送数据。...窗口合拢：当窗口左边界向右靠近时，这种现象发生在数据被发送方确认时。 窗口张开：窗口的右边界向右移动的时候。这种现象发生在接收端处理的数据的时候。 窗口收缩：窗口右边界向左移动时，这种现象不常发生。...TCP采用可变大小的滑动窗口大小是为了取得更好的性能。
题目 链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/1624bc35a45c42c0bc17d17fa0cba788 来源：牛客网 给定一个数组和滑动窗口的大小...，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...代码 注意点： ArrayDeque的几个API：pollFirst、peekFirst等 ArrayDeque保存的是下标 最新的数的下标是必定加进去的。...ArrayList result = new ArrayList(); if (size==0) return result; int begin;// 滑动窗口最左边数的
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组 {2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1} 及滑动窗口的大小 3，那么一共存在 6 个滑动窗口，他们的最大值分别为 {4, 4, 6, 6, 6, 5}。...解题思路 维护一个大小为窗口大小的大顶堆，顶堆元素则为当前窗口的最大值。 假设窗口的大小为 M，数组的长度为 N。...在窗口向右移动时，需要先在堆中删除离开窗口的元素，并将新到达的元素添加到堆中，这两个操作的时间复杂度都为 log2M，因此算法的时间复杂度为 O(Nlog2M)，空间复杂度为 O(M)。...heap.peek()); for (int i = 0, j = i + size; j < num.length; i++, j++) { /* 维护一个大小为 size 的大顶堆
事出 由于我的博客上线了，因为我的博客有评论之后会判断是不是主评论，如果是主评论就会给我发送邮件通知，如果是子评论会给收到评论的人发送邮件通知，但是这就有可能会有人恶意的刷评论会导致我的mq阻塞甚至挂掉...想法 我们可以限制单位时间内用户发送评论的次数，然后我就写了一个限流的方法，使用的是滑动窗口和redis中的zset 思路 前提 其实整体的思路不难，懂滑动窗口的应该不难理解，我一步一步来讲。...内部分析 定义一个公共的前缀 我们先看一下这个方法的参数，我的项目中是使用接收邮件的地址拼接到前缀的后边做的key，然后我们先统计一下这个这个key中有多少个value如果超过了我们规定的那么就返回...false，如果没有到我们能接受的最大请求数呢，那么就会进入下边这个方法了 计数增长 图片 这个方法呢说他每句话都是干啥的，打多少人都知道，但是其中的细节就需要好好想一下了，我就按照大家不懂滑动窗口来讲了...我先讲一下这个方法里的每个语句是干啥的然后再说思路 首先我们得到当前时间戳，然后得到窗口开启时间，为了提高效率，我们使用单例模式，然后进来之后先把所有的过期值进行清空，然后把当前的时间戳添加进去，然后更新这个
给定一个列表和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口数值的最大值。...例如：如果输入列表2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为4, 4, 6, 6, 6, 5; 针对列表2, 3, 4, 2, 6, 2..., 5, 1的滑动窗口有以下6个：[2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3,
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; }
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...窗口大于数组长度的时候，返回空 示例1 输入 [2,3,4,2,6,2,5,1],3 返回值 [4,4,6,6,6,5] 思路： 每次确定最左侧边框的值（框内最大值） 代码： public ArrayList...getMax(int[] num, int left, int right) { int max = Integer.MIN_VALUE; //找到left到right里的最大数值
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...//给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值 public ArrayList maxInWindows(int [] num, int size)
前言 如果说如何用算法高效有趣的解决某些问题，那多指针和滑动算法绝对是算其中的佼佼者。...这也是笔者最初接触算法时觉得最有意思的一点，因为解决的问题是熟悉的，但配方却完全不同，本章我们从一个简单的交集问题出发，一步步的认识到多指针及滑动窗口解决某些问题时的巧妙与高效，本章主要以解LeetCode...当找到一个连续子数组后，让左侧的窗口向右滑动，减去最左侧的值，减小窗口内的和，也让窗口右侧滑动。如果又找到了一个满足条件的子数组，与之前的子数组长度进行比较，更新最小窗口的大小即可。...输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。 这题和上一题类似，滑动窗口不仅仅可以作用于数组，字符串也同样适用。...更新最大的值 } return max; }; 最后 以上很多题目也有其他的解法或暴力解，不仅仅局限只有多指针和滑动窗口才能解决，不过在应对难题时，有另一种解题的思路供参考，不过这两种算法对边界的处理能力要求挺高
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