算法框架 初始化窗口端点L，R，一般L为0，R为1 初始化最优值 while R < len(Array): while R < len(Array):...需要更新状态 L += 1 if 状态满足条件： 可选的更新最优值的位置 else： # 一旦窗口所在区间不再满足条件即跳出...right = 0，step= INT_MAX; unordered_map um_tar; bool stop = true; //记录目标字符串 for(char c:...target){ um_tar[c]++; } //找到第一组字符串 while(right < s.size()){ stop = true; if(um_tar.find(s[...匹配完毕，更新长度 max = max(max, temp1-i+1); } } ptr++; } } */ //解法2： /* 如果对长串做一个哈希分析，短串就不用去滑动了
15:45 **/ public class JustTest { public static void main(String[] args) { //1秒一个时间片，窗口共...} } } public static class SlidingWindow{ /** * 循环队列，就是装多个窗口用...每个时间片的时长，以毫秒为单位 */ private int timeMillisPerSlice; /** * 共有多少个时间片（即窗口长度...） */ private int windowSize; /** * 在一个完整窗口期内允许通过的最大阈值 */...，那么数组共计8个窗口 //当前index为5时，就清空6、7、8、1。
也就是访问有明显的毛刺情况出现，为了弱化这个毛刺情况，我们可以采用滑动窗口。 滑动窗口 滑动窗口的主要原理比较简单，就是将这个单位时间进行拆分，譬如5秒的统计范围，我们将它划分成5个1秒。...系统统计也越准确，随之就是内存占用会越大，因为你的这个窗口的数组会更大。 代码实现思路就是定义好分片数量，每个分片都有一个独立的计数器，所有的分片合计为一个数组。...https://www.iteye.com/blog/go12345-1744728 import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * 滑动窗口...该窗口同样的key，都是单线程计算。...这就是简单实现了。
持续这个过程，有序地移动 left 和 right 指针，直到滑动窗口穷尽了整个序列的所有可能的连续元素集 一个常见的滑动窗口问题示例是找出一个数组中和至少为 target 的最短连续子数组...，在这样的问题中，滑动窗口技术能够有效地找到解决方法，同时保证时间复杂度最少。...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。...p 中的频率 当滑动窗口的长度超过字符串 p 的长度时，必须移动窗口的左边界。
文章目录 从LeetCode上的一道题说起 无重复字符的最长子串 思路： 代码实现： 从LeetCode上的一道题说起 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥...---- 这是暴力解法吧，不知道为什么他们要叫这种解法为滑动窗口，还给出了不低的难度系数。。...如果看不懂我上面的表述，可以看图：（一图胜千言） ---- 通过归纳，我们可以勾勒出滑动窗口法的大体框架（只是基本框架，根据不同的问题应适当变动，重在把握精神） 初始化窗口端点L，R，一般L为0，R为...思路： 这道题主要用到思路是：滑动窗口 什么是滑动窗口？...时间复杂度：O(n) 代码实现： class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { if(s.size
移动了10像素 RECT rect; //RECT是一个矩形结构体，相当于保存了一个矩形的四条边的坐标 HWND window = NULL, oldwindow = NULL; //两个窗口句柄...int x, y, width, height; //用来保存窗口横纵坐标和宽度、高度的变量 int i; //抖50次吧 for (i = 0; i < 10; i+...+) { window = GetForegroundWindow(); //拿到活动窗口 if (window !...= oldwindow) { //获取指定窗口的位置 GetWindowRect(window, &rect); x = rect.left...oldwindow = window; } MoveWindow(window, x - shake_distance, y, width, height, TRUE); //移动窗口
diff+alpha*lastAverage 上述计算中的alpha的值是一个0~1之间的常量，aplha值决定了一段时间内的平滑水平，alpha越趋于1，历史值对当前的平均值的影响越大，反之亦然 滑动窗口...为了中和这种影响，我们可以在计算移动平均值时引人滑动窗口的概念。...因为我们已 经保留了上一个事件的时间戳以及当前的平均值，实现一个滑动窗口非常简单，如下面伪 代码所示: f(cur rent Time last BventT ime) > s1idingWindowInterval...平滑水平 private boolean sliding = false; //是否移动 public EWMA() { } /** * 建立指定时间的滑动窗口...this.average:time.getMillis()/this.average; } } 使用实例 //指定一个1分钟的滑动窗口 EWMA ewma = new EWMA().sliding
上一篇是单机当前进程的滑动窗口限流 , 这一个是使用go redis list结构实现的滑动窗口限流 , 原理都一样 , 但是支持分布式 原理可以参考上一篇介绍 func LimitFreqs(queueName...earlyTime, _ := strconv.ParseInt(ListIndex(queueName, int64(length)-1), 10, 64) //说明最早期的时间还在时间窗口内
程序源码 想必大家都知道QQ聊天对话框中，有一个窗口抖动的功能，相信大家也都用过，但能否用C语言做出来呢？ 答案绝对是肯定的，但如何实现的呢？...int x,y,width,height; //用来保存窗口横纵坐标和宽度、高度的变量 int i; system("title C语言研究中心www.dotcpp.com"); for(i=...0;i<50;i++) { hwnd = GetForegroundWindow(); //一个API函数，获取活动窗口的句柄 if(hwnd!...- x; height = rect.bottom - y; oldhwnd = hwnd; //把刚刚获取的窗口句柄保存起来。...那么窗口的抖动其实就是让一个窗口在几个位置停顿一小下然后来回切换，就会形成抖动效果！仅此而已 怎么样，大家看懂了吗？
但是下面的实现是比较low的，后面更新FCN的方法。...（3）对金字塔的每一层，通过滑动窗获取patch，对patch归一化处理，之后给训练好的人脸检测器识别，将识别为人脸的窗口位置和概率保存。 （4）将人脸窗口映射到原图img中的人脸位置，概率不变。...img = (img-m)/std''' return img def slide_window(img, window_size, stride): # 对构建的金字塔图片，滑动窗口...box) return img, np.asarray(window_list) def pyramid(image, f, window_size): # 构建图像的金字塔，以便进行多尺度滑动窗口...# net-12 window_after_12 = [] for i, img in enumerate(pyd): # 滑动窗口 slide_return
本代码基于原博客java版本的GO实现 , 原文解释也比较详细 , 这里也放上原文链接:https://www.cnblogs.com/dijia478/p/13807826.html 具体解释如下 ,...往后再来其他事件，就是重复4-10的步骤，即可实现，在任意滑动时间窗口内，限制通过的次数 其本质思想是转换概念，将原本问题的确定时间大小，进行次数限制。转换成确定次数大小，进行时间限制。...package utils import "time" var LimitQueue map[string][]int64 var ok bool //单机时间滑动窗口限流法 func LimitFreqSingle...queueName] = append(LimitQueue[queueName], currTime) } return true } 使用的案例: func limitIpFreq(c...*gin.Context, timeWindow int64, count uint) bool { ip := c.ClientIP() key := "limit:" + ip
♂️必须要设置，不然在设置类配置回调函数中不允许其命名为常字符，就会报错！！...：隐藏，最大，最小显示 ) { //初始化窗口类 WNDCLASSEX wc; // window class extra与 wndclass 的扩展 HWND hWnd; //窗口句柄 Handle...to the window MSG mSg; //信息接受 message //配置窗口类 wc.cbClsExtra = 0; //对窗口类的额外空间 wc.cbSize = sizeof...给操作系统看的 wc.lpszMenuName = NULL; //菜单名 不需要设为 NULL wc.style = CS_HREDRAW | CS_VREDRAW; //窗口类样式：hrizons...lpClassName 窗口类的名字， 给系统看的，同前 "俺的第一个窗口", //lpWindowName 窗口显示的名字 WS_OVERLAPPEDWINDOW, //dwStyle
在网上搜滑动时间窗口限流算法，大多都太复杂了，本人实现了个简单的，先上代码： package cn.dijia478.util; import java.time.LocalTime; import...import java.util.Map; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * 滑动时间窗口限流工具...睡眠0-10秒 Thread.sleep(1000 * new Random().nextInt(10)); } } /** * 滑动时间窗口限流算法...这里画图做说明，为什么这样可以做到滑动窗口限流，假设10秒内允许通过5次 1.这条线就是队列list，当第一个事件进来，队列大小是0，时间是第1秒： ?...往后再来其他事件，就是重复4-10的步骤，即可实现，在任意滑动时间窗口内，限制通过的次数 其本质思想是转换概念，将原本问题的确定时间大小，进行次数限制。转换成确定次数大小，进行时间限制。
Java技术栈 www.javastack.cn 关注阅读更多优质文章 作者：dijia478 来源：www.cnblogs.com/dijia478/p/13807826.html 在网上搜滑动时间窗口限流算法...import java.util.Map; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /** * 滑动时间窗口限流工具...睡眠0-10秒 Thread.sleep(1000 * new Random().nextInt(10)); } } /** * 滑动时间窗口限流算法...这里画图做说明，为什么这样可以做到滑动窗口限流，假设10秒内允许通过5次 1.这条线就是队列list，当第一个事件进来，队列大小是0，时间是第1秒： ?...往后再来其他事件，就是重复4-10的步骤，即可实现，在任意滑动时间窗口内，限制通过的次数 其本质思想是转换概念，将原本问题的确定时间大小，进行次数限制。转换成确定次数大小，进行时间限制。
在一些算法书中这样的算法被叫做滑动窗口，也有的叫做two pointers或者尺取法。不管叫什么名字，核心原理是一样的。以后遇上寻找最优区间的问题时，可以往这上面思考，也许一下子就能解出来了。
滑动窗口算法在一个特定大小的字符串或数组上进行操作，而不在整个字符串和数组上操作，这样就降低了问题的复杂度，从而也达到降低了循环的嵌套深度。...示例 3： 字符串s 字符串t 开销 最大长度 [a] b c d [b] c d f 1 1 [a b] c d [b c] d f 2 2 [a b c] d [b c d] f 3 3 a [...b c d] b [c d f] 4 3 只需要返回窗口的大小就是该开销可以转化的最大长度 代码如下 class Solution { public: int equalSubstring(string...s, string t, int maxCost) { int left = 0; // 窗口左边界 int cost = 0; // 当前窗口消耗 // i作为窗口右边界 for (int...i = 0; i < s.size(); i++) { cost += std::abs(s[i] - t[i]); // 如果当前窗口消耗大于总开销，则左边界++，缩减窗口 if (cost >
滑动窗口短信发送限流算法 1.有两条规则 基于IP的限制和基于手机号的限制 IP规则: 1分钟限制5 10分钟限制30 1小时限制50 手机号规则: 1分钟限制1 10分钟限制5 1小时限制...10 2.滑动窗口就是随着时间的流动 , 进行动态的删减区间内的数据 , 限制时获取区间内的数据 最主要的是用到了redis的zRemRangeByScore 来进行删除区间外的数据 <?...php /*滑动窗口短信发送限流算法 1.有两条规则 基于IP的限制和基于手机号的限制 IP规则: 1分钟限制5 10分钟限制30 1小时限制50 手机号规则: 1分钟限制1 10分钟限制...score; $redis->multi(); $redis->zRemRangeByScore($redisKey, 0, $score - $ruleTime);//移除窗口以外的数据
使用QScrollBar可以在窗口控件提供了水平的或垂直的滚动条，这样可以扩大当前窗口的有效装载面积，从而装载更多的控件。...QScrollBar类中的常用信号如下表所示： 通过示例，了解QScrollBar类多文档界面的使用方法，效果如下所示： 在这个例子中，设置了三个滑动条来控制标签中所显示文字的字体颜色的RGB值，当移动滑块时...实现代码如下所示： import sys from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import...__init__() self.initUI() def initUI(self): hbox = QHBoxLayout( ) self.l1 = QLabel("拖动滑动条去改变颜色...QColor(self.s1.value(),self.s2.value(), self.s3.value(),255) palette.setColor(QPalette.Foreground,c)
在storm1.0版本之前，没有提供关于滑动窗口的实现，需要开发者自己实现滑动窗口的功能（storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度）。...原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6481588.html 这里主要演示在storm1.0以后如何通过继承storm1.0提供的类来快速开发出窗口滑动的功能...接下来，简单的演示如何使用storm1.0实现滑动窗口的功能,先编写spout类，RandomSentenceSpout负责发送一个整形数值，数值每次发送都会自动加一，且RandomSentenceSpout...e.printStackTrace(); 26. } 27. } } 滑动窗口的逻辑实现的重点是bolt类，这里我们编写SlidingWindowBolt类让它继承一个新的类名为BaseWindowedBolt...在这里我们介绍另一种实现方式就是灵活的使用storm提供的窗口功能，只是窗口的tuple数。
，实时统计这个算法实现起来相对简单，但服务容易因算力问题影响，实时性不能保证，尤其是高并发场景容易出现问题，线上实时数据服务慎用该策略。...滑动窗口滑动窗口是固定长度的时间窗口，随着时间变化以一定的频率前进，它们之间允许有重叠。 滑动窗口的滑动距离（window slide）可以控制生成新窗口的频率。...在滑动时间窗口中，我们通常要选择窗口大小和滑动步长。窗口大小指的是每个子时间段的长度，而滑动步长则指的是相邻子时间段之间的时间间隔。...滑动窗口计算窗口建模基于滑动窗口模型，结合我们的数据特性，定义了一个滑动的统计时间窗口，如下图。...窗口的右边界 T2 随着时间变化，不断实时向前滑动，同时也牵引着整个窗口向前滑动。
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