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 ---------
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...你的视野范围的角度用 angle 表示， 这决定了你观测任意方向时可以多宽。设 d 为你逆时针自转旋转的度数，那么你的视野就是角度范围 所指示的那片区域。...对于每个点，如果由该点、你的位置以及从你的位置直接向东的方向形成的角度 位于你的视野中 ，那么你就可以看到它。 同一个坐标上可以有多个点。...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「
用途： 用于解决找出符合某条件连续的数据。 1. 解决数组遍历问题时，利用其遍历的起点与终点。 2.用数组内元素ascall和当前位置（或出现的次数）建立新数组。...新数组下标为该字符ascall、大小为出现的位置或次数。 3. 用一次循环筛选出符合特定条件的连续数据。 题目： 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。...请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。...然后发现是一个通过一个for循环就能筛选出答案的，他们把这个算法称为滑动窗口（不知道哪个大佬最先取的这个名字）。...第二步：开始遍历字符串，筛选的条件为遍历到的字符下标必须小于起始坐标，因为遍历的字母，如果已经出现在我们正在筛选的区间内，那么它的值必然大于区间首坐标值。
给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。...示例 1: 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...示例 2: 输入: s = "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。...示例 3: 输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 ...请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。
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...累积每个位置的 就是答案。 计算 数组 和 数组的过程可以使用双指针。
既然是一个类型的题目，我们首先来了解下滑动窗口的2个概念： 滑动：指一个区间往一个方向进行移动，本题中使用从左到右的方式进行滑动。...窗口：也就是一个区间，这个区间可能会增大，也可能会缩小，也可能是固定的。在本题中，我们可以使用队列来表示窗口，这个队列可大可小，要求其最大值。 但是光有这两个概念根本解决不了本题，我们还缺什么呢？...是的，是窗口要如何变化，如何变大或者缩小。这是问题的核心。 对于字符串abcabcbb，一开始肯定是将a放到队列中，接着放入b，每次放入字符的时候，我们都要检查队列里面有没有相同的字符。...显然，光有滑动窗口是不够的，我们还需要一个数据结构来记录队列里面是否存在某个字符，于是我们加入辅助的结构set。...2 重复了要删除前字母，删除前字母会将窗口左边界右移。 3 新字母会让窗口右边界右移一位。
剩余的缓冲区空间的大小被称为窗口（ w i n d o w） ，指出窗口大小的通知称为窗口通告（window advertisement） 。接收方在发送的每一确认中都含有一个窗口通告。 ...发送方收到一个零窗口通告时，必须停止发送，直到接收方重新通告一个正的窗口。 TCP的特点之一是提供体积可变的滑动窗口机制，支持端到端的流量控制。...TCP的窗口以字节为单位进行调整，以适应接收方的处理能力。...调整过程包括：如果出现发送拥塞，发送窗口缩小为原来的一半，同时将超时重传的时间间隔扩大一倍。 TCP的窗口机制和确认保证了数据传输的可靠性和流量控制。...TCP/IP中滑动窗口的意义 1.在不可靠链路上可靠地传输帧（核心功能） 2.用于保持帧的传输顺序 3.它有时支持流量控制，这是一种接收方能够控制发送方的一种反馈机制
在计算机网络中实现“流水线技术”的方法是“滑动窗口协议”。 GBN GBN协议（回退N步），它允许发送多个分组而不需要等待确认。但它受限制于窗口的大小N。 ? GBN协议也常被成为滑动窗口协议。...GBN的缺点很明显就是重传的时候，需要传输大量的分组，这个问题在网络环境比较糟糕的情形下，会导致非常多的重传出现。一个示例如下 ? 在这个示例中窗口大小是4。...如果该分组序号等于窗口起始位置序号，那么该窗口移动到具有最小序号的未确认分组处，然后发送该窗口内可发送但未发送的分组。...如果分组序号等于窗口起始位置的序号，那么将以前缓存的（小于起始位置）的分组和该分组一起交付给上层。如果接收方收到的序号是在该窗口起始位置的左侧（小于起始位置）。那么需要返回一个ACK。...因此窗口的大小和序号之间的关系必须是合理的。 ? Ns是发送方窗口大小，Nr是接收方窗口大小，k是序号的位数。
Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持，从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。...每次掉落在窗口内的RDD的数据，会被聚合起来执行计算操作，然后生成的RDD，会作为window DStream的一个RDD。...比如下图中，就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算，这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理，然后过了两秒钟，又会对最近三秒内的数据执行滑动窗口计算。...所以每个滑动窗口操作，都必须指定两个参数，窗口长度以及滑动间隔，而且这两个参数值都必须是batch间隔的整数倍。...10秒钟，将最近60秒的数据，作为一个窗口，进行内部的RDD的聚合，然后统一对一个RDD进行后续 // 计算 // 所以说，这里的意思，就是，之前的searchWordPairDStream为止
为了完成流量控制，TCP使用滑动窗口协议，使用这种方法的时候，发送方和接收方向外通信各使用一个窗口。...这个窗口覆盖了缓存的一部分，在缓存中的字节是从应用进程传送来的，在这个窗口中的字节就是可以发送而不必考虑确认的。这个想象的窗口有两个边沿：一个在左，一个在右。...这个窗口叫做滑动窗口，因为左沿和右沿都可以滑动。 ? ...接收窗口是由对方发送的包含确认的报文段中所给出的值，这是另一端在缓存溢出和数据被丢失之前所能接受的字节数。拥塞窗口是由网络为避免拥塞而确定的值。 ...发送窗口中相关的有四个概念：已发送并收到确认的数据（不再发送窗口和发送缓冲区之内）、已发送但未收到确认的数据（位于发送窗口之中）、允许发送但尚未发送的数据以及发送窗口外发送缓冲区内暂时不允许发送的数据；
题目 中位数是有序序列最中间的那个数。如果序列的长度是偶数，则没有最中间的数；此时中位数是最中间的两个数的平均数。...例如： [2,3,4]，中位数是 3 [2,3]，中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 给你一个数组 nums，有一个长度为 k 的窗口从最左端滑动到最右端。...窗口中有 k 个数，每次窗口向右移动 1 位。你的任务是找出每次窗口移动后得到的新窗口中元素的中位数，并输出由它们组成的数组。...[-3 5 3] 6 7 3 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 5 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 6 因此，返回该滑动窗口的中位数数组...思路 本题在滑动窗口中求中位数，，求中位数就要排序，如果对每个片段都排序会超时，所以可以采用C++ STL中的multiset。
题目描述 这是 LeetCode 上的「424. 替换后的最长重复字符」，难度为「中等」。...Tag : 「双指针」、「滑动窗口」 给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 次。 在执行上述操作后，找到包含重复字母的最长子串的长度。...滑动窗口 令 l 为符合条件的子串的左端点，r 为符合条件的子串的右端点。 使用 cnt 统计 [l,r] 范围的子串中每个字符串出现的次数。...对于合法的子串而言，必然有 sum(所有字符的出现次数) - max(出现次数最多的字符的出现次数）= other(其他字符的出现次数) <= k。...在这个系列文章里面，除了讲解解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
基本思想 滑动窗口，也叫尺取法，就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果，可以用来解决一些查找满足一定条件的连续区间的性质（长度等）的问题。...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。...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？...所以，for循环表示的是滑动窗口的终止位置，我们也可以通过这个题目来验证一下。...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
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。 ?...可能有看官会问：预聚合不能解决细粒度窗口的问题吗？答案是不能。...预聚合只是让AggregateFunction/ReduceFunction之后的数据量降低，但是进入WindowOperator的窗口状态的数据还是没变的。...我们一般使用滚动窗口+在线存储+读时聚合的思路作为workaround。...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）；
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原题链接 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 ---------
给定一个数组 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 k 内的数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口最大值。...示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 ---...3] 6 7 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 注意： 你可以假设 k 总是有效的，...1 ≤ k ≤ 输入数组的大小，且输入数组不为空。...解题思路： 1，滑动窗口＋大根堆，行不通，因为窗口左边元素移出窗口的时候，不知道在堆上的位置，且会损坏堆 2，双端队列（队列内部元素降序） A，如果当前元素大于队首元素，说明前面还在窗口中的元素没有意义了
例如： [2,3,4]，中位数是 3 [2,3]，中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 给出一个数组 nums，有一个大小为 k 的窗口从最左端滑动到最右端。...窗口中有 k 个数，每次窗口移动 1 位。你的任务是找出每次窗口移动后得到的新窗口中元素的中位数，并输出由它们组成的数组。...[-3 5 3] 6 7 3 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 5 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 6 因此，返回该滑动窗口的中位数数组...解题思路： 1，注意中位数是窗口内数据排序后的中位数 2，对于窗口内部可以采用插入排序的思想进行排序 3，初始时，采用插入排序，将前k个值，插入窗口 4，找到左指针对应元素在窗口内位置j 5，移动左右指针...，将右指针对应元素替换窗口上一个左指针对应元素 6，剩下的就是排序的思路，向左移动或者向右移动，直到有序 func medianSlidingWindow(nums []int, k int) []float64
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...总结发现，一般给出的数据结构是数组或者字符串，且求取某个子串或者子序列最长最短等最值问题或者求某个目标值时。都可以使用“滑动窗口”算法。
滑动窗口 1....「⼀段连续的区间」，因此可以考虑「滑动窗口」的思想来解决这道题。...让滑动窗口满足：窗口内所有元素都是不重复的。 做法：右端元素 ch 进⼊窗口的时候，哈希表统计这个字符的频次： a....此时，就是熟悉的「滑动窗口」问题了。...s 中构造一个长度为与字符串 p 的长度相同的滑动窗口，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与字符串 p 中每种字母的数量相同时，则说明当前窗口为字符串 p的异位词； 因此可以用两个大小为
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