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jquery 滑动窗口

基础概念

jQuery 滑动窗口（Sliding Window）是一种在前端开发中常用的技术，用于处理数组或列表中的连续子序列问题。滑动窗口通常用于优化时间复杂度较高的算法，通过维护一个窗口来减少不必要的计算。

相关优势

时间复杂度优化：通过滑动窗口，可以将原本需要 O(n^2) 时间复杂度的算法优化到 O(n) 时间复杂度。
代码简洁：使用 jQuery 可以简化 DOM 操作，使得代码更加简洁易读。
灵活性：滑动窗口可以根据不同的需求调整窗口大小和滑动步长，适用于多种场景。

类型

固定大小滑动窗口：窗口大小固定，沿着数据序列滑动。
可变大小滑动窗口：窗口大小可以根据条件动态调整。

应用场景

数组/列表中的最大/最小值：例如，找到数组中连续子数组的最大和。
字符串匹配：例如，找到字符串中最长的无重复字符子串。
滑动窗口平均值：例如，计算数组中连续子数组的平均值。

示例代码

以下是一个使用 jQuery 实现固定大小滑动窗口的示例，找到数组中连续子数组的最大和：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>jQuery Sliding Window</title>
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
</head>
<body>
    <script>
        $(document).ready(function() {
            function maxSubArraySum(arr, windowSize) {
                let maxSum = -Infinity;
                let currentSum = 0;

                for (let i = 0; i < windowSize; i++) {
                    currentSum += arr[i];
                }

                maxSum = currentSum;

                for (let i = windowSize; i < arr.length; i++) {
                    currentSum += arr[i] - arr[i - windowSize];
                    maxSum = Math.max(maxSum, currentSum);
                }

                return maxSum;
            }

            let arr = [1, 4, 2, 10, 2, 3, 1, 0, 20];
            let windowSize = 4;
            let result = maxSubArraySum(arr, windowSize);
            console.log("Maximum sum of subarray with size " + windowSize + " is: " + result);
        });
    </script>
</body>
</html>

遇到的问题及解决方法

问题：滑动窗口算法在处理大数据集时性能不佳。

原因：滑动窗口算法在每次滑动时都需要重新计算窗口内的数据，导致性能下降。

解决方法：

优化算法：使用双指针法或其他优化方法减少不必要的计算。
分批处理：将大数据集分成多个小数据集进行处理，最后合并结果。
使用 Web Worker：将计算密集型任务放到 Web Worker 中进行，避免阻塞主线程。

通过以上方法，可以有效解决滑动窗口算法在处理大数据集时的性能问题。

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滑动窗口

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滑动窗口中位数(滑动窗口)

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滑动窗口 leetcode_滑动窗口最多可以有多少帧

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 ---------

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golang刷leetcode 滑动窗口（8）滑动窗口最大值

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 ---...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

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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。...窗口位置中位数 --------------- ----- [1 3 -1] -3 5 3 6 7 1...[-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

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【算法专题】滑动窗口

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