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数组：滑动窗口拯救了你

0 : result; } }; 时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) 滑动窗口接下来就开始介绍数组操作中另一个重要的方法：「滑动窗口」。...所谓滑动窗口，「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」。这里还是以题目中的示例来举例，s=7，数组是 2，3，1，2，4，3，来看一下查找的过程： ?...其实从动画中可以发现滑动窗口也可以理解为双指针法的一种！只不过这种解法更像是一个窗口的移动，所以叫做滑动窗口更适合一些。在本题中实现滑动窗口，主要确定如下三点：窗口内是什么？...窗口的结束位置如何移动：窗口的结束位置就是遍历数组的指针，窗口的起始位置设置为数组的起始位置就可以了。解题的关键在于窗口的起始位置如何移动，如图所示： ?...// 注意这里使用while，每次更新 i（起始位置），并不断比较子序列是否符合条件 while (sum >= s) { subLength =

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数组的度(滑动窗口)

题目给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums，数组的度的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值。你的任务是在 nums 中找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组，返回其长度。...示例 1：输入：[1, 2, 2, 3, 1] 输出：2 解释：输入数组的度是2，因为元素1和2的出现频数最大，均为2....连续子数组里面拥有相同度的有如下所示: [1, 2, 2, 3, 1], [1, 2, 2, 3], [2, 2, 3, 1], [1, 2, 2], [2, 2, 3], [2, 2] 最短连续子数组...思路用map把数组中出现的数个数记录下来，然后找到最大度和出现频数最大的那个数m，与原始数组度相同的子数组必然包含所有的m，那么如果要求最短的子数组就是求包含所有m的最短数组。...有个需要注意的地方就是m可以是多个，所以就要把每个m存到一个数组中然后把所有m对应的最短子数组的长度求出取最小 class Solution { public: int result(int m

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滑动窗口之乘积小于k的子数组

乘积小于k的子数组给定一个正整数数组 nums和整数 k 。请找出该数组内乘积小于 k 的连续的子数组的个数。...（意思是我好像懂了滑动窗口但是写的不规律不条理好像没完全懂。。）...，k是指乘积需要小于的那个数，ans是指要求解的子数组的个数，l、r是指左右指针。...让我们来想一想，我们需要满足的条件是连续数组内的数乘积小于k，当右指针一直向右移动使得乘积不断增大时，总会有大于等于k的时候，那个时候，我们就需要改变l了，在这种情况下，我们计算的ans就不是现在的r-l...l不变、r向右移动时，我们的乘积一直都是非递减的，如果当前右指针移动到的位置使得l到r不满足乘积小于k，那我们再继续移动右指针，乘积一定依旧不满足小于k，那就说明这个l我们已经“利用”完了，l可以退出滑动窗口了

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最长湍流子数组(滑动窗口)

题目当 A 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足下列条件时，我们称其为湍流子数组：若 i A[k+1]，且当 k 为偶数时...也就是说，如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是湍流子数组。返回 A 的最大湍流子数组的长度。...思路暴力大法一堆if else判断所有条件，用一个jud判断这个窗口是第一个元素比第二个元素大还是小 class Solution { public: int maxTurbulenceSize

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golang刷leetcode 滑动窗口（3）最长湍流子数组

当 A 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足下列条件时，我们称其为湍流子数组：若 i A[k+1]，且当 k 为偶数时，A...也就是说，如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是湍流子数组。返回 A 的最大湍流子数组的长度。...4,8,12,16] 输出：2 示例 3：输入：[100] 输出：1 提示： 1 <= A.length <= 40000 0 <= A[i] <= 10^9 解题思路： 1，题目意思翻译：连续呈波浪线增减的数组长度最大值

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【LeetCode】【滑动窗口】【双指针】长度最小的子数组

给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。...找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。...如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。...腾讯微信搜索团队一面的题，一模一样，用两个指针记录滑动窗口的头和尾巴，sum记录和，当sum大于等于target的时候，记录最小长度，将滑动窗口缩短至sum小于target class Solution

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长度最小的子数组（滑动窗口）

题目给定一个含有 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 ≥ s 的长度最小的连续子数组。如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。...示例: 输入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出: 2 解释: 子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的连续子数组。...滑动窗口解题贪心思想总和大了，sum减去左边界，左端边界+1 总和小了，右边界+1，sum加上右边界 class Solution { //C++ public: int minSubArrayLen

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乘积小于K的子数组（滑动窗口）

题目给定一个正整数数组 nums。找出该数组内乘积小于 k 的连续的子数组的个数。...示例 1: 输入: nums = [10,5,2,6], k = 100 输出: 8 解释: 8个乘积小于100的子数组分别为: [10], [5], [2], [6], [10,5], [5,2],...需要注意的是 [10,5,2] 并不是乘积小于100的子数组。...解题滑动窗口，连续乘积 < k，右端点向右扩乘积 >= k，左端点向右收缩 class Solution { //C++ public: int numSubarrayProductLessThanK...product*nums[j] < k) { //右端点一直乘 product *= nums[j]; count += j-i+1;//以j结尾的子数组个数

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【python-leetcode209-滑动窗口法】长度最小子数组

问题描述：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 ≥ s 的长度最小的连续子数组。如果不存在符合条件的连续子数组，返回 0。...比如s=7,nums=[2,3,1,2,4,3]，输出2，因为字数组[4,3]满足条件 class Solution: def minSubArrayLen(self, s, nums):...return len(nums) #步长i从1到len(nums)+1 for i in range(1,len(nums)+1): #j:表示窗口左端...for j in range(len(nums)-i+1): #如果当前窗口的和大于等于s，直接返回就步长就好了

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【算法实战】生成窗口最大值数组

问题描述（等级：尉）有一个整型数组arr和一个大小为w的窗口从数组的最左边滑到最右边，窗口每次向右边滑一个位置。...例如，数组为[4,3,1,5,4,3,7,5]，窗口大小为5时: [4 3 1 5 4] 3 7 5 　max = 5 4 [3 1 5 4 3] 7 5 　max = 5 4 3 [1 5 4 3 7...] 5 　max = 7 4 3 1 [5 4 3 7 5] 　max = 7 即窗口最大值数组为 result = {5, 5,7,7} 解答: 对于一道题，我一般会第一时间想到用暴力的方法来做，之后再来慢慢优化...result[index++] = max; } return result; } 注：可以左右拉动大家想一个问题，例如对于刚才例题中的数组...并且这个队列是有序的，队首存放的总是队列中的最大值，我以这道题来演示一下，我们用result[] 数组来存放窗口最大值。 1、result[0] = 5 ? 2、result[1] = 5; ?

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子数组最大平均数 I(滑动窗口)

题目给定 n 个整数，找出平均数最大且长度为 k 的连续子数组，并输出该最大平均数。...用暴力法把每个窗口的平均数求出来会超时，第一个窗口的总和是所有数加起来，这个没办法简略，但是下一个窗口的总和是上一个窗口的总和减去一个数加上后一个数。...所以不用把窗口中所有数再求一遍和，利用上一个窗口求解 class Solution { public: double findMaxAverage(vector& nums, int

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golang刷leetcode 滑动窗口（2）K 个不同整数的子数组

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。...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

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使用单调队列解决 “滑动窗口最大值” 问题

单调队列的典型问题单调队列是一种用来高效地解决 “滑动窗口最大值” 问题的数据结构。举个例子，给定一个整数数组，要求输出数组中大小为 K 的窗口中的最大值，这就是窗口最大值问题。...而如果窗口从最左侧逐渐滑动到数组的最右端，要求输出每次移动后的窗口最大值，这就是滑动窗口问题。这个问题同时也是 LeetCode 上的一道典型例题：LeetCode · 239....滑动窗口最大值问题或许，我们可以使用一个变量来记录上一个窗口中的最大值，每增加一个新元素，只需要与这个 “最大值” 比较即可。然而，窗口大小是固定的，每加入一个新元素后，也要剔除一个元素。...那么，什么时候使用单调栈，什么时候使用单调队列呢？主要看你的算法中元素被排除的顺序，如果先进入集合的元素先排除，那么使用栈（LIFO）；如果先进入集合的元素后排除，那么使用队列（FIFO）。...滑动窗口最大值[4] Hard 【题解】[5] 918. 环形子数组的最大和[6] Medium 【题解】[7] 面试题59 - II.

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【python-leetcode325-滑动窗口法】最大子数组之和为k

题目描述：给定一个数组，求和为k的最大子数组的长度，子数组是指连续的一段数组。比如[1,-1,5,-2,-3],k=3，那么输出为4，因为1+-1+5+-2=3。...solution(a,k): #用于记录当前最大值 tmp = 0 #步长i从1到len(a)+1 for i in range(1,len(a)+1): #j:表示窗口左端...for j in range(len(a)-i+1): print(a[j:j+i]) #如果当前窗口的和为k，则当前最大值就是tmp和步长得最大值

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滑动窗口：长度最小子数组和无重复字符的最长字串

前言声明：题目来源于：力扣一、长度最小的子数组题目链接：传送门 (1) 题目描述给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。...找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。...如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。...示例：示例 1：输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出：2 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。...如果left+right>=target,表示窗口满足条件,可以统计窗口的长度，更新最短长度，需要注意的是，这里出窗口是循环的，只要窗口内元素之和sum>=target，则我们可以继续出窗口（因为我们要求最短长度

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Java实现给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值

return result; } } 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...] 6 7 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 思路: 1 开一个新数组...存放最大值 2 两个循环 ,第一个控制走到最后,第二个来实现寻找最大值,(k范围内的)(借助Math.max) 比较(i+1,k-1) 3 找到放到新数组组里面

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Java双端队列给定一个数组 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。

双端队列实现给定一个数组 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。...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 ----...5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 思路 : 1 开一个双端队列和一个结果数组...(存储结果最大值的) 2 只需要把双端队列第一个设置为最大值 3 每一次满足窗口大小就返回第一个Nums[ 队列里面的第一个值] 4 刚开始的话是要满足队列里面填充k 个 5 满了之后,随着窗口易懂

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K 个不同整数的子数组(双指针)（滑动窗口）

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。...返回 A 中好子数组的数目。...示例 1：输入：A = [1,2,1,2,3], K = 2 输出：7 解释：恰好由 2 个不同整数组成的子数组：[1,2], [2,1], [1,2], [2,3], [1,2,1], [2,1,2...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]....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

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长度最小的子数组（滑动窗口）

我们可以使用两个指针当做数组的左右区间，用left，right指针指向数组的下标，left表示左区间，right表示右区间，用sum值计算每次移动区间之后区间元素值的和，最后遍历完返回最小区间数组。...解法二：思路：其实整体思路和上面差不多，不过滑动窗口的left和right都是在向右移动，right指针没有回退的操作，这种“同向双指针” ，也被称为滑动窗口，其实很形象，左右指针一直同向移动...，看起来就像是在滑动的窗口，故此得名。 ...我们可以看到，如果是最坏的情况，也就是左右指针把数组都遍历一遍，也就是O(2n)时间复杂度，也就是 O(N) 级别的时间复杂度，空间上只用了几个变量，所以空间复杂度为O(1)，相比较之下，我们的滑动窗口确实非常好用...0 : len; } }; 今天是第一次写滑动窗口的题，果然非常奇妙，居然只有O(N)的时间复杂度，理解滑动窗口的本质才有助于你解决类似问题不会毫无思路。

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使用模板窗口生成测试数据

使用模板窗口生成数据，主键表生成100条，外键表生成10000条 3. 校验数据生成情况2....使用模板窗口生成数据3.1. 首先打开模板窗口3.2. 查看编辑器快捷键以及脚本的模板点击下方的“使用帮助”便可查看以下提示3.3....选择模板并编写SQL脚本在模板编辑器窗口输入“foreach ”便可弹出以下脚本，可根据实际情况选择并进行SQL调整优化模板如下编写脚本--dept表#foreach( $i in [1..100] )...写入数据打开任务管理，任务类型选择“添加SQL文件”点击添加弹出窗口，选择上一步保存的SQL文件，根据个人情况可编辑任务名称点击确定，自动开始执行可点击日志查看运行进度3.5....校验数据生成情况使用select count(*) from dept union all select count(*) from emp; 查看dept表和emp表共有多少条测试数据查询结果分别为100

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