介绍
今天我们将开始概述用于解决各种算法问题的概念。对某个概念的理解可能会给你一个直觉，从哪个角度开始思考潜在的解决方案。
有不同但没有太多的概念。今天我将把你的注意力集中在滑动窗口概念上。
滑动窗口
滑动窗口的概念比乍一看要复杂一些。我将通过实际例子来证明这一点。现在，请记住，概念性的想法是我们将有一些必须移动的窗口。让我们立即从示例开始吧。
假设您有一个整数数组和预定义的子数组大小。你被要求找到这样一个子数组（又名窗口），其值的总和将是最大的。
array = [1, 2, 3]window_size = 2# conceptuallysubarray_1 = [1, 2] --> sum 3subarray_2 = [2, 3] --> sum 5maximum_sum = 5
嗯，看起来很简单：
(1) 尺寸为 2 的滑动窗
(2) 2 个子数组
(3) 计算每一项的总和(4) 找出它们之间的最大值
让我们实现它吧。
def foo(array: list[int], size: int) -> int: maximum = float("-inf") for idx in range(size, len(array)+1): left, right = idx-size, idx window = array[left:right] maximum = max(maximum, sum(window)) return maximum
嗯，看来我们刚刚有效地使用了滑动窗口的概念。事实上，不完全是。通过了解解决方案的时间复杂度，我们可以得到“证明”。
复杂度为 o(l)*o(w)，其中 l 是数组中窗口的数量，w 是窗口中元素的数量。换句话说，我们需要遍历l个窗口，对于每个第l个窗口，我们需要计算w个元素的总和。
这里有什么问题吗？让我们概念性地描述回答问题的迭代。
array = [1, 2, 3, 4]window_size = 3iterations1 2 3 4 5|___| |___| |___|
答案是，即使我们滑动数组，在每次迭代中我们都需要“重新计算”在上一次迭代中已经计算过的 k-1 个元素。
基本上，这种见解应该建议我们提出一个问题：
“有没有办法利用上一步的计算？”
答案是肯定的。我们可以通过将窗口元素的第一个和下一个元素相加和相减来得到窗口元素的总和。让我把这个想法写入代码中。
def foo(array: List[int] = None, size: int = 0) -> int window_start, max_, window_sum_ = 0, float("-inf"), 0 for window_end in range(len(array)): if window_end > size - 1: window_sum_ -= array[window_start] window_start += 1 window_sum_ += array[window_end] max_ = max(max_, window_sum_) return max_assert foo(array=[1, 2, 3, 4], size=3) == 9
在这里我们可能会看到，当我们构造长度为 size 的子数组时，我们开始从窗口总和中减去第一个元素，这使得我们可以重用上一步的计算。
现在，我们可以说我们有效地利用了滑动窗口的概念，同时我们得到了检查时间复杂度的证明，时间复杂度从 o(l*w) 减少到 o(l)，其中 l 是我们将滑动的窗口数量。
我想强调的主要思想，滑动窗口概念不仅仅是用特定大小的窗口来切片可迭代对象。
让我给你一些问题，我们将学习如何检测问题可能涉及滑动窗口概念以及你到底可以对窗口本身做什么。
问题概述
由于我在这里只讨论概念，因此我会跳过“如何计算窗口内的某些内容”。
问题一
给定一个数组，求其中所有大小为 k 的连续子数组的平均值。
滑动窗口？ -连续子数组第一个关键字，这意味着我们应该照顾窗口，它代表一个连续的子数组。我们知道滑动窗口的大小吗？ – 是的，k，我们得到了窗口的大小，它应该是 k 的长度。我们到底应该在滑动窗口内管理/检查什么？ – 找出…的平均值好，现在我们可以这样定义该方法：使用大小为 k 的窗口迭代输入数组。在每次迭代中计算窗口的平均值…
问题二
给定一个正数数组和一个正数 k，找到大小为 k 的任何连续子数组的最大和。
滑动窗口？ – 再次连续子数组，第一个关键字，这意味着我们应该处理窗口，它代表一个连续子数组。我们知道滑动窗口的大小吗？ – 是的，k，我们得到了窗口的大小，它应该是 k 的长度。我们到底应该在滑动窗口内管理/检查什么？ – .. 总和 …现在：使用大小为 k 的窗口遍历输入数组。在每次迭代中计算窗口的总和…
问题三
给定一个正数数组和一个正数 s，找到总和大于或等于 s 的最小连续子数组的长度。
滑动窗口？ – 再次连续子数组，第一个关键字，这意味着我们应该处理窗口，它代表一个连续子数组。我们知道滑动窗口的大小吗？ – 其实不，我们需要弄清楚。我们到底应该在滑动窗口内管理/检查什么？ – …总和是 >= 到 s …现在，我们可以这样定义该方法：“首先，迭代输入数组并构造这样的第一个窗口，它将满足条件（总和为 >= 到 s）。完成后，移动窗口，管理窗口开始和结束…”
问题四
给定一个字符串，找到其中不超过 k 个不同字符的最长子字符串的长度。
滑动窗口？ – 最长的子串，第一个关键字，这意味着我们应该照顾代表子串的窗口。我们知道滑动窗口的大小吗？ – 不，我们需要弄清楚。我们到底应该在滑动窗口内管理/检查什么？ – …不同字符的数量…这里的方法有点复杂，所以我在这里跳过。
问题五
给定一个整数数组，其中每个整数代表一棵果树，给你两个篮子，你的目标是在每个篮子里放入最大数量的水果。唯一的限制是每个篮子只能放一种水果。
你可以从任何一棵树开始，但一旦开始你就不能跳过一棵树。您将从每棵树上采摘一种水果，直到您无法采摘为止，也就是说，当您必须从第三种水果中采摘时，您将停止。
编写一个函数来返回两个篮子中水果的最大数量。
好像不是那么明显，我们先简化一下条件。
有一个输入数组。数组可能仅包含 2 个不同的数字（桶）。要求你找到长度最大的连续子数组。
现在更容易看出我们可能会使用滑动窗口概念。
滑动窗口？ – 连续子数组我们知道滑动窗口的大小吗？ – 不，我们需要弄清楚。我们到底应该在滑动窗口内管理/检查什么？ – …数字是否不同以及窗口的长度…问题六
给定一个字符串和一个模式，找出该字符串是否包含该模式的任何排列。
首先，我们有 2 个字符串，原始字符串和模式字符串。我们知道我们已经以某种方式比较了原始和模式，这导致了这个想法，我们需要构建模式大小的窗口并进一步执行排列检查。这意味着，我们可以使用滑动窗口概念。
尾奏
当您处理滑动窗口时，请记住以下问题：
你了解窗户的尺寸吗你知道如何建造窗户吗你知道如何移动/缩小窗口吗你了解什么是有效/无效窗口吗你知道如何让无效窗口变成有效窗口吗
以上就是与你交谈系列#2的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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