TOP100 滑动窗口
1.3. 无重复字符的最长子串
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。
思路：
其实就是一个队列,比如例题中的 abcabcbb，进入这个队列（窗口）为 abc 满足题目要求，当再进入 a，队列变成了 abca，这时候不满足要求。因此用集合所以要移动这个队列！
移动：
1.我们只要把队列的左边的元素移出就行了，直到满足题目要求！
2.一直维持这样的队列，找出队列出现最长的长度时候，求出解！
另外，时间复杂度：O(n)
代码：
class Solution:
def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
if not s:return 0
left = 0
window = set()
n = len(s)
max_len,cur_len = 0,0
for i in range(n):
cur_len += 1
while s[i] in window:
window.remove(s[left])
left += 1
cur_len -= 1
if cur_len > max_len:max_len = cur_len
window.add(s[i])#不在就给他放入队列
return max_len
2.438. 找到字符串中所有字母异位词
给定两个字符串 s 和 p，找到 s 中所有 p 的 异位词 的子串，返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。
异位词 指由相同字母重排列形成的字符串（包括相同的字符串）。
示例 1:
输入: s = "cbaebabacd", p = "abc" 输出: [0,6] 解释: 起始索引等于 0 的子串是 "cba", 它是 "abc" 的异位词。 起始索引等于 6 的子串是 "bac", 它是 "abc" 的异位词。示例 2:
输入: s = "abab", p = "ab" 输出: [0,1,2] 解释: 起始索引等于 0 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。 起始索引等于 1 的子串是 "ba", 它是 "ab" 的异位词。 起始索引等于 2 的子串是 "ab", 它是 "ab" 的异位词。提示:
1 <= s.length, p.length <= 3 * 10^4s和p仅包含小写字母
思路：
依旧滑动窗口，窗口就是i:i+len(p),然后判断两个字符串是否是异位词
代码：
超时了！没注意到数据规模，有点大，只过了一半，重来！！！
class Solution(object):
def findAnagrams(self, s, p):
result=[]
for i in range(len(s)):
if sorted(s[i:i+len(p)]) == sorted(p):#如果是异位词
result.append(i)
return result这段代码来自大神，等我插个眼，回来再学！！！力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
据说，学会以后，滑动窗口不再有任何问题！
class Solution {
public:
vector findAnagrams(string s, string t) {
unordered_map need, window;
for (char c : t) need[c]++;
int left = 0, right = 0;
int valid = 0;
vector res; // 记录结果
while (right < s.size()) {
char c = s[right];
right++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
if (need.count(c)) {
window[c]++;
if (window[c] == need[c])
valid++;
}
// 判断左侧窗口是否要收缩
while (right - left >= t.size()) {
// 当窗口符合条件时，把起始索引加入 res
if (valid == need.size())
res.push_back(left);
char d = s[left];
left++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
if (need.count(d)) {
if (window[d] == need[d])
valid--;
window[d]--;
}
}
}
return res;
}
}; 滑动窗口算法逻辑：
int left = 0, right = 0;
while (right < s.size()) {
// 增大窗口
window.add(s[right]);
right++;
while (window needs shrink) {
// 缩小窗口
window.remove(s[left]);
left++;
}
}
大神labuladong归纳了使用模板：
/* 滑动窗口算法框架 */
void slidingWindow(string s, string t) {
unordered_map need, window;
for (char c : t) need[c]++;
int left = 0, right = 0;
int valid = 0;
while (right < s.size()) {
// c 是将移入窗口的字符
char c = s[right];
// 右移窗口
right++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
...
/*** debug 输出的位置 ***/
printf("window: [%d, %d)\n", left, right);
/********************/
// 判断左侧窗口是否要收缩
while (window needs shrink) {
// d 是将移出窗口的字符
char d = s[left];
// 左移窗口
left++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
...
}
}
}