划破长空：极速理解“滑动窗口”算法

2023-11-30 03:01:10

滑动窗口的精彩亮相：算法宇宙的璀璨之星

滑动窗口算法在字符串或数组中普遍存在，它是一个令人兴奋的概念。你可以把窗口想象成一个聚焦镜片，它可以让你专注于数组或字符串中的一系列元素，并随着窗口的移动，不断调整关注的焦点。这就像在观看一部电影时，你把目光放在屏幕上的一小部分，随着情节的展开，你的目光也会随着镜头移动。

滑动窗口算法的精妙之处：动态变化，应对自如

滑动窗口算法的精妙之处在于它的动态性。你可以移动窗口的边界，以便不断探索新的元素组合。这种动态性让滑动窗口算法能够在有限的资源内，高效地解决大量问题。滑动窗口算法的优势在于它可以在线地处理数据，而不是像其他算法那样需要将整个数据加载到内存中再进行处理。这使得滑动窗口算法在处理大规模数据时非常高效。

剑指 LeetCode 热题 HOT 100 3. 无重复字符的最长子串：滑动窗口算法的演武场

LeetCode 热题 HOT 100 3. 无重复字符的最长子串就是一个绝佳的例子，它完美地展示了滑动窗口算法的威力。在这个问题中，你需要找到一个不包含重复字符的最长子串。滑动窗口算法的登场，让这个问题的求解变得轻松而优雅。

算法步骤
- 使用两个指针 left 和 right 来定义窗口的边界。
- 从左向右移动指针 right，直到窗口中包含重复字符。
- 当发现重复字符时，移动指针 left，直到窗口中不再包含重复字符。
- 重复步骤 2 和 3，直到到达字符串的末尾。
- 在这个过程中，记录下窗口的最大长度。
算法复杂度分析
- 时间复杂度：最坏情况下的时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 是字符串的长度。这是因为在最坏的情况下，我们需要检查每个字符是否在窗口中出现过。
- 空间复杂度：空间复杂度为 O(n)，其中 n 是字符串的长度。这是因为我们需要一个哈希表来存储窗口中出现过的字符。