滑动窗口技术详解：高效解决子数组问题
滑动窗口是一种在数组或字符串等输入数据中定义窗口（或范围）并移动该窗口以执行特定操作的技术。它广泛应用于算法中，例如查找特定和的子数组、查找具有唯一字符的最长子字符串等。
滑动窗口主要分为两种类型：
何时使用滑动窗口？
当需要计算最大或最小子数组，或执行任何与子数组相关的操作时，滑动窗口通常是高效的解决方案。
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滑动窗口通用模板:
<code>function fn(arr):
left = 0
for (int right = 0; right < arr.length; right++):
// 在窗口内执行操作
// ...
// 根据条件调整左指针 left
// ...</code>示例：最小长度子数组和
给定一个正整数数组 nums 和一个正整数目标 target，找到总和大于等于 target 的子数组的最小长度。如果没有这样的子数组，则返回 0。
测试用例:
target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出: 2 (子数组 [4,3] 长度最小)target = 4, nums = [1,4,4] 输出: 1target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1] 输出: 0暴力法:
暴力法的时间复杂度为 O(n³)。
滑动窗口法:
算法:
left 和 right，以及变量 currentSum (当前窗口和) 和 minLen (最小窗口长度)。right 指针。target。如果大于等于，则尝试缩小窗口，移动 left 指针直到窗口和不再满足条件，并更新 minLen。right 指针遍历完数组。时间复杂度: O(n) 空间复杂度: O(1)
通过滑动窗口算法，我们将时间复杂度从 O(n³) 降低到 O(n)。
以上就是滑动窗口|| python ||数据结构和算法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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