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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。...先敲个黑板 下面一共有两种写法，第一种是按自己理解写的，是过了的，但是 感觉懂了但没完全懂。。。（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。...因为我们计算的是连续的子数组的个数，每次右指针移动、加入一个新的右边的数值的时候，在满足l到r的乘积小于k的前提下，总的ans的增加量就是新的值、新的值与之前所有可连续的值的组合，这个就用到一点点数学知识了...因为当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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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。...（例如，[1,2,3,1,2] 中有 3 个不同的整数：1，2，以及 3。） 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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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。...（例如，[1,2,3,1,2] 中有 3 个不同的整数：1，2，以及 3。） 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]....而「最多存在 KK 个不同整数的子区间的个数」与「恰好存在 K 个不同整数的子区间的个数」的差恰好等于「最多存在 K - 1K−1 个不同整数的子区间的个数」。

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长度最小的子数组（滑动窗口）

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 。...————滑动窗口 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。   ...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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长度最小的子数组(滑动窗口)

今天给大家分享一道 facebook 的面试题，也就是 Leetcode 209. 长度最小的子数组，提供滑动窗口解题思路，供大家参考。...滑动窗口解法： 假设下标从 i 到 j 连续子数组元素和为 sum，如下图示： ? 如果当前的 sum 小于 s，则将下标 j 右移，将其后面一个数组元素也加入到 sum 中，如下如示： ? ?...然后再从下标 i 不断右移，缩小该连续子数组的和 sum，在将 i 不断右移过程中，某一时刻 sum < s，如下图示： ?...整个过程一直保持着一个窗口，其长度不是固定的，但是是被 i 和 j 这两个索引所定义的，窗口不停向前滑动去寻找满足题意的连续子数组。...为滑动窗口 while (left < numsSize) { // sum 小于 s，窗口的右边界向前拓展，但要保证右边界 right 不越界 if ((right

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绝对差不超过限制的最长连续子数组(滑动窗口)(双指针)

题目 给你一个整数数组 nums ，和一个表示限制的整数 limit，请你返回最长连续子数组的长度，该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于 limit 。...如果不存在满足条件的子数组，则返回 0 。...因此，满足题意的最长子数组的长度为 2 。...4,2,2,2,4,4,2,2], limit = 0 输出：3 提示： 1 <= nums.length <= 10^5 1 <= nums[i] <= 10^9 0 <= limit <= 10^9 思路 根据题意可以理解为子数组必须满足当前子数组最大值和最小值的差小于等于...limit，所以可以采用multiset方便求子数组的最大值和最小值，当不满足情况时将窗口的最左边一一剔除直到满足，所以要用到双指针。

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LeetCode209.滑动窗口算法原理图解(Kotlin语言):长度最小的子数组

LeetCode209.滑动窗口算法原理图解(Kotlin语言):长度最小的子数组 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 sum ≥ 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。...*/ /** * 常规思路:暴力破解 * * 时间复杂度：O(n^3) 对数组里的每一个元素，我们从它开始枚举所有的子数组，需要的时间为 O(n^2) 将每一个子数组求和的时间复杂度为：O(n...= Int.MAX_VALUE) ans else 0 } /** * 滑动窗口: * 解题思路 思路： 当输出或比较的结果在原数据结构中是连续排列的时候，可以使用滑动窗口算法求解。...将两个指针比作一个窗口，通过移动指针的位置改变窗口的大小，观察窗口中的元素是否符合题意。 初始窗口中只有数组开头一个元素。 当窗口中的元素小于目标值，右指针向右移，扩大窗口。

1.3K20

绝对差不超过限制的最长连续子数组----双指针篇3，滑动窗口篇2

绝对差不超过限制的最长连续子数组题解集合 暴力法 滑动窗口和双指针 利用单调队列找出当前滑动窗口的最大最小值 单调队列的优化思路 总结 ---- 暴力法 思路:列举出所有满足条件的子数组，从中找出最大的长度...; } } return maxLen; } }; ---- 滑动窗口和双指针 思路: 使用滑动窗口保持符合条件的子数组，记录最长长度 怎样确定子数组是否符合条件，需要知道两个关键数据...子数组中的最大值 子数组中的最小值 需要对滑入窗口的数据记录，滑出的数据删除，并且使这些记录方便的算出最大值和最小值 使用 map / multiset 可以在滑入滑出的时候方便的增减对应数据...//当前滑动窗口内的最大元素值减去最小元素值不满足条件 if (m.rbegin()->first - m.begin()->first > limit) { //将i指针指向的滑动窗口最左端的元素移出...思路: 参考滑动窗口和双指针解法，这里只需要确保在未找到更大连续子数组长度的时候，滑动窗口的大小等于当前最长连续子数组长度 做法: //判断当前i指向位置的元素是否是当前滑动窗口内的最大值或者最小值，

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【数据结构和算法】删掉一个元素以后全为 1 的最长子数组

再次申明模板很重要，可以解决一些列的题目。 首先定义四个变量： 左指针 右指针 最长的子串长度 0 的数量 代码思路： 使用 left 和 right 两个指针，分别指向滑动窗口的左右边界。...滑动窗口长度的最大值就是所求。记得最后要减去 1 ，因为子数组里还多了一个 0 。 2.2 滑动窗口解题模板 滑动窗口算法是一种常用的算法，用于解决数组或列表中的子数组问题。...下面是一个滑动窗口算法的解题模板： 定义窗口大小：首先需要确定滑动窗口的大小，即每次滑动时包含的元素个数。 初始化窗口：将窗口的起始位置设置为0，窗口大小设置为n，其中n为数组或列表的长度。...计算窗口中的元素和：使用一个变量sum来记录当前窗口中的元素和，初始值为0。 移动窗口：从左到右依次遍历数组或列表，每次将当前元素加入窗口中，并更新sum的值。...移动窗口：如果当前窗口中的元素和不满足题目要求，则将窗口向右移动一位，并更新sum的值。 重复步骤4-6，直到遍历完整个数组或列表。

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找两个和为目标值且不重叠的子数组 Krains 2020-07-30 09:50:18 动态规划滑动窗口

# 题目链接 # 滑动窗口+动态规划 首先看看能否使用双指针 单调性：在[i, j]的区间和是小于等于target的条件下，即sum(i,j)>=targetsum(i, j)>=targetsum(...i,j)>=target，假设窗口[i, j]满足条件且是以j结尾的最大区间，如果此时j往后移了一位，因为arr数组所有元素是大于0的，因此sum(i,j+1)>sum(i,j)sum(i, j+1)>...如果数组元素都大于0，可以使用双指针，如果可正可负或者有0就不能使用。 如果不能使用双指针，那么可以使用前缀和加哈希的方式快速找到满足条件的区间。 如何选取两个互不重叠的区间且它们长度之和最小呢？...i-1之前的最小的区间长度之和，这样就能满足两个窗口不重叠且长度之和最小。...-1 : ans; } } # 复杂度分析 时间复杂度：O(n)O(n)O(n)，一次扫描 空间复杂度：O(n)O(n)O(n)，用了一个dp数组

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LeetCode 03：面试关：如何找出字符串中无重复最长子串？

因此，可采取滑动窗口的方法来降低时间复杂度。 什么是滑动窗口？ 滑动窗口算法是在一个特定大小的字符串或数组上进行操作，而不在整个字符串和数组上操作，这就降低了问题的复杂度，从而也降低了循环的嵌套深度。...滑动窗口主要应用在数组和字符串的场景。...简单示例 先通过一个简单的示例来看一下滑动窗口的运作，比如有一个数组[1,3,5,6,2,2]，设定滑动窗口（window）大小为3，那么当窗口从数组开始位置滑动到最终位置时依次计算每个窗口内3个元素的和...对于类似“请找到满足 xx 的最 x 的区间（子串、子数组）的 xx ”这类问题都可以使用该方法进行解决。...以字符串“dvdf”为例，通过下图来演示滑动的过程。 ? 在上述流程中，可分解为以下步骤： （1）选定初始值left=right=0，也就是窗口[0,0]。

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【动手学深度学习笔记】之二维卷积层

1.1 二维互相关运算 1.1.1 原理分析 在二维互相关运算中， 卷积窗口从左上角开始，每次向右滑动一列，直至到达最右边，然后回到最左边的列并向下滑动一行，继续重复上面的动作，直至到达右下角。...当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与卷积窗口数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。 听着实在是复杂，看个实例吧。...根据互相关运算的过程，首先核数组会和 、、、 进行运算 然后向右滑动一列，核数组与 、、、 进行运算 上一次卷积窗口已经滑到了最右列，所以现在卷积窗口回到最左侧列并向下滑动一行，核数组与 、、、 进行运算...现在卷积窗口滑动到了右下角，核数组与 、、、 进行运算 最后将四次运算的数，与窗口滑动同顺序排列在输出二维数组中，得到输出二维数组。...1.1.2 程序实现 分析上述过程可知，输出数组的大小与输入数组、核数组存在关系： 式中， 分别为输出数组、输入数组和核数组的行数； 分别为输出数组、输入数组和核数组的列数。

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NumPy迎规模最大版本更新，新增函数注释等功能，支持Python 3.7+

---- 磐创AI分享 来源：geekwire 编辑：白峰 【导读】NumPy 1.20.0 版本上线，最新亮点包括 NumPy 函数注释、为数组提供滑动窗口视图等。...新函数与 shuffle 和 permutation 不同，给定轴索引的子数组会被换算。...例如，现在可以对一个二维数组的行或列进行换算； （2）sliding_window_view 为 numpy 数组提供了一个滑动窗口视图。...numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view 在 numpy 数组上构造视图，提供对数组的滑动或移动窗口访问。...在很长一段时间，np.int 是 int 的别名，但常常对新手造成困扰，这主要是历史原因造成的。 下表显示了已弃用别名的完整列表，其中第三列为备用 NumPy 名称。 ?

52010

NumPy迎规模最大版本更新，新增函数注释等功能，支持Python 3.7+

机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 NumPy 1.20.0 版本上线，最新亮点包括 NumPy 函数注释、为数组提供滑动窗口视图等。...新函数与 shuffle 和 permutation 不同，给定轴索引的子数组会被换算。...例如，现在可以对一个二维数组的行或列进行换算； （2）sliding_window_view 为 numpy 数组提供了一个滑动窗口视图。...numpy.lib.stride_tricks.sliding_window_view 在 numpy 数组上构造视图，提供对数组的滑动或移动窗口访问。...在很长一段时间，np.int 是 int 的别名，但常常对新手造成困扰，这主要是历史原因造成的。 下表显示了已弃用别名的完整列表，其中第三列为备用 NumPy 名称。 ?

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Spark笔记16-DStream基础及操作

DStream 无状态转换操作 map：每个元素采用操作，返回的列表形式 flatmap：操作之后拍平，变成单个元素 filter：过滤元素 repartition：通过改变分区的多少，来改变DStream...进行聚合 join：K相同，V进行合并同时以元组形式表示 有状态转换操作 在有状态转换操作而言，本批次的词频统计，会在之前的词频统计的结果上进行不断的累加，最终得到的结果是所有批次的单词的总的统计结果...滑动窗口转换操作 主要是两个参数(windowLength, slideInterval) 滑动窗口的长度 滑动窗口间隔 两个重要的函数 第二个函数中增加逆向函数的作用是减小计算量 #...import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if...import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext if __name__ == "__main__": if

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【数据结构和算法】最大连续1的个数 III

滑动窗口长度的最大值就是所求。 2.2 滑动窗口解题模板 滑动窗口算法是一种常用的算法，用于解决数组或列表中的子数组问题。...下面是一个滑动窗口算法的解题模板： 定义窗口大小：首先需要确定滑动窗口的大小，即每次滑动时包含的元素个数。 初始化窗口：将窗口的起始位置设置为0，窗口大小设置为n，其中n为数组或列表的长度。...计算窗口中的元素和：使用一个变量sum来记录当前窗口中的元素和，初始值为0。 移动窗口：从左到右依次遍历数组或列表，每次将当前元素加入窗口中，并更新sum的值。...移动窗口：如果当前窗口中的元素和不满足题目要求，则将窗口向右移动一位，并更新sum的值。 重复步骤4-6，直到遍历完整个数组或列表。...下面是一个具体的例子，使用滑动窗口算法求解数组中连续子数组的最大和： def maxSubArray(nums): if not nums: return 0

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【数据结构和算法】子数组最大平均数 I

2.1 滑动窗口含义 滑动窗口算法是一种在数组或列表中寻找特定元素的强大工具，可以高效地解决一系列问题。 例如找到一个数组中最大的K个元素、在一个数组中查找子数组的数量等等。...滑动窗口算法的核心思想是在数组或列表中保持一个连续的、大小固定的窗口，并在遍历过程中动态地调整窗口的位置。...2.2 滑动窗口一般解法 滑动窗口算法是一种常见的算法技巧，用于解决一些数组或字符串相关的问题。...下面将详细介绍滑动窗口算法的工作原理和应用场景： 工作原理： 窗口大小：滑动窗口算法通过设定一个窗口的大小来解决问题。窗口通常是一个连续的子数组或子字符串。...更新解：根据窗口的移动和调整，更新问题的解，并记录或返回所需的结果。 应用场景： 最小/最大子数组/子字符串：寻找给定数组或字符串中满足特定条件的最小或最大的子数组或子字符串。

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