[Java][算法 滑动窗口]Day 02---LeetCode 热题 100---08~09

第一题  无重复字符串的最长子串

思路

其实就是在字符串S中 找到没有重复的最长子串的长度  这道题的难点就是在于如何判断最长并且无重复

首先 最长长度  可以使用变量max记录保存   

再者 判断有无重复  最简单的方法就是  暴力遍历法  即对于每次找的子串都再次寻找遍历一次  判断是否已有字符  自然  这种方法判断的话 时间复杂度会不是一般的高

当然 算法优化我们慢慢再讨论  最直接的思路就是如此

解法一：暴力法

我们的暴力当然和上述思路不太一样  我们对于是否重复  可以直接利用Map集合key不能重复的特点  然后使用containKey()方法直接进行判断

class Solution {
   public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
// 对于S的特殊情况直接返回0
        if(s==null || s.length()==0) return 0;
//将S转化为char数组[]  遍历该数组 然后进行判断
        char[] charArray = s.toCharArray();int max=1;
        Map map=new HashMap<>();
//遍历  每次遍历开始就是认定为子串的起始字符
        for(int i=0;i< charArray.length;i++){
//每次记录完一次后 需要把map清空
            map.clear();
            map.put(charArray[i],i); //将第一个字符放入
            for(int j=i+1;j< charArray.length;j++){
                if(map.containsKey(charArray[j])){ // 利用containKey方法直接判断
                    if(map.size()>max) max=map.size(); // 判断当前map长度和max进行比较
                    break;
                }else{
                    map.put(charArray[j],j);
                }
            }
            if(map.size()>max) max=map.size();
        }
        return max;
    }
}

解法二：滑动窗口法

所谓滑动窗口，其实就是在字符串中先选定一段，把这段作为一个可以滑动的窗口，这个窗口类似于队列，每次判断队列中字符是否满足题目条件，不满足即向左滑动（这是整体情况下 一般是向左  自然 也可以只会滑动右边界），滑动窗口的时候，自然左边会少一位，右边会多一位。

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        if (s.length()==0) return 0;
        HashMap map = new HashMap();
        int max = 0;
        int left = 0;
        for(int i = 0; i < s.length(); i ++){
            if(map.containsKey(s.charAt(i))){ //判断是否存在已有队列中
//有的话 找到map中该重复的元素的索引位置 判断两者索引大小 通过对索引的判断 不断向右滑动变化起点
                left = Math.max(left,map.get(s.charAt(i)) + 1);  
            }
            map.put(s.charAt(i),i);//不存在则添加到map中
            max = Math.max(max,i-left+1); // 更新最大长度
        }
        return max;
        
    }
}

第二题  找到字符串中所有字母异位词

思路

和第一题类似 也是遍历找子串  只是这个题目判断依据  不是重复 而是找异位词  异位词的定义我们之前也遇到过 简单来说 就是字母组成一样   如果是异位词 那么排序后的字符串两者一定是一样的  所以我们对其的判断方式就是排序后是否一样  那么这道题的解题思路就很明确

需要注意字符串长度  判null等特殊情况

解法一：暴力法

同样的 直接暴力遍历  然后判断是否为异位词就行即可

class Solution {
    public List findAnagrams(String s, String p) {
        if(s==null||p.length()>s.length()) return new ArrayList<>();
        char[] pArray = p.toCharArray();
        Arrays.sort(pArray);
        ArrayList list = new ArrayList<>();
        int i=0;int l=p.length();
        //   abvdef   ab
        for(i=0;i<=s.length()-l;i++){
            char[] sArray = s.substring(i, i + l).toCharArray();
            Arrays.sort(sArray);
            if(String.valueOf(pArray).equals(String.valueOf(sArray))){
                list.add(i);
            }
        }
        return list;
    }
}

我们是采用排序的方式进行判断异位词  当然也可以采用哈希表映射 统计字母次数的方式  代码如下

class Solution {
    public List findAnagrams(String s, String p) {
        int sLen = s.length(), pLen = p.length();

        if (sLen < pLen) {
            return new ArrayList();
        }

        List ans = new ArrayList();
        int[] sCount = new int[26];
        int[] pCount = new int[26];
        for (int i = 0; i < pLen; ++i) {
            ++sCount[s.charAt(i) - 'a'];
            ++pCount[p.charAt(i) - 'a'];
        }

        if (Arrays.equals(sCount, pCount)) {
            ans.add(0);
        }

        for (int i = 0; i < sLen - pLen; ++i) {
            --sCount[s.charAt(i) - 'a'];
            ++sCount[s.charAt(i + pLen) - 'a'];

            if (Arrays.equals(sCount, pCount)) {
                ans.add(i + 1);
            }
        }

        return ans;
    }
}

解法二：滑动窗口法

我们不再分别统计滑动窗口和字符串 p 中每种字母的数量，而是统计滑动窗口和字符串 p 中每种字母数量的差；并引入变量 differ来记录当前窗口与字符串 p 中数量不同的字母的个数，并在滑动窗口的过程中维护它。

在判断滑动窗口中每种字母的数量与字符串 ppp 中每种字母的数量是否相同时，只需要判断 differ是否为零即可

class Solution {
    public List findAnagrams(String s, String p) {
        List res = new ArrayList();
        int sLen = s.length();
        int pLen = p.length();

        if(sLen < pLen) {
            return res;
        }
        //表示字母出现次数差距
        //count[x] = 0  表示 s与p中字母x出现次数相同 都出现了n次(n>=0)
        //count[x] = n  表示 在s中字母x出现次数比p多 多出现了n次(n>0)
        //count[x] = -n 表示 在s中字母x出现次数比p少 少出现了n次(n>0)
        int[] count = new int[26];

        for(int i = 0; i < pLen; i++){
            ++count[s.charAt(i)-'a'];
            --count[p.charAt(i)-'a'];
        }
        //表示字母差异个数
        int differ = 0;
        for(int j = 0; j < 26; j++){
            if(count[j]!=0)++differ;
        }

        if(differ==0){
            res.add(0);
        }
        //向右滑动
        for(int i = 0; i < sLen - pLen; i++){
            //缩减时只考虑count[x]==1与count[x]==0的情况
            //因为缩减时字母x减少，count[x]会减去1
            //(1)count[x]==1时(次数差距1次，不相同)  
            //count[x]==0 -> 次数相同 -> 不相同变相同，字母差异个数减少1 -> differ--

            //(2)count[x]==0时(次数相同)  
            //count[x]==-1 -> 次数差距变为1次->相同变不相同 ，字母差异个数增加1 -> differ++

            //(3)count[x]==-1时(次数不相同) -> count[x]==-2 次数还是不相同-> 字母差异数不变

            //(4)count[x]==2时(次数不相同)  -> count[x]==1 次数还是不相同-> 字母差异数不变


            //左缩减一位，i
            if (count[s.charAt(i) - 'a'] == 1) {  
                //窗口中s子串左边减少一个s[i]的数量(把原来多出来的1个s[i]去掉，变得相同)
                //两个字符串字母差距缩小
                --differ;
            } else if (count[s.charAt(i) - 'a'] == 0) {  
                //窗口中s子串左边减少一个s[i]的数量(把原来相同数量的s[i]的减少了1个，数量变得不相同)
                //两个字符串字母差距增大
                ++differ;
            }
            //窗口中s子串左边减少一个字母s[i]
            --count[s.charAt(i) - 'a'];

            //添加时只考虑count[x]==-1与count[x]==0的情况，原因分析与缩减时类似
            //右添加一位，i+pLen
            if (count[s.charAt(i + pLen) - 'a'] == -1) {  
                //窗口中s子串右边增加一个s[i+pLen]的数量(把原来缺少的1个s[i]加上，数量变得相同)
                //两个字符串字母差距缩小
                --differ;
            } else if (count[s.charAt(i + pLen) - 'a'] == 0) {  
                //窗口中s子串右边增加一个s[i+pLen]的数量(把原来相同数量的s[i]多加了1个，变得不相同)
                //两个字符串字母差距增大
                ++differ;
            }
            //窗口中s子串右边增加一个字母s[i+pLen]
            ++count[s.charAt(i + pLen) - 'a'];
            //两个字符串字母差距为0
            if (differ == 0) {
                res.add(i + 1);
            }
        }
        return res;  
    }
}