携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第18天，点击查看活动详情 >>
每日三刷，剑指千题
计划简介：
- 每日三题，以中等题为主，简单题为辅进行搭配。保证质量题1道，数量题3道。
- 每日早通勤在LeetCode手机端选题，思考思路，没答案的直接看题解。
- 每日中午进行编码，时间控制在一小时之内。
- 下班前半小时进行整理总结，并发布到掘金每日更文活动。
说明：
- 基于以前的刷题基础，本次计划以中等题为主，大部分中等题都可以拆分为多个简单题，所以数量保证3，质量保证一道中等题即可。
- 刷题顺序按照先刷链表、二叉树、栈、堆、队列等基本数据结构，再刷递归、二分法、排序、双指针等基础算法，最后是动态规划、贪心、回溯、搜索等复杂算法。
- 刷题过程中整理相似题型，刷题模板。
- 目前进度 139/1000 。
[713]乘积小于 K 的子数组
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回子数组内所有元素的乘积严格小于 k 的连续子数组的数目。
示例 1：
输入：nums = [10,5,2,6], k = 100
输出：8
解释：8 个乘积小于 100 的子数组分别为：[10]、[5]、[2],、[6]、[10,5]、[5,2]、[2,6]、[5,2,6]。
需要注意的是 [10,5,2] 并不是乘积小于 100 的子数组。
解析
滑动窗口经典题，附滑动窗口模板：
滑动窗口 + 变量计数模板：
class Solution {
public int slidingWindow(int[] nums, int k) {
//数组/字符串长度
int n = nums.length;
//双指针，表示当前遍历的区间[left, right]，闭区间
int left = 0, right = 0;
//定义变量统计 子数组/子区间 是否有效
int sum = 0;
//定义变量动态保存最大 求和/计数
int res = 0;
//右指针遍历到数组尾
while (right < n) {
//增加当前右指针对应的数值
sum += nums[right];
//当在该区间内 sum 超出定义范围
while (sum > k) {
//先将左指针指向的数值减去
sum -= nums[left];
//左指针右移
left++;
}
//到 while 结束时，我们找到了一个符合题意要求的 子数组/子串
res = Math.max(res, right - left + 1);
//移动右指针，去探索下一个区间
right++;
}
return res;
}
}
滑动窗口 + 哈希表存储模板：
class Solution {
public String slidingWindow(String s, String t) {
//创建两个哈希表，分别记录 [需要的] 和 [加入的]
Map<Character, Integer> need = new HashMap<>();
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
//创建 [双指针] 和 [有效数量]
int left = 0, right = 0;
int valid = 0;
//外层循环，供右指针遍历
while(right < s.length()){
//创建临时 c 字符，是移入 窗口 内的字符
char c = s.charAt(right);
//进行窗口一系列逻辑更新
...
//判断左指针是否要右移即窗口收缩：有效数量足够满足条件
/* 可能是规定的窗口大小超出了，可能是有效值数量达成了
1. while(valid == need.size())
2. while(right - left + 1 >= s1.length())
*/
while(windows need shrink){
// 创建 d 是要移除窗口的字符
char d = s.charAt(left);
left++;
//进行窗口一系列逻辑更新
...
}
//右指针右移
right++;
}
}
}
Code
class Solution {
public int numSubarrayProductLessThanK(int[] nums, int k) {
if (k <= 1) {
return 0;
}
int n = nums.length;
int left = 0, right = 0;
int ans = 0;
int temp = 1;
while (right < n) {
temp *= nums[right];
while (temp >= k) {
// 重构窗口
temp /= nums[left];
left++;
}
// 计算该窗口内以left开头的子数组有多少
ans += right - left + 1;
right++; // 扩大窗口
}
return ans;
}
}
[1984]学生分数的最小差值
给你一个 下标从 0 开始 的整数数组 nums ，其中 nums[i] 表示第 i 名学生的分数。另给你一个整数 k 。
从数组中选出任意 k 名学生的分数，使这 k 个分数间 最高分 和 最低分 的 差值 达到 最小化 。
返回可能的 最小差值 。
示例 1：
输入：nums = [90], k = 1
输出：0
解释：选出 1 名学生的分数，仅有 1 种方法：
- [90] 最高分和最低分之间的差值是 90 - 90 = 0
可能的最小差值是 0
解析
关键得出排序后结果一定是连续的，不连续就无法用滑动窗口。
Code
class Solution {
public int minimumDifference(int[] nums, int k) {
Arrays.sort(nums);
int ans = nums[k - 1] - nums[0];
for (int i = k; i < nums.length; i++) {
ans = Math.min(nums[i] - nums[i - k + 1], ans);
}
return ans;
}
}
[219]存在重复元素 II
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，判断数组中是否存在两个 不同的索引 i 和 j ，满足 nums[i] == nums[j] 且 abs(i - j) <= k 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。
示例 1：
输入：nums = [1,2,3,1], k = 3
输出：true
解析
套需要记录模板。
Code
class Solution {
public boolean containsNearbyDuplicate(int[] nums, int k) {
// 窗口最大长度为 k
int n = nums.length;
int left = 0, right = 0;
Set<Integer> set = new HashSet<>();
while (right < n) {
while (right - left > k) {
set.remove(nums[left]);
left++;
}
if (!set.add(nums[right])) {
return true;
}
right++;
}
return false;
}
}
\
