滑动窗口总结来看只有两类题型最为常见，一种是普通的滑动窗口，维护一个窗口，在窗口中寻找符合条件的最长字数组或者子串；还有一种是还要维护一个单调队列，在滑动窗口中寻找通过单调队列的排序寻找最值
基本框架
滑动窗口由一对不断变化边界的双指针实现，双指针不断维护窗口的大小和左右边界，然后更新窗口内的答案，窗口大小是由题目规定的：
// 使用合适的数据结构做窗口
XXX<> windows = new XXX<>();
// 初始化左右边界
int left = 0,right = 0;
// 维护右边界
while(right < nums.size()){
// 窗口添加元素
windows.add(nums[right]);
right ++;
//在此处进行窗口内数据的更新
/**更新完成可以选择debug**/
// 维护左边界
while(判断窗口是否需要收缩){
// 窗口缩小
windows.remove(left);
left ++;
//在此处进行窗口内数据的更新
}
}
这样的时间复杂度是O(n)，遍历一次数组就可以得出结果了
例题
给你一个字符串
s、一个字符串t。返回s中涵盖t所有字符的最小子串。如果s中不存在涵盖t所有字符的子串，则返回空字符串""。注意：
- 对于
t中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于t中该字符数量。- 如果
s中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。示例 1：
输入： s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC" 输出： "BANC" 解释： 最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。示例 2：
输入： s = "a", t = "a" 输出： "a" 解释： 整个字符串 s 是最小覆盖子串。示例 3:
输入: s = "a", t = "aa" 输出: "" 解释: t 中两个字符 'a' 均应包含在 s 的子串中， 因此没有符合条件的子字符串，返回空字符串。提示：
m == s.lengthn == t.length1 <= m, n <= 105s和t由英文字母组成进阶： 你能设计一个在
o(m+n)时间内解决此问题的算法吗？
class Solution {
public String minWindow(String s, String t) {
Map<Character,Integer> need = new HashMap<>();
Map<Character,Integer> window = new HashMap<>();
// 定义左右边界
int left = 0,right = 0;
// 保存需要统计的元素
for(char c:t.toCharArray()){
need.put(c,need.getOrDefault(c,0) + 1);
}
// 窗口中满足需要的字符个数
int nums = 0;
// 最小覆盖字串索引的起始点和结束点
int start = 0,len = Integer.MAX_VALUE;
// 开始维护右边界
while(right < s.length()){
char c = s.charAt(right);
right ++;
// 更新窗口内数据
// 判断该元素是否是被需要的
if(need.containsKey(c)){
window.put(c,window.getOrDefault(c,0) + 1);
// 如果元素在窗口内出现次数和t字符串内数字一样，则更新字符串个数
if(window.get(c).equals(need.get(c))){
nums ++;
}
}
// 更新左边界
// 判断窗口内数据数量
while(nums == need.size()){
// 更新最小覆盖子串的长度
if(right - left < len){
start = left;
len = right - left;
}
// 移除窗口的字符
char d = s.charAt(left);
// 缩小窗口
left ++;
if(need.containsKey(d)){
if(window.get(d).equals(need.get(d))){
nums --;
}
window.put(d,window.get(d) - 1);
}
}
}
// 返回最小覆盖子串
return len == Integer.MAX_VALUE ?
"" : s.substring(start, start + len);
}
}
单调队列
单调队列一般用于寻找窗口内最值，当数据加入到队列时，队列会自动比较队列内数据的大小
class MyQueue{
// 在队尾添加元素 n，在push的时候维护队列内元素的排列
void push(int n);
// 返回当前队列中的最大值
int max();
// 队头元素如果是 n，删除它
void pop(int n);
}
