ツーポインタとスライディング ウィンドウのパターン

パターン 1: 定数ウィンドウ (ウィンドウ = 4 または何らかの整数値など)

たとえば、(-ve および ve) の整数の配列が与えられた場合、サイズ k.

パターン 2:(可変ウィンドウ サイズ) を持つ最大の部分配列/部分文字列 例: sum

• アプローチ:
  • ブルートフォース: 考えられるすべての部分配列を生成し、最大長の部分配列を選択します 合計
• 最良/最適: 2 つのポインターとスライディング ウィンドウを利用して、時間の複雑さを O(n) に削減します。

パターン 3: が sum=k のような部分配列/部分文字列の番号。
これは、いつ拡大するか (右)、いつ縮小するか (左) が難しくなるため、解決するのが非常に困難です。

この問題は パターン 2
を使用して解決できます sum =k.

• これは次のように分解できます

  • sum
  • sum になります。

パターン 4: 最短/最小ウィンドウを見つける

パターン 2 のさまざまなアプローチ:
例: sum

public class Sample{
    public static void main(String args[]){
        n = 10;
        int arr[] = new int[n];

        //Brute force approach for finding the longest subarray with sum  k) break; /// optimization if the sum is greater than the k, what is the point in going forward? 
            }
        }

2 つのポインターとスライディング ウィンドウを使用したより良いアプローチ

        //O(n n) in the worst case r will move from 0 to n and in the worst case left will move from 0 0 n as well so 2n
        int left = 0;
        int right =0;
        int sum = 0;
        int maxLen = 0;
        while(right k){
                sum = sum-arr[left];
                left  ;
            }
            if(sum 



最適なアプローチ: 

部分配列が見つかったらその長さを maxLen に保存することはわかっていますが、 arr[right] を追加するときに合計が k を超えた場合、現在は sum = sum-arr[left] を実行して left を実行することで左に縮小しています。 

現在の Max 長さが maxLen であることがわかっています。左側のインデックスを縮小し続けると、条件 ( maxLen である別の部分配列を見つけると、maxLen のみが更新されます。

最適なアプローチは、サブ配列が条件 (


        int right =0;
        int sum = 0;
        int maxLen = 0;
        while(right k){// this will ensure that the left is incremented one by one (not till the sum