滑动窗口

要区分最小和最大滑窗，内层while循环的条件和更新结果的地方

核心：

关键的区别在于，最大滑窗是在迭代右移右边界的过程中更新结果，而最小滑窗是在迭代右移左边界的过程中更新结果。

最小滑窗

给定数组 nums，定义滑窗的左右边界 i, j，求满足某个条件的滑窗的最小长度。

while j < len(nums)://这个while也可用fori代替
    判断[i, j]是否满足条件
    while 满足条件：
        不断更新结果(注意在while内更新！)
        i += 1 （最大程度的压缩i，使得滑窗尽可能的小）
    j += 1

L209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 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，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子数组。

  提示：

  • 1 <= target <= 10^9
  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • 1 <= nums[i] <= 10^5

• 

• class Solution {
  
      // 滑动窗口
      public int minSubArrayLen(int s, int[] nums) {
          int left = 0;
          int sum = 0;
          int result = Integer.MAX_VALUE;
          for (int right = 0; right < nums.length; right++) {
              sum += nums[right];
              //这里要求的是最小子数组，所以这里的while是满足条件的
              //然后在while里面最大程度的压缩i（也就是左边界）
              while (sum >= s) {
                  result = Math.min(result, right - left + 1);
                  sum -= nums[left++];
              }
          }
          return result == Integer.MAX_VALUE ? 0 : result;
      }
  }
  

最大滑窗

给定数组 nums，定义滑窗的左右边界 i, j，求满足某个条件的滑窗的最大长度。

while j < len(nums):
    判断[i, j]是否满足条件
    while 不满足条件：
        i += 1 （最保守的压缩i，一旦满足条件了就退出压缩i的过程，使得滑窗尽可能的大）
    不断更新结果（注意在while外更新！）
    j += 1

L904水果成蓝

• 你正在探访一家农场，农场从左到右种植了一排果树。这些树用一个整数数组 fruits 表示，其中 fruits[i] 是第 i 棵树上的水果 种类 。

  你想要尽可能多地收集水果。然而，农场的主人设定了一些严格的规矩，你必须按照要求采摘水果：

  你只有 两个 篮子，并且每个篮子只能装 单一类型 的水果。每个篮子能够装的水果总量没有限制。
  你可以选择任意一棵树开始采摘，你必须从 每棵 树（包括开始采摘的树）上 恰好摘一个水果 。采摘的水果应当符合篮子中的水果类型。每采摘一次，你将会向右移动到下一棵树，并继续采摘。
  一旦你走到某棵树前，但水果不符合篮子的水果类型，那么就必须停止采摘。
  给你一个整数数组 fruits ，返回你可以收集的水果的 最大 数目。

• 白话题目：求只包含两种元素的最长连续子序列

• class Solution {
      public int totalFruit(int[] fruits) {
          int n = fruits.length;
          Map<Integer, Integer> cnt = new HashMap<Integer, Integer>();
  
          int left = 0, ans = 0;
          for (int right = 0; right < n; ++right) {
              cnt.put(fruits[right], cnt.getOrDefault(fruits[right], 0) + 1);
              //注意这里的while是不满足条件的
              //并且这里统计的ans是在while外面进行更新的！！！！！
              //这个与上面的最小子数组有着本质区别
              while (cnt.size() > 2) {
                  cnt.put(fruits[left], cnt.get(fruits[left]) - 1);
                  if (cnt.get(fruits[left]) == 0) {
                      cnt.remove(fruits[left]);
                  }
                  ++left;
              }
              ans = Math.max(ans, right - left + 1);
          }
          return ans;
      }
  }
  

总结：

• 第一题让求大于某个数的最小子数组长度

  • while里面最大限度的压缩，只要满足就压缩

  • while的条件是大于某个数（即满足题意），并且while每循环一次就更新一下result的长度

  •         while (sum >= s) {
                result = Math.min(result, right - left + 1);
                sum -= nums[left++];
            }
    

• 第二题让求最多包含两类（<=2）的最长子序列长度

  • while里面最小程度的压缩

  • while里的条件是大于2（即与题意相反），并且是while结束后进行更新长度ans

  •         while (cnt.size() > 2) {
                cnt.put(fruits[left], cnt.get(fruits[left]) - 1);
                if (cnt.get(fruits[left]) == 0) {
                    cnt.remove(fruits[left]);
                }
                ++left;
            }
            ans = Math.max(ans, right - left + 1);