C++滑动窗口算法_最短连续包含子串

C++滑动窗口算法_最短连续包含子串滑动窗口算法在一个特定大小的字符串或数组上进行操作,而不在整个字符串和数组上操作,这样就降低了问题的复杂度,从而也达到降低了循环的嵌套深度。如下题给你两个长度相同的字符串,s和t。将s中的第i个字符变到t中的第i个字符需要|s[i]-t[i]|的开销(开销可能为0),也就是两个字符的ASCII码值的差的绝对值。用于变更字符串的最大预算是maxCost。在转化字符串时,总开销应当小于等于该预算,这也意味着字符串的转化可能是不完全的。如果你可以将s的子字符串转

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滑动窗口算法在一个特定大小的字符串或数组上进行操作,而不在整个字符串和数组上操作,这样就降低了问题的复杂度,从而也达到降低了循环的嵌套深度。

如下题

给你两个长度相同的字符串,s 和 t。
将 s 中的第 i 个字符变到 t 中的第 i 个字符需要 |s[i] – t[i]| 的开销(开销可能为 0),也就是两个字符的
ASCII 码值的差的绝对值。

用于变更字符串的最大预算是 maxCost。在转化字符串时,总开销应当小于等于该预算,这也意味着字符串的转化可能是不完全的。

如果你可以将 s 的子字符串转化为它在 t 中对应的子字符串,则返回可以转化的最大长度。

如果 s 中没有子字符串可以转化成 t 中对应的子字符串,则返回 0。

示例 1:

输入:s = “abcd”, t = “bcdf”, cost = 3 输出:3 解释:s 中的 “abc” 可以变为 “bcd”。开销为
3,所以最大长度为 3。 示例 2:

输入:s = “abcd”, t = “cdef”, cost = 3 输出:1 解释:s 中的任一字符要想变成 t
中对应的字符,其开销都是 2。因此,最大长度为 1。 示例 3:

字符串s 字符串t 开销 最大长度
[a] b c d [b] c d f 1 1
[a b] c d [b c] d f 2 2
[a b c] d [b c d] f 3 3
a [b c d] b [c d f] 4 3

只需要返回窗口的大小就是该开销可以转化的最大长度

代码如下

class Solution { 
   
public:
    int equalSubstring(string s, string t, int maxCost) 
    { 
   
        int left = 0;   // 窗口左边界
        int cost = 0;   // 当前窗口消耗
        // i作为窗口右边界
        for (int i = 0; i < s.size(); i++)
        { 
   
            cost += std::abs(s[i] - t[i]);
            // 如果当前窗口消耗大于总开销,则左边界++,缩减窗口
            if (cost > maxCost)
            { 
   
                cost -= std::abs(s[left] - t[left]);
                left++;
            }
        }
        return s.size() - left;
    }
};

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