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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