网站建设有什么方法连接数据库博客营销案例
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
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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
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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
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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
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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：
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第一题让求大于某个数的最小子数组长度
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while里面最大限度的压缩，只要满足就压缩
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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
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while (sum >= s) {result = Math.min(result, right - left + 1);sum -= nums[left++];}
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第二题让求最多包含两类（<=2）的最长子序列长度
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while里面最小程度的压缩
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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
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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);
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