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<p>言归正传，快慢指针主要解决链表的问题，通过快慢两个速度，根据快慢指针是否相遇去解决问题。
题目，给出一个链表，编写方法判断是否存在循环，如果存在返回true，不存在返回false。如下：</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class ListNode {
int value = 0;
ListNode next;
ListNode(int value){
this.value = value;
}
}
class LinkedListCycle{
public static void main(String[] args){
ListNode head = new ListNode(1);
head.next = new ListNode(2);
head.next.next = new ListNode(3);
head.next.next.next = new ListNode(4);
head.next.next.next.next = new ListNode(5);
}
public static boolean checkCycle(ListNode head){
// to do
}
}
</code></pre></div></div>
<h3 id="思路">思路</h3>
<p>思路很简单，定义两个指针遍历链表，一个指针一次走一步，一个指针一次走两步，如果这个链表是循环的，那么两个指针就会相遇，即他们指向的数相等；如果走两步的指针指向空，那么表示这个链表已经走完。关于相遇的问题是经过数学推理的,一下找不到链接，后续找到链接再贴出来。直接代码</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>public static boolean checkCycle(ListNode head){
ListNode slow = head;
ListNode fast = head;
while(fast != null && slow != null){
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
if(slow == fast){
return true;
}
}
return false;
}
</code></pre></div></div>
<p>此时时间复杂度是O(N)，N是链表节点， 空间复杂度是O(1)。</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Slow Fast Pointer" /><summary type="html"><![CDATA[今天是2022年的情人，停更了一周，主要还是拖，写写blog，总结之前还是比较充实。还有一天就是元宵了，也意味着2022年春节即将过完。回想看看之前春节期间每天都写，虽然有点水，但还是每天写。]]></summary></entry><entry><title type="html">Two Pointers笔记#2 排除相同数</title><link href="/algorithm/remove-duplicates/" rel="alternate" type="text/html" title="Two Pointers笔记#2 排除相同数" /><published>2022-02-06T00:00:00+08:00</published><updated>2022-02-06T00:00:00+08:00</updated><id>/algorithm/remove-duplicates</id><content type="html" xml:base="/algorithm/remove-duplicates/"><![CDATA[<p>题目， 给出一个排序数组，找出数组中重复的数，其中不能使用额外的存储，返回新的不重复数组长度。示例如下：</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子1
输入: arr=[2, 3, 3, 3, 6, 9, 9]
输出: 4
解释: 其中不重复项是[2,3,6,9]
</code></pre></div></div>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子2
输入: arr=[2, 2, 2, 11]
输出: 2
解释: 其中不重复项是[2, 11]
</code></pre></div></div>
<h3 id="思路">思路</h3>
<p>我们使用Two Pointers的模式解决，其中不能使用额外的存储，意味着只能在数组中进行处理。我们使用一个Pointer去循环整个数组，另一个pointer去做不重复的指向。例如一开始两个Pointer指向2，循环开始，循环数组的pointer下标1，指向3，不重复pointer指向3，继续循环，循环数组的pointer下标2, 指向3，此时不重复pointers指向3，与循环pointer指向数值一样，不重复pointer指向不变，继续循环…看代码</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>public static int remove(int[] arr){
int non = 1;
for(int i=0; i< arr.length; i++){
if(arr[non-1] != arr[i]){
arr[non] = arr[i];
non++;
}
}
return non;
}
</code></pre></div></div>
<p>此时时间复杂度是O(N)，N是数组长度， 空间复杂度是O(1)。</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Two Pointers" /><summary type="html"><![CDATA[题目， 给出一个排序数组，找出数组中重复的数，其中不能使用额外的存储，返回新的不重复数组长度。示例如下：]]></summary></entry><entry><title type="html">Two Pointers笔记#1 找出相等数</title><link href="/algorithm/pair-with-target-sum/" rel="alternate" type="text/html" title="Two Pointers笔记#1 找出相等数" /><published>2022-02-05T00:00:00+08:00</published><updated>2022-02-05T00:00:00+08:00</updated><id>/algorithm/pair-with-target-sum</id><content type="html" xml:base="/algorithm/pair-with-target-sum/"><![CDATA[<p>题目， 给出一个排序数组和一个目标数,找出数组中两两相加等于目标数。示例如下：</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子1
输入: arr=[1, 2, 3, 4, 6], target = 6
输出: [1, 3]
解释: arr的索引1是2，索引3是4，所以2+4 = 6
</code></pre></div></div>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子2
输入: arr=[2, 5, 9, 11], target = 11
输出: [0, 2]
解释: 见例1
</code></pre></div></div>
<h3 id="思路">思路</h3>
<p>这道题不算难，简单的迭代也可以求出两数和，时间复杂度是O(N*logN),因为会逐个循环这个数组迭代。我们使用Two Pointers方法，首先数组进行了排序，所以我们会用根据两数求和不断进行左边或者右边加或者减。</p>
<p>如1+6 > 6, 那么我们需要小一点的数，就是右边开始下一个项，即1+4 < 6, 说明总和小于6，那么左边需要下一个项。参考代码如下</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>public static int[] search(int[] arr, int target){
int left = 0, right = arr.length - 1;
while(left < right){
int current = arr[left] + arr[right];
if(current == target)
return new int[] { left, right};
if(target> current){
left++;
}else{
right--;
}
}
return new int[] { -1,-1};
}
</code></pre></div></div>
<p>此时时间复杂度是O(N)，N是数组长度， 空间复杂度是O(1)。</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Two Pointers" /><summary type="html"><![CDATA[题目， 给出一个排序数组和一个目标数,找出数组中两两相加等于目标数。示例如下：]]></summary></entry><entry><title type="html">Sliding Window 系列笔记6 找出不重复的字符</title><link href="/algorithm/no-repeat-substring/" rel="alternate" type="text/html" title="Sliding Window 系列笔记6 找出不重复的字符" /><published>2022-02-04T00:00:00+08:00</published><updated>2022-02-04T00:00:00+08:00</updated><id>/algorithm/no-repeat-substring</id><content type="html" xml:base="/algorithm/no-repeat-substring/"><![CDATA[<p>题目， 给出一个字符串,找出里面最长的不重复字符长度。示例如下：</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子1
输入: String="aabccbb"
输出: 3
解释: 最长的，不重复字符是"abc",长度是3
</code></pre></div></div>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子2
输入: String="abbbb"
输出: 2
解释: 最长的，不重复字符是"ab",长度是2
</code></pre></div></div>
<h3 id="思路">思路</h3>
<p>依然采用Sliding Window解法，根据之前找出k个不同子字符思路,对比使用HashMap,然后对N项迭代一一进行比对即可。参看如下代码</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class MyClass {
public static int findMaxLength(String str){
int left = 0, maxLength = 0;
Map<Character, Integer> chars = new HashMap<>();
for(int right = 0; right < str.length(); right++){
char rightChar = str.charAt(right);
if(chars.containsKey(rightChar)){
left = Math.max(left, chars.get(rightChar) + 1);
}
chars.put(rightChar, right);
maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1);
}
return maxLength;
}
}
</code></pre></div></div>
<p>此时时间复杂度是O(N)，N是子字符长度， 空间复杂度是O(K)，K表示存在的不重复子项个数.</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Sliding Window" /><summary type="html"><![CDATA[题目， 给出一个字符串,找出里面最长的不重复字符长度。示例如下：]]></summary></entry><entry><title type="html">Sliding Window 系列笔记5 找出最长的2种组合</title><link href="/algorithm/fruits-into-baskets/" rel="alternate" type="text/html" title="Sliding Window 系列笔记5 找出最长的2种组合" /><published>2022-02-03T00:00:00+08:00</published><updated>2022-02-03T00:00:00+08:00</updated><id>/algorithm/fruits-into-baskets</id><content type="html" xml:base="/algorithm/fruits-into-baskets/"><![CDATA[<p>题目， 给出一个字符数组,里面每个字符代表一个类别，只能够从中挑出两种类别，挑选过程中并且不能够中断，求挑选出最长的字符长度。示例如下：</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子1
输入: String=['A', 'B', 'C', 'A', 'C']
输出: 3
解释: 可以从 'C' 开始挑选，那么就是 'C' 'A' 'C'，长度是3
</code></pre></div></div>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子2
输入: String=['A', 'B', 'C', 'B', 'B', 'C']
输出: 5
解释: 可以从 'C' 开始挑选，那么就是 'C' 'B' 'B' 'B' 'C'，长度是5
</code></pre></div></div>
<h3 id="思路">思路</h3>
<p>依然采用Sliding Window解法，有点类似之前的找出K个不同字符的代码，这次的K换为2，参看如下代码</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class MyClass {
public static int findFruitLength(char[] arr){
int left = 0, maxLength = 0;
Map<Character, Integer> fruits = new HashMap<>();
for(int right = 0; right < arr.length; right++){
fruits.put(arr[right], fruits.getOrDefault(arr[right], 0) + 1);
while(fruits.size() > 2){
fruits.put(arr[left],fruits.get(arr[left])-1);
if(fruits.get(arr[left]) == 0){
fruits.remove(arr[left]);
}
left++;
}
maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1);
}
return maxLength;
}
}
</code></pre></div></div>
<p>此时时间复杂度是O(N)，N是子字符长度， 空间复杂度是O(1)。</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Sliding Window" /><summary type="html"><![CDATA[题目， 给出一个字符数组,里面每个字符代表一个类别，只能够从中挑出两种类别，挑选过程中并且不能够中断，求挑选出最长的字符长度。示例如下：]]></summary></entry><entry><title type="html">Sliding Window 系列笔记4 数组中最长唯一子字符长度</title><link href="/algorithm/sliding-window-longest-substring-with-k-distinct-character/" rel="alternate" type="text/html" title="Sliding Window 系列笔记4 数组中最长唯一子字符长度" /><published>2022-02-02T00:00:00+08:00</published><updated>2022-02-02T00:00:00+08:00</updated><id>/algorithm/sliding-window-longest-substring-with-k-distinct-character</id><content type="html" xml:base="/algorithm/sliding-window-longest-substring-with-k-distinct-character/"><![CDATA[<h3 id="题目">题目</h3>
<p>给出一个字符串,找出字符串中唯一的，最长的并且子字符个数等于K的长度，示例如下：</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子1
输入: String="araaci", K=2
输出: 4
解释: 最长子字符串长度是4,"araa"
</code></pre></div></div>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子2
输入: String="araaci", K=1
输出: 2
解释: 最长子字符串长度是2,"aa"
</code></pre></div></div>
<h3 id="思路">思路</h3>
<p>依然采用Sliding Window解法，由于需要不停的比对判断是否超过k的个数，所以考虑使用HashMap;</p>
<p>1 - 首先我们逐个加入子字符.</p>
<p>2 - 判断加入的子字符是否超过 K 个数.</p>
<p>3 - 如果超过 K 个数，那么就要移除第一个 子字符</p>
<p>4 - 一直比对，保留最长的个数</p>
<p>参看如下代码</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class LongestSubstringKDistinct {
public static int findLength(String str, int k){
if (str == null || str.length() == 0 || str.length() < k)
throw new IllegalArgumentException();
int left = 0, maxLength = 0;
Map<Character, Integer> charsMap = new HashMap<>();
for(int right =0; right < str.length(); right++){
char rightChar = str.charAt(right);
charsMap.put(rightChar, charsMap.getOrDefault(rightChar, 0) + 1);
while(charsMap.size()>k){
char leftChar = str.charAt(left);
charsMap.put(leftChar, charsMap.get(leftChar) -1);
if(charsMap.get(leftChar) == 0){
charsMap.remove(leftChar);
}
left++;
}
maxLength = Math.max(maxLength, right-left+1);
}
return maxLength;
}
}
</code></pre></div></div>
<p>此时时间复杂度是O(N)， 空间复杂度是O(K)。</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Sliding Window" /><summary type="html"><![CDATA[题目]]></summary></entry><entry><title type="html">Sliding Window 系列 笔记3</title><link href="/algorithm/sliding-window-2/" rel="alternate" type="text/html" title="Sliding Window 系列 笔记3" /><published>2022-02-01T00:00:00+08:00</published><updated>2022-02-01T00:00:00+08:00</updated><id>/algorithm/sliding-window-2</id><content type="html" xml:base="/algorithm/sliding-window-2/"><![CDATA[<h3 id="题目">题目</h3>
<p>给出一个非负数组和一个非负数s,找出数组中总和大于或者等于s的最小连续子乡长度。示例如下，</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子1
输入: [2, 1, 5, 2, 3, 2], s=7
输出: 2
解释: 最小的子项大于或者等于7。[5,2]的长度是2。
</code></pre></div></div>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>例子2
输入: [2, 1, 5, 2, 8], s=7
输出: 1
解释: 最小的子项大于或者等于7。[8]的长度是1。
</code></pre></div></div>
<h3 id="思路">思路</h3>
<p>根据之前的Sliding Window 解法，目前需要考虑的是连续子项的个数变化，需要把子项不断相加，直到总和大于或者等于s，那么记录这些子项的个数，同时把第一个子项去除，继续加入新的子项。见代码</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class MinSizeSubArraySum {
public static int findMinSubArray(int[] arr, int s){
int windowSum = 0, minLength = Integer.MAX_VALUE;
int left = 0;
for(int right = 0; right<= arr.length, right++){
windowSum += arr[right];
if(windowSum >= s){
minLength = Math.min(minLength, right - left + 1);
windowSum -= arr[left];
left++;
}
}
return minLength == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minLength;
}
}
</code></pre></div></div>
<p>时间复杂度是O(N)， 空间复杂度是O(1)。</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Sliding Window" /><summary type="html"><![CDATA[题目]]></summary></entry><entry><title type="html">Sliding Window 系列笔记2</title><link href="/algorithm/sliding-window-1/" rel="alternate" type="text/html" title="Sliding Window 系列笔记2" /><published>2022-01-31T00:00:00+08:00</published><updated>2022-01-31T00:00:00+08:00</updated><id>/algorithm/sliding-window-1</id><content type="html" xml:base="/algorithm/sliding-window-1/"><![CDATA[<p>紧接昨日思路，再来个递进，看题目，给出一个非负数组和一个非负数的K,找出数组中最大的连续K子项总和。示例如下，</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>Input: [2, 1, 5, 1, 3, 2], k=3
Output: 9
Explanation: Subarray with maximum sum is [5, 1, 3].
</code></pre></div></div>
<p>因为数组的缘故，可以先考虑迭代解决。代码如下</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class MaxSumSubArrayOfSizeK {
public static int findMaxSumSubArray(int[] arr, int k){
int maxSum = 0, windowSum;
for(int i = 0; i<= arr.length -k, i++){
windowSum = 0;
for(int j = i; j <i+k; j++){
windowSum += arr[j];
}
maxSum = Math.max(maxSum, windowSum);
}
return maxSum;
}
}
</code></pre></div></div>
<p>同昨天缘故一样，时间复杂度还是O(N * K),N是 数组长度。采用Sliding Window把 时间复杂度降下来。
思路，找出每k个子项的相同项，不同的都是在一头一尾，头尾替换就可以。</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class MaxSumSubArrayOfSizeK {
public static int findMaxSumSubArray(int[] arr, int k){
int maxSum = 0, windowSum = 0;
int left = 0;
for(int right = 0; right<= arr.length, right++){
windowSum += arr[right];
if(right >= k-1){
maxSum = Math.math(maxSum, windowSum);
windowSum -= arr[left];
left++;
}
}
return maxSum;
}
}
</code></pre></div></div>
<p>时间复杂度是O(N)， 空间复杂度是O(1)。</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Sliding Window" /><summary type="html"><![CDATA[紧接昨日思路，再来个递进，看题目，给出一个非负数组和一个非负数的K,找出数组中最大的连续K子项总和。示例如下，]]></summary></entry><entry><title type="html">Sliding Window 系列笔记。找出连续k个数的平均值</title><link href="/algorithm/slide-window/" rel="alternate" type="text/html" title="Sliding Window 系列笔记。找出连续k个数的平均值" /><published>2022-01-30T00:00:00+08:00</published><updated>2022-01-30T00:00:00+08:00</updated><id>/algorithm/slide-window</id><content type="html" xml:base="/algorithm/slide-window/"><![CDATA[<p>问题，给出一个数组，找出所有连续的K个子项平均值。</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>Array: [2, 4, 2, 6, -3, -5, 8], K = 3
</code></pre></div></div>
<p>如上数组，求解</p>
<p>第一个平均值 （2 + 4 + 2）/3 => 2.6</p>
<p>第二个平均值 （4 + 2 + 6）/3 => 4</p>
<p>第三个平均值 （2 + 6 + （-3））/3 => 1.6</p>
<p>…</p>
<p>根据以上思路，得出最简单的解法，直接迭代求出</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class AverageOfSubarrayOfSizeK{
public static double[] find(int[]arr, int K){
double[] ans = new double[arr.length - k +1];
for(int i = 0; i<= arr.length -k; i++){
double sum = 0;
for(int j = i; j<i+K; j++){
sum += arr[j];
}
ans[i] = sum /K;
}
return ans;
}
}
</code></pre></div></div>
<p>我们来看下时间复杂度，每次循环一个子项的时候，都要在这个子项的情况下，在持续加K个子项，所以应该是O(N*K),N是数组的子项个数。</p>
<p>这个时间复杂度我们还能够优化，我们来分析，我们在进行逐项迭代时候，例如第一个（2 + 4 + 2），第二个 （4 + 2 + 6）。这里面存在着重复的项目，4，2是这两个迭代里面出现的。所以我们可以这样处理，在进行第二个项目（4 + 2 + 6）计算时候，可以把第一个项目（2 + 4 + 2）中的第一个2移除，就是总数减去2，然后总数加上6，就能够在保留砍头去尾，达到Sliding Window 效果，直接上代码</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>class AverageOfSubarrayOfSizeK{
public static double[] find(int[]arr, int K){
double[] ans = new double[arr.length - k +1];
double sum = 0;
int left = 0;
for(int right = 0; right<= arr.length; right++){
sum += arr[right];
if(sum >= K-1){
ans[left] = sum/K;
sum -= arr[left];
left++;
}
}
return ans;
}
}
</code></pre></div></div>
<p>现在这个时间复杂度就是O(N)</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="Algorithm" /><category term="Sliding Window" /><summary type="html"><![CDATA[问题，给出一个数组，找出所有连续的K个子项平均值。]]></summary></entry><entry><title type="html">如何在网站上增加Google analytics，手把手操作</title><link href="/google%20analytics/add-google-analist-to-github/" rel="alternate" type="text/html" title="如何在网站上增加Google analytics，手把手操作" /><published>2022-01-29T00:00:00+08:00</published><updated>2022-01-29T00:00:00+08:00</updated><id>/google%20analytics/add-google-analist-to-github</id><content type="html" xml:base="/google%20analytics/add-google-analist-to-github/"><![CDATA[<p>如何在网站上增加Google的分析，大致说下思路，在Google Analytics上创建你的账号，然后填写相关需要观察网站的信息，顺利验证后会生成一段代码，主要用于Google对网站的访问情况记录，把这段代码放在网站的head标签内即可。下面直接来手把手操作。</p>
<p>需要技能:HTML, CSS, Javascript</p>
<h3 id="步骤一创建账号">步骤一：创建账号</h3>
<p>首先去到网站创建账号，创建账号码，需要填写几个tab上的信息</p>
<p><img src="https://s3.bmp.ovh/imgs/2022/01/2ce13d293c5cae86.png" alt="" />
基本信息</p>
<p><img src="https://s3.bmp.ovh/imgs/2022/01/fd101b86a66d6c20.png" alt="" />
你的business信息</p>
<p><img src="https://s3.bmp.ovh/imgs/2022/01/581ca14a203eb3d3.png" alt="" />
网站的话选择web</p>
<h3 id="步骤二获取代码">步骤二：获取代码</h3>
<p>成功后填入网站的相关信息，名称以及URL。验证顺利后就会生成一段代码，如图
<img src="https://s3.bmp.ovh/imgs/2022/01/28424e138d8d1b13.png" alt="" /></p>
<p>获取代码</p>
<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> <script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-XXXXXXXXX-X"></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'UA-XXXXXXXXX-X');
</script>
</code></pre></div></div>
<h3 id="步骤三加入代码">步骤三：加入代码</h3>
<p>根据步骤三生成的代码，找到网站的首页head标签加入代码。建议这个头部html写成模版，便于每个页面利用。</p>
<p>把代码复制好后就完成了，完成效果图如图：</p>
<p><img src="https://s3.bmp.ovh/imgs/2022/01/71386d7df9db8eb9.png" alt="" /></p>
<h3 id="最后">最后</h3>
<p>非常简单的一个内容，做个记录分享。</p>]]></content><author><name>{"name"=>nil, "avatar"=>"/assets/images/espresso-avatar.jpg", "bio"=>"博主平时写点代码，读点书，偶尔跑步，参加铁人三项，也喜欢音乐", "location"=>nil, "email"=>"yxr.306789@gmail.com", "links"=>[{"label"=>"Email", "icon"=>"fas fa-fw fa-envelope-square"}, {"label"=>"Website", "icon"=>"fas fa-fw fa-link"}, {"label"=>"Twitter", "icon"=>"fab fa-fw fa-twitter-square"}, {"label"=>"Facebook", "icon"=>"fab fa-fw fa-facebook-square"}, {"label"=>"GitHub", "icon"=>"fab fa-fw fa-github"}, {"label"=>"Instagram", "icon"=>"fab fa-fw fa-instagram"}]}</name><email>yxr.306789@gmail.com</email></author><category term="google analytics" /><category term="website" /><summary type="html"><![CDATA[如何在网站上增加Google的分析，大致说下思路，在Google Analytics上创建你的账号，然后填写相关需要观察网站的信息，顺利验证后会生成一段代码，主要用于Google对网站的访问情况记录，把这段代码放在网站的head标签内即可。下面直接来手把手操作。]]></summary></entry></feed>