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一、长度最小的子数组
题目链接：长度最小的子数组
题目描述
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
示例 1：
输入：target = 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。
示例 2：
输入：target = 4, nums = [1,4,4] 输出：1
示例 3：
输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1] 输出：0
提示：
1 <= target <= 1091 <= nums.length <= 1051 <= nums[i] <= 105
解法
解法一（暴力求解)(会超时):
算法思路:
「从前往后」枚举数组中的任意一个元素，把它当成起始位置。然后从这个「起始位置」开始，然后寻找一段最短的区间，使得这段区间的和「大于等于」目标值。将所有元素作为起始位置所得的结果中，找到「最小值」即可。
解法二（滑动窗口):
算法思路:
由于此问题分析的对象是一段连续的区间，因此可以考虑「滑动窗口」的思想来解决这道题。让滑动窗口满定:从i位置开始，窗口内所有元素的和小于target(那么当窗口内元素之和第一次大于等于国标值的时候，就是i位置开始，满足条件的最小长度)。
做法:
将右端元素划入窗口中，统计出此时窗口内元素的和:
如果窗口内元素之和大于等于target:更新结果，并且将左端元素划出去的同时继续判断是否满足条件并更新结果(因为左端元素可能很小，划出去之后依旧满足条件)
如果窗口内元素之和不满足条件: right++，另下一个元素进入窗口。
为何滑动窗口可以解决问题,并且时间复杂度更低?
这个窗口寻找的是:以当前窗口最左侧元素（记为left1）为基准，符合条件的情况。也就是在这道题中，从left1开始，满足区间和sum >= target时的最右侧（(记为right1)）能到哪里。
我们既然已经找到从left1开始的最优的区间，那么就可以大胆舍去left1。但是如果继续像方法一样，重新开始统计第二个元素(left2）往后的和，势必会有大量重复的计算（因为我们在求第一段区间的时候，已经算出很多元素的和了，这些和是可以在计算下次区间和的时候用上的)。
此时，rigth1的作用就体现出来了，我们只需将left1这个值从sum中剔除。从right1这个元素开始，往后找满足left2元素的区间（此时ight也有可能是满足的，因为left1可能很小。sum剔除掉left1之后，依旧满定大于等于target )。这样我们就能省掉大量重复的计算。
这样我们不仅能解决问题，而且效率也会大大提升。
时间复杂度:虽然代码是两层循环，但是我们的left 指针和right指针都是不回退的，两者最多都往后移动n次。因此时间复杂度是o(N)。
代码实现
class Solution
{
public:
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums)
{
int n = nums.size(), sum = 0, len = INT_MAX;
for(int left = 0, right = 0; right < n; right++)
{
sum += nums[right];
while(sum >= target)
{
len = min(len, right - left + 1);
sum -= nums[left];
left++;
}
}
return len == INT_MAX ? 0 : len;
}
};二、无重复字符的最长字串
题目链接：无重复字符的最长子串
题目描述
给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。
示例 1:
输入: s = "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc" 所以其长度为 3。
示例 2:
输入: s = "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b" 所以其长度为 1。
示例 3:
输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是"wke"所以其长度为 3。 请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke"是一个子序列，不是子串。
提示：
0 <= s.length <= 5 * 104s由英文字母、数字、符号和空格组成
解法
算法思路:
研究的对象依旧是一段连续的区间，因此继续使用「滑动窗口」思想来优化。让滑动窗口满足:窗口内所有元素都是不重复的。
做法:
右端元素ch进入茵口的时候，哈希表统计这个字符的频次:
如果这个字符出现的频次超过1，说明窗口内有重复元素，那么就从左侧开始划出窗口，直到ch这个元素的频次变为1，然后再更新结果。
如果没有超过1,说明当前窗口没有重复元素，可以直接更新结果
代码实现
class Solution
{
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s)
{
int hash[123] = {0};
int left = 0, right = 0, ret = 0, n = s.size();
while(right < n)
{
hash[s[right]]++;
while(hash[s[right]] > 1)
hash[s[left++]]--;
ret = max(ret , right - left + 1);
right++;
}
return ret;
}
};三、最大连续1的个数Ⅲ
题目链接：最大连续1的个数 III
题目描述
给定一个二进制数组 nums 和一个整数 k，如果可以翻转最多 k 个 0 ，则返回 数组中连续 1 的最大个数 。
示例 1：
输入：nums = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2 输出：6 解释：[1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1] 粗体数字从 0 翻转到 1，最长的子数组长度为 6
示例 2：
输入：nums = [0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1], K = 3 输出：10 解释：[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1] 粗体数字从 0 翻转到 1，最长的子数组长度为 10
提示：
1 <= nums.length <= 105nums[i]不是0就是10 <= k <= nums.length
解法
算法思路:
不要去想怎么翻转，不要把问题想的很复杂，这道题的结果就是一段连续的1中间塞了k个0。
因此，我们可以把问题转化成:求数组中一段最长的连续区间，要求这段区间内的0个数不超过k个。
既然是连续区间，可以考虑使用「滑动窗口」来解决问题。
算法流程:
a.初始化一个大小为2的数组就可以当做哈希表hash 了;初始化一些变量left = 0，right = 0 , ret = 0;
b.当right小于数组大小的时候，一直下列循环:
i.让当前元素进入窗口，顺便统计到哈希表中;
ii.检查0的个数是否超标:
如果超标，依次让左侧元素滑出窗口，顺便更新哈希表的值，直到的个数恢复正常;
iii.程序到这里，说明窗口内元素是符合要求的，更新结果;iv. right++，处理下一个元素;
c.循环结束后，ret存的就是最终结果。
代码实现
class Solution
{
public:
int longestOnes(vector<int>& nums, int k)
{
int ret = 0;
for(int left = 0, right = 0, zero = 0; right < nums.size(); right++)
{
if(nums[right] == 0)
zero++;
while(zero > k)
if(nums[left++] == 0)
zero--;
ret = max(ret, right - left + 1);
}
return ret;
}
};结语：今日的刷题分享到这里就结束了，希望本篇文章的分享会对大家的学习带来些许帮助，如果大家有什么问题，欢迎大家在评论区留言~~~