学会滑动窗口技术提高解题效率

骑猪看日落 2023-10-13 15:45 14阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  理解滑动窗口技术
 *  效率优势
 *  用例1：银行应用
 *  用例2：欺诈检测 - 异常检测
 *  用例3： 最长子字符串

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## 理解滑动窗口技术 ##

滑动窗口技术涉及在数据结构中维护一个元素的“窗口”，并通过迭代滑动窗口来高效解决特定问题。通过优化数据处理方式，我们通常可以实现比蛮力方法更好的时间复杂度。

## 效率优势 ##

1.  减少计算量：滑动窗口技术通过重用窗口内先前计算的结果来避免不必要的重复计算。这导致了改进的时间复杂度和更快的执行速度。
2.  线性复杂度：在许多情况下，滑动窗口技术使我们能够以线性时间复杂度（O(n)）解决问题，这比二次或指数复杂度更高效。

## 用例1：银行应用 ##

考虑一个需要识别连续交易金额超过一定阈值的最长序列的银行应用。滑动窗口技术非常适合这种情况。通过维护一个交易金额窗口并将其滑动到数据中，我们可以高效地识别出最长的序列，而无需检查每个可能的子数组。

让我们看一个JavaScript实现这个用例的滑动窗口技术的例子：

function findLongestSequence(transactions, threshold) {
        
      let maxLength = 0;
      let currentLength = 0;
    
      for (let i = 0; i < transactions.length; i++) {
        
        if (transactions[i] > threshold) {
        
          currentLength++;
        } else {
        
          maxLength = Math.max(maxLength, currentLength);
          currentLength = 0;
        }
      }
    
      return Math.max(maxLength, currentLength);
    }
    
    // 示例用法：
    const transactions = [120, 140, 200, 80, 100, 250, 300, 320, 200, 180];
    const threshold = 150;
    const longestSequence = findLongestSequence(transactions, threshold);
    console.log(`超过${
          threshold}的最长序列：${
          longestSequence}`);

在这个例子中，我们定义了一个函数，该函数接受一个交易数组和一个阈值金额。函数遍历交易数组，维护连续金额超过阈值的当前长度。当交易金额低于阈值时，将当前长度与迄今为止遇到的最大长度进行比较。最后，函数返回最长序列的长度。

## 用例2：欺诈检测 - 异常检测 ##

在银行交易中检测异常和潜在欺诈非常重要。滑动窗口技术可用于识别交易金额中的异常模式。

function detectAnomalies(transactions, windowSize, threshold) {
        
      const anomalies = [];
    
      for (let i = 0; i < transactions.length; i++) {
        
        if (i >= windowSize) {
        
          const window = transactions.slice(i - windowSize, i);
          const average = window.reduce((sum, amount) => sum + amount, 0) / windowSize;
    
          if (transactions[i] > threshold * average) {
        
            anomalies.push({
         transaction: transactions[i], index: i });
          }
        }
      }
    
      return anomalies;
    }
    
    // 示例用法：
    const transactionAmounts = [100, 150, 200, 120, 180, 900, 120, 250, 300, 80];
    const windowSize = 5;
    const anomalyThreshold = 2;
    const detectedAnomalies = detectAnomalies(transactionAmounts, windowSize, anomalyThreshold);
    console.log('检测到的异常：', detectedAnomalies);

在这个例子中，我们通过将每个交易与先前窗口的平均值进行比较，来检测交易金额中的异常。如果交易金额超过了某个阈值（例如平均值的两倍），则将其标记为异常。通过使用滑动窗口，我们可以高效地分析交易模式并识别潜在的欺诈。

## 用例3： 最长子字符串 ##

具有K个不同字符的最长子字符串。给定一个字符串，您可以使用滑动窗口技术找到包含最多K个不同字符的最长子字符串的长度。

function findLongestSubstringWithKDistinct(str, k) {
        
      let longestLength = 0;
      let start = 0;
      const charMap = new Map();
    
      for (let end = 0; end < str.length; end++) {
        
        const currentChar = str[end];
        charMap.set(currentChar, (charMap.get(currentChar) || 0) + 1);
    
        while (charMap.size > k) {
        
          const leftChar = str[start];
          charMap.set(leftChar, charMap.get(leftChar) - 1);
          if (charMap.get(leftChar) === 0) {
        
            charMap.delete(leftChar);
          }
          start++;
        }
    
        longestLength = Math.max(longestLength, end - start + 1);
      }
    
      return longestLength;
    }
    
    // 示例用法：
    const inputString = 'aabacbebebe';
    const k = 3;
    const longestLength = findLongestSubstringWithKDistinct(inputString, k);
    console.log(`包含${
          k}个不同字符的最长子字符串的长度：${
          longestLength}`);

[74b11483a33e4faca7a334f772ecad05.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/74b11483a33e4faca7a334f772ecad05.png

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