滑動窗口算法是一種在連續(xù)子序列中尋找特定子序列的有效方法，它在一個數(shù)組中滑動一個固定大小的窗口。這個窗口包括 n 個元素，并且它每次移動一個位置，直到到達數(shù)組的末尾。該算法通常用來解決字符串和數(shù)組問題，如查找最小/最大值、查找是否存在、計算某些連續(xù)/不連續(xù)子串等。

如何使用Java循環(huán)數(shù)組實現(xiàn)滑動窗口算法

在Java中，可以使用循環(huán)數(shù)組來實現(xiàn)滑動窗口算法。循環(huán)數(shù)組是一種特殊數(shù)組，它在到達數(shù)組的末尾時會返回到數(shù)組的開頭，使得可以無限地在數(shù)組中遍歷。

具體實現(xiàn)方法如下：

javapublic class SlidingWindow {    public int[] slidingWindow(int[] nums, int k) {        int n = nums.length;        int[] result = new int[n - k + 1];        int max = Integer.MIN_VALUE;        int maxIndex = -1;        for (int i = 0; i = k && i - k >= maxIndex) {                // Remove the element that's out of the current window                max = Integer.MIN_VALUE;                for (int j = i - k + 1; j  max) {                        max = nums[j];                        maxIndex = j;                    }                }            }            if (nums[i] > max) {                max = nums[i];                maxIndex = i;            }            if (i >= k - 1) {                result[i - k + 1] = max;            }        }        return result;    }} 

這段代碼的基本思路是，每次循環(huán)都記錄當前窗口內(nèi)的最大值和它的位置(maxIndex)，并在窗口移動時更新這兩個值。當窗口移動到下一個元素時，即可通過上一個窗口內(nèi)的最大值和新加入的一個元素，計算出新窗口內(nèi)的最大值。

滑動窗口算法的優(yōu)劣

滑動窗口算法的時間復雜度為 O(n)，空間復雜度為 O(1)，非常適合應對大數(shù)據(jù)量和連續(xù)子序列問題。這種算法常常能夠大幅減少計算工作量，預先標記一些值并在滑動窗口時輕松根據(jù)變化計算后續(xù)值。

但是，滑動窗口算法并不適用于所有類型的問題。特別是當需要在每個窗口周期之間存儲狀態(tài)時，會導致額外的存儲開銷，進而增加空間復雜度。因此，在應用滑動窗口算法時，必須仔細考慮問題本質，權衡算法的優(yōu)劣。