有學過計概都知道Sliding window protocol
(滑動視窗協定),Stop and Wait
一次只能傳一個封包,而 Sliding Window
則可以一次傳送一批封包,使用滑動窗口方法可以避免網路上的流量壅塞。由於傳送方(Sender)
和接收方(Receiver)
的 TCP
實作了封包緩衝區的滑動窗口,應用層仍將提供資料以傳輸到 TCP,而不必擔心網路流量壅塞問題。
窗口大小可能會根據網路流量動態變化,如果在通訊路徑的錯誤非常少,則可增加窗口的大小,以增加資料吞吐量。反之,則減少窗口的大小,以確保資料完整性而且維持吞吐量。
有興趣了解可以參考此影片
那回到滑動視窗演算法,也是差不多的概念,透過使用一個可變的視窗大小或固定視窗大小來解題,通常多用在字串或陣列的問題,當然這有些題目可以透過暴力解法解決,但使用滑動視窗演算法可將時間複雜度從
給予一個字串,找出不重複字串最長長度
/**
* @param {string} s
* @return {number}
*/
var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
let maxLength = 0;
const unique = [];
for (let char in [...s]) {
while (unique.includes(s[char])){
unique.shift();
}
unique.push(s[char]);
maxLength = Math.max(unique.length, maxLength)
}
return maxLength;
};
使用一個集合(Set)
來儲存目前子字串中的字元,並使用兩個指標 i
來 j
來追蹤子字串的開始和結束。只要目前的字元 arr[j]
不在集合中, arr[i]
向前移動指標,當找到不重複字元時 j
指標向前移動。
每當將新字元加入到集合中時,含有不重複字元的最長子字串的長度將更新為j - i
/**
* @param {string} s
* @return {number}
*/
var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
let set = new Set();
let maxLength = 0;
let i = 0;
let j = 0;
while (i < s.length && j < s.length) {
if (!set.has(s[j])) {
set.add(s[j++]);
maxLength = Math.max(maxLength, j - i);
} else {
set.delete(s[i++]);
}
}
return maxLength;
};
感謝Howard Gou大大訂正