滑动窗口算法原理
数据流处理中的滑动窗口算法
数据流处理中的滑动窗口算法随着物联网和智能设备的普及，数据流处理成为了一项重要的技术。
数据流处理是指对无限数据流进行实时处理和分析的方法。
在这个过程中，数据通常以流的形式传输，因此需要使用一些特殊的算法来处理这些数据流。
其中，滑动窗口算法是常用的一种。
什么是滑动窗口算法？滑动窗口算法是一种基于区间的算法，它可以在固定大小的区间内对数据流进行处理。
这个固定大小的区间就是滑动窗口。
滑动窗口由一个起点和一个终点组成，起点和终点都会随着数据流的更新而进行滑动。
当新的数据流进入滑动窗口时，算法会对滑动窗口内的数据进行分析和处理，然后将结果输出。
滑动窗口的大小可以根据不同的需求来设置。
例如，在网络流量分析中，如果我们想要知道最近10秒钟的网络带宽使用情况，我们可以将滑动窗口的大小设置为10秒钟，然后对这个滑动窗口内的数据进行统计。
滑动窗口算法的应用滑动窗口算法在数据流处理中有着广泛的应用。
下面列举一些常见的例子：1. 最近K次查询的平均响应时间在计算机网络中，我们通常需要对最近K次的查询响应时间进行统计来了解系统的负载情况。
这个问题可以通过滑动窗口算法来解决。
我们可以将滑动窗口的大小设置为K，然后在滑动窗口中计算查询响应时间的平均值。
2. 判定数据流中是否存在某个子序列在某些情况下，我们需要判断一个数据流中是否包含某个子序列。
这个问题可以使用滑动窗口算法来解决。
我们可以将滑动窗口的大小设置为子序列的长度，然后在滑动窗口内判断是否包含这个子序列。
3. 实时数据分析在实时数据分析中，我们需要对数据流进行实时处理和分析。
滑动窗口算法可以对数据流进行连续的实时处理和分析。
我们可以将滑动窗口的大小设置为一定的时间窗口，然后在滑动窗口内进行数据分析和处理。
滑动窗口算法的优点和缺点滑动窗口算法有着一些优点和缺点。
下面是一些常见的优点和缺点：优点：1. 实时性好：滑动窗口算法可以对数据流进行实时处理，这对于实时数据分析非常有用。
滑动窗口算法原理
滑动窗口算法原理滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm）是一种用于解决字符串（或数组）问题的算法。
它通过使用一个固定长度的窗口，在字符串上滑动并保持窗口的大小不变，来寻找满足特定条件的子串（或子数组）。
滑动窗口算法的基本思想是通过两个指针，一个左指针和一个右指针，在给定字符串上移动这两个指针以定位子串。
右指针用于扩展窗口，而左指针用于收缩窗口。
通过不断的移动左右指针，可以在字符串上依次扫描每个可能的子串。
1. 找到满足特定条件的最小子串（Minimum Window Substring）。
2. 找到满足特定条件的最长子串（Longest Substring Without Repeating Characters）。
3. 找到满足特定条件的数组中的最长子数组（Maximum SumSubarray of Size K）。
下面详细解释滑动窗口算法的原理和步骤：1. 定义两个指针，即左指针（left）和右指针（right）。
初始时，左指针指向子串的起始位置，右指针指向子串的结束位置。
2.向右移动右指针，扩展窗口，直到满足特定条件为止。
在扩展窗口的过程中，可以更新一些数据结构来保存所需的信息，比如字符频率的哈希表。
3.当窗口满足特定条件时，开始收缩窗口，即向右移动左指针。
同时，更新所需的信息。
4.在收缩窗口的过程中，不断更新最优解。
如果当前窗口满足最优条件，可以更新最优解。
5.重复步骤2到步骤4，直到右指针到达字符串的末尾。
举个例子来说明滑动窗口算法的应用：问题：给定一个字符串s和一个目标字符串t，在字符串s中找到包含t所有字符的最短子串。
示例输入：s="ADOBECODEBANC",t="ABC"示例输出："BANC"首先，我们可以使用一个哈希表来记录目标字符串t中每个字符的频率。
然后使用两个指针left和right来定义一个窗口，初始时left和right都指向字符串s的第一个位置。
滑动窗口算法基本原理与实践
滑动窗⼝算法基本原理与实践学过计算机⽹络的同学，都知道滑动窗⼝协议（Sliding Window Protocol），该协议是的⼀种应⽤，⽤于⽹络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发⽣。
该协议允许发送⽅在停⽌并等待确认前发送多个数据分组。
由于发送⽅不必每发⼀个分组就停下来等待确认。
因此该协议可以加速数据的传输，提⾼⽹络吞吐量。
滑动窗⼝算法其实和这个是⼀样的，只是⽤的地⽅场景不⼀样，可以根据需要调整窗⼝的⼤⼩，有时也可以是固定窗⼝⼤⼩。
滑动窗⼝算法（Sliding Window Algorithm）Sliding window algorithm is used to perform required operation on specific window size of given large buffer or array.滑动窗⼝算法是在给定特定窗⼝⼤⼩的数组或字符串上执⾏要求的操作。
This technique shows how a nested for loop in few problems can be converted to single for loop and hence reducing the timecomplexity.该技术可以将⼀部分问题中的嵌套循环转变为⼀个单循环，因此它可以减少时间复杂度。
简⽽⾔之，滑动窗⼝算法在⼀个特定⼤⼩的字符串或数组上进⾏操作，⽽不在整个字符串和数组上操作，这样就降低了问题的复杂度，从⽽也达到降低了循环的嵌套深度。
其实这⾥就可以看出来滑动窗⼝主要应⽤在数组和字符串上。
基本⽰例如下图所⽰，设定滑动窗⼝（window）⼤⼩为 3，当滑动窗⼝每次划过数组时，计算当前滑动窗⼝中元素的和，得到结果 res。
可以⽤来解决⼀些查找满⾜⼀定条件的连续区间的性质（长度等）的问题。
由于区间连续，因此当区间发⽣变化时，可以通过旧有的计算结果对搜索空间进⾏剪枝，这样便减少了重复计算，降低了时间复杂度。
滑动窗口算法原理
1. 滑动窗口算法--------------------------------------------------------------------------------滑动窗口算法工作过程如下。
首先，发送方为每1帧赋一个序号（sequence number），记作S e q N u m 。
现在，让我们忽略S e q N u m是由有限大小的头部字段实现的事实，而假设它能无限增大。
发送方维护3个变量：发送窗口大小（send window size），记作S W S ，给出发送方能够发送但未确认的帧数的上界；L A R 表示最近收到的确认帧（last acknowledgement re c e i v e d）的序号；L F S 表示最近发送的帧（last frame sent）的序号，发送方还维持如下的不变式：LAR-LFR≤RWS当一个确认到达时，发送方向右移动L A R，从而允许发送方发送另一帧。
同时，发送方为所发的每个帧设置一个定时器，如果定时器在A C K到达之前超时，则重发此帧。
注意：发送方必须存储最多S W S个帧，因为在它们得到确认之前必须准备重发。
接收方维护下面3个变量：接收窗口大小（receive window size），记为RW S，给出接收方所能接收的无序帧数目的上界；L A F表示可接收帧（l a rgest acceptable frame）的序号；L F R表示最近收到的帧（last frame re c e i v e d）的序号。
接收方也维持如下不变式：LFS-LAR≤SWS当一个具有顺序号S e q N u m的帧到达时，接收方采取如下行动：如果S e q N u m≤L F R 或S e q N u m > L A F，那么帧不在接收窗口内，于是被丢弃；如果L F R＜Se q N u m≤L A F，那么帧在接收窗口内，于是被接收。
现在接收方需要决定是否发送一个A C K。
滑动窗口
滑动窗口协议是用来改善吞吐量的一种技术，即容许发送方在接收任何应答之前传送附加的包。接收方告诉 发送方在某一时刻能送多少包（称窗口尺寸）。
TCP中采用滑动窗口来进行传输控制，滑动窗口的大小意味着接收方还有多大的缓冲区可以用于接收数据。 发送方可以通过滑动窗口的大小来确定应该发送多少字节的数据。当滑动窗口为0时，发送方一般不能再发送数据 包，但有两种情况除外，一种情况是可以发送紧急数据，例如，允许用户终止在远端机上的运行进程。另一种情 况是发送方可以发送一个1字节的数据报来通知接收方重新声明它希望接收的下一字节及发送方的滑动窗口大小。
应用场景
滑动窗口协议以基于分组的数据传输协议为特征。因此该协议适用于对按顺序传送分组的可靠性要求较高的 环境，例如在数据链路层（OSI模型）以及传输控制协议（TCP）中。
增强应答的链路层重传，在长线传输中，因软故障造成的消息传输错误占据了绝大部分，对于这些问题的解 决可以是系统的可靠性大大提高。这种机制，向通过实现简单、检突发错误能力高的CRC码的校验进行错误检查， 再由相应的滑动窗口协议实现重传恢复 。
在后退n协议中，接收方若发现错误帧就不再接收后续的帧，即使是正确到达的帧，这显然是一种浪费。另一 种效率更高的策略是当接收方发现某帧出错后，其后继续送来的正确的帧虽然不能立即递交给接收方的高层，但 接收方仍可收下来，存放在一个缓冲区中，同时要求发送方重新传送出错的那一帧。一旦收到重新传来的帧后， 就可以原已存于缓冲区中的其余帧一并按正确的顺序递交高层。这种方法称为选择重发（SELECTICE REPEAT）， 其工作过程如图所示。显然，选择重发减少了浪费，但要求接收方有足够大的缓冲区空间。
算法学习-滑动窗口
算法学习-滑动窗⼝滑动窗⼝算法1. 概念滑动窗⼝是⼀种基于双指针的⼀种思想，两个指针指向的元素之间形成⼀个窗⼝。
2.分类窗⼝有两类，⼀种是固定⼤⼩类的窗⼝，⼀类是⼤⼩动态变化的窗⼝。
3.应⽤场景利⽤滑动窗⼝获取平滑的数据，如⼀段连续时间的数据平均值，能够有更好的稳定性，如温度监测。
什么情况可以⽤滑动窗⼝来解决实际问题呢？⼀般给出的数据结构是数组或者字符串求取某个⼦串或者⼦序列最长最短等最值问题或者求某个⽬标值时该问题本⾝可以通过暴⼒求解4.算法思想1. 在序列中使⽤双指针中的左右指针技巧，初始化 left = right = 0，把索引闭区间 [left, right] 称为⼀个窗⼝。
2. 先不断地增加 right 指针扩⼤窗⼝ [left, right]，直到窗⼝中的序列符合要求。
3. 此时，停⽌增加 right，转⽽不断增加 left 指针缩⼩窗⼝ [left, right]，直到窗⼝中的序列不再符合要求。
同时，每次增加 left前，都要更新⼀轮结果。
4. 重复第 2 和第 3 步，直到 right 到达序列的尽头。
思路其实很简单：第 2 步相当于在寻找⼀个可⾏解，然后第 3 步在优化这个可⾏解，最终找到最优解。
左右指针轮流前进，窗⼝⼤⼩增增减减，窗⼝不断向右滑动。
5.算法模板(1)单循环--适⽤于固定窗⼝⼤⼩def template():# 初始化滑动窗⼝两端left = right = 0# 序列及序列长度seq, seq_len = xx, xx# 滑动窗⼝序列slide_win = []# 结果值rst = xxwhile right < seq_len:slide_win.append(seq[right])# 还没找到⼀个可⾏解if not avaliable(slide_win):# 扩⼤窗⼝right += 1else:# 找到⼀个可⾏解，更新结果值rst = update()# 缩⼩窗⼝left += 1(2)双层循环 -- 适⽤于动态窗⼝def template():# 初始化滑动窗⼝两端# 序列及序列长度seq, seq_len = xx, xx# 滑动窗⼝序列slide_win = []# 结果值rst = xxwhile right < seq_len:slide_win.append(seq[right])# 还没找到⼀个可⾏解if not avaliable(slide_win):# 扩⼤窗⼝right += 1continue# 循环更新可⾏解while avaliable(slide_win):# 找到⼀个可⾏解，更新结果值rst = update()# 缩⼩窗⼝left += 16.实战代码(1) 固定窗⼝vector<int> findAnagrams(string s, string p){//窗⼝:字母和p相同的字串窗⼝⼤⼩ p的长度//当窗⼝⼩于n 则first++//当窗⼝⼤于等于n 则second++////异位词即字母出现相同vector<int> ans=vector<int>(26,0);vector<int> ver=vector<int>(26,0);vector<int> res;for(int i = 0 ;i < p.size();i++){ans[p[i]-'a']++;}for(int i = 0;i <s.size();i++ ){ver[s[i]-'a']++;if(i >= p.size()) ver[s[i-p.size()]-'a']--;if(ans == ver) res.push_back(i-p.size()+1);}return res;}(2) 动态窗⼝string minWindow(string s, string t){//窗⼝:s字串的⼦串能覆盖住t 窗⼝⼤⼩⾄少为t.length()//当窗⼝⼩于 t.length() 则first++//当窗⼝⼤于等于t.length() 若满⾜则second++//覆盖即 s的字符出现数 >= p的字符出现数//当使⽤unordermap 来存储<字符,字符出现次数>string result;if(s.empty()||t.empty()) return result;unordered_map<char,int> map;unordered_map<char,int> window;for(char c:t){map[c]++;}int minlength = INT_MAX;int lettercount =0;for(int slow = 0 ,fast =0;fast < s.length();fast++){char c =s[fast];if(map.find(c) != map.end())//若此字符是⽬标串出现过的字符 {if(window[c]<= map[c])lettercount++;//第⼀次遇到时让count++}if(lettercount >= t.length())//全部的字符已经覆盖到了{while(map.find(s[slow])==map.end() || window[slow]> map[slow]) //slow的字符没在⽬标串中出现的字母或者字符出现次数多与需要//在满⾜基恩本条件下缩⼩窗⼝{window[s[slow]]--;slow++;}if((fast - slow + 1 )< minlength){minlength = fast-slow+1;result = s.substr(slow,minlength);}}}return result;}。
matlab滑动窗口算法代码
MATLAB滑动窗口算法代码一、概述MATLAB是一种强大的数学建模和仿真软件，在信号处理和图像处理领域有着广泛的应用。
滑动窗口算法是一种常见的信号处理技术，可以用来进行数据的平滑处理、特征提取等操作。
本文将介绍如何使用MATLAB来实现滑动窗口算法，并给出相应的代码示例。
二、滑动窗口算法原理滑动窗口算法在信号处理和图像处理中有着广泛的应用。
其基本原理是将待处理的数据分成窗口，然后依次移动窗口并对每个窗口中的数据进行相应的处理。
这样可以实现对数据的局部处理，常见的应用包括平滑滤波、特征提取等。
三、MATLAB实现滑动窗口算法在MATLAB中，可以使用循环结构和向量化操作来实现滑动窗口算法。
下面将给出一个简单的示例，演示如何实现滑动窗口平均滤波算法。
1. 定义输入数据假设我们有一个长度为N的输入信号x，我们要对其进行滑动窗口平均滤波处理。
```MATLABx = randn(1,100); 生成一个长度为100的随机信号N = length(x); 获取信号长度```2. 定义窗口大小和滑动步长我们需要定义滑动窗口的大小和滑动步长。
在本例中，我们将窗口大小设为10，滑动步长设为1。
```MATLABwindowSize = 10; 窗口大小stepSize = 1; 滑动步长```3. 实现滑动窗口平均滤波算法我们可以使用循环结构来实现滑动窗口平均滤波算法，具体代码如下所示。
```MATLABy = zeros(1,N); 初始化输出信号for i = 1:N-windowSize+1y(i) = mean(x(i:i+windowSize-1)); 对当前窗口进行平均滤波处理end```4. 绘制结果我们可以绘制原始信号和滤波后的信号，以便进行对比。
```MATLABt = 1:N; 时间索引plot(t,x,'b',t(1:N-windowSize+1),y(1:N-windowSize+1),'r'); 绘制原始信号和滤波后的信号legend('原始信号','滤波后的信号');```四、总结本文介绍了如何使用MATLAB实现滑动窗口算法，并给出了一个简单的滑动窗口平均滤波算法的示例。
滑动窗口算法
滑动窗口算法1. 滑动窗口算法滑动窗口算法工作过程如下。
首先，发送方为每1帧赋一个序号（sequence number），记作S e q N u m。
现在，让我们忽略S e q N u m 是由有限大小的头部字段实现的事实，而假设它能无限增大。
发送方维护3个变量：发送窗口大小（send window size），记作S W S，给出发送方已经发送但未确认的帧数的上界；L A R表示最近收到的确认帧（last acknowledgement re c e i v e d）的序号；L F S表示最近发送的帧（last frame sent）的序号，发送方还维持如下的不变式：LAR-LFR≤RWS当一个确认到达时，发送方向右移动L A R，从而允许发送方发送另一帧。
同时，发送方为所发的每个帧设置一个定时器，如果定时器在A C K到达之前超时，则重发此帧。
注意：发送方必须存储最多S W S个帧，因为在它们得到确认之前必须准备重发。
接收方维护下面3个变量：接收窗口大小（receive window size），记为RW S/* 对应允许接受的数据包*/，给出接收方所能接收的无序帧数目的上界；L A F表示可接收帧（largest acceptable frame）的序号；L F R表示最近收到的帧（last frame re c e i v e d）的序号。
接收方也维持如下不变式：LFS-LAR≤SWS(NFE为等待下一帧的序号)当一个具有顺序号S e q N u m的帧到达时，接收方采取如下行动：如果S e q N u m≤L F R或S e q N u m > L A F，那么帧不在接收窗口内，于是被丢弃；如果L F R＜Se q N u m≤L A F，那么帧在接收窗口内，于是被接收。
现在接收方需要决定是否发送一个A C K。
设SeqNumToACK表示未被确认帧的最大序号，则序号小于或等于SeqNumToACK的帧都已收到。