【滑动窗口】1456. 定长子串中元音的最大数目

**滑动窗口**

在本文中，我们将讨论一个名为“滑动窗口”的算法思想。这个想法是通过不断移动一个固定大小的窗口来解决问题，而不是一次性处理整个数据集。

**定长子串中元音的最大数目**

假设我们有一个字符串 `s`，长度为 `n`。我们的目标是找到一个长度为 `k` 的子串（其中 `k >=1500`），其中包含的元音数量最多。

**滑动窗口算法**

1. 初始化两个变量：`max_count` 和 `window_start`。`max_count` 用于存储当前最大元音数，`window_start` 表示当前窗口的起始位置。
2. 遍历字符串 `s`，使用一个长度为 `k` 的滑动窗口移动其中的字符。
3. 在每一步中，我们检查当前窗口内是否包含元音。如果是，则将其数量加到 `count` 中。
4. 如果 `count` 大于 `max_count`，则更新 `max_count` 和 `window_start`。
5. 重复步骤2-4 直到滑动窗口移动到字符串末尾。

**代码示例**

def max_vowels(s, k):
 """
 Returns the maximum number of vowels in a substring of length k.

 Args:
 s (str): The input string.
 k (int): The length of the substring.

 Returns:
 int: The maximum number of vowels in a substring of length k.
 """
 max_count =0 window_start =0 # Initialize count for vowels in current window count =0 # Traverse string s using sliding window for window_end in range(len(s)):
 # Check if character at window_end is a vowel if s[window_end] in 'aeiou':
 count +=1 # If window size exceeds k, shrink the window from left if window_end >= k -1:
 max_count = max(max_count, count)
 if s[window_start] in 'aeiou':
 count -=1 window_start +=1 return max_count

**注释**

* `max_count` 和 `window_start` 是用于存储当前最大元音数和窗口起始位置的变量。
* `count` 变量用于存储当前窗口内的元音数量。
* 在每一步中，我们检查当前窗口内是否包含元音。如果是，则将其数量加到 `count` 中。
* 如果 `count` 大于 `max_count`，则更新 `max_count` 和 `window_start`。
* 重复步骤2-4 直到滑动窗口移动到字符串末尾。

**示例用例**

# Test the function with a sample string and length ks = "aeiou"
k =5print(max_vowels(s, k)) # Output:5

在这个例子中，我们使用一个长度为 `5` 的滑动窗口移动其中的字符，并计算当前窗口内的元音数量。由于所有字符都是元音，因此最大元音数为 `5`。

**总结**

本文介绍了“滑动窗口”算法思想及其应用于解决问题。在这个例子中，我们使用滑动窗口来找到一个长度为 `k` 的子串，其中包含的元音数量最多。通过不断移动一个固定大小的窗口，我们可以有效地处理大型数据集并找到所需的结果。