双指针主要分两类: 快慢指针和左右指针

快慢指针

对于链表问题, 我们一般可以使用快慢指针解决
所谓的快慢指针是指, 使用两个指针按照不同的速度前进, 有两个指针我们可以确定:

1. 链表是否有环
2. 链表的倒数第k个节点

一些题目

比如: 141题环形链表

注意: 两个指针相遇则有环 (类比在操场跑步, 速度不相等总能相遇)

代码

class Solution:
    def hasCycle(self, head: Optional[ListNode]) -> bool:
        if not head:
            return False
        fast_node = head.next
        slow_node = head
        while fast_node and fast_node.next:
            if slow_node == fast_node:
                return True
            fast_node = fast_node.next.next
            slow_node = slow_node.next
        return False

又比如:

• 142题环形链表 II
• 142题环形链表 II 的题解

左右指针

左右指针一般的形式就是我们常说的二分查找(二分搜索)

一般的使用方式:

def binary_search(nums: List[int], target: int):
    left = 0
    right = ...
    while ...:
        mid = left + (right - left) / 2
        if nums[mid] == target:
            ...
        elif nums[mid] < target:
            left = ...
        elif nums[mid] > target:
            right = ...
            
    return ...

我们需要的注意点为...部分:

1. 前两个...有由搜索区间决定, 即问题为[left : right]或[left : right)
[left: right]: right = len(nums) - 1和while left <= right
[left: right): right = len(nums) 和while left < right
   前者的结束条件为: [right + 1 : right](如: [3 : 2])
   后者的结束条件为: [left : right](如: [2 : 2])
2. 后面的...由题目决定
   nums[mid] == target: 返回某个值的问题, 直接返回; 返回边界的问题, 缩小边界(right = mid或left = mid)
   nums[mid] > target: 太大了, 一般为缩小右边界:right = mid - 1
nums[mid] < target: 太小了, 一般为缩小左边界:left = mid + 1

对于一些问题, 我们可以将问题的区间统一为[left : right], 即right = len(nums) - 1和while left <= right

比如:
返回某个值的问题

def binary_search(nums: List[int], target: int):
    left = 0
    right = len(nums) - 1
    while left <= right:
        mid = left + (right - left) // 2
        if nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        elif nums[mid] > target:
            right = mid - 1
        elif nums[mid] == target:
            # 直接返回
            return mid
    return -1

在leetcode上对应的题目:704.二分查找（简单） 题解

返回左边界的问题

def left_bound(nums: List[int], target: int):
    left = 0
    right = len(nums) - 1
    while left <= right:
        mid = left + (right - left) // 2
        if nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        elif nums[mid] > target:
            right = mid - 1
        elif nums[mid] == target:
            # 别返回，锁定左侧边界
            right = mid - 1

    # 最后要检查 left 越界的情况
    # left可能超出范围 即 >= len(nums)
    if left >= len(nums) or nums[left] != target:
        return -1
    return left

结束条件为: [right + 1 : right](如: [3 : 2])
返回左边界left

返回右边界的问题

def right_bound(nums: List[int], target: int):
    left = 0
    right = len(nums) - 1
    while left <= right:
        mid = left + (right - left) // 2
        if nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        elif nums[mid] > target:
            right = mid - 1
        elif nums[mid] == target:
            # 别返回，锁定右侧边界
            left = mid + 1

    # 最后要检查 right 越界的情况
    if right < 0 or nums[right] != target:
        return -1

    return right

结束条件为: [right + 1 : right](如: [3 : 2])
返回右边界right

在leetcode上对应的题目:

• 707. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置（中等）
• 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 的题解

滑动窗口

滑动窗口是双指针的一种, 也可以说是左右指针的一种
其主要解决的是子串问题
所谓的子串问题是指: 一个长的字符串是否全部包含 一个短的字符串 (包括数量)
滑动窗口的思想:
① 我们可以设两个指针, 分别对应窗口的左右边界
② 右边界向右扩大窗口, 直到找到符合条件的子串
③ 左边界向右缩小窗口, 更新数据, 根据题目是否返回
④ 假如还未返回, 则重复②和③
⑤ 根据题目是否返回

模板:

def sliding_window(s: str, t: str):
    """
    :param s 大的字符串
    :param t 小的字符串
    :return 根据题目返回
    
    """
    need = {}  # 存放需要的字符数
    windows = {}  # 存放当前窗口中的字符数
    # 记录需要的字符数
    for char in t:
        # 需要字符的数量自增1
        need[char] = need.setdefault(char, 0) + 1  # setdefault作用字典中不存在字符时, 返回0
    # 左右边界的指针
    left = right = 0
    # 用于记录已经通过检验的字符数
    valid = 0
    """
    假如有其他变量可以在这里添加
    """
    while right < len(s):
        # right_char为将要移入的窗口字符
        right_char = s[right]
        # 右移窗口
        right += 1
        # 假如当前 右边界 的字符,为需要的字符
        if right_char in need:
            """
            更新数据
            一般是
            1. 当前窗口的数据
            2. 通过的 字符数
            """
            # 记录当前窗口符合要求的字符数量
            windows[right_char] = windows.setdefault(right_char, 0) + 1
            # 假如当前字符已经符合要求
            # 通过检验的字符数 + 1
            if windows[right_char] == need[right_char]:
                valid += 1
        
        # 判断左边界是否可以收缩
        # !!!! 这个条件根据题目而变
        while condition:
            """
            根据题目是否在这里返回
            """
            
            # left_char为将要移出的窗口字符
            left_char = s[left]
            left += 1
            if left_char in need:
                """"
                更新数据
                一般是
                1. 当前窗口的数据
                2. 通过的 字符数
                
                自定义的其他变量也在这里更新
                """
                # 假如当前字符已经符合要求
                # 通过检验的字符数 - 1
                if windows[left_char] == need[left_char]:
                    valid -= 1
                # 记录当前窗口符合要求的字符数量 - 1
                windows[left_char] = windows.setdefault(left_char, 0) - 1
    """
    根据题目是否在这里返回
    """

这个模板的主要注意点是

1. 是否需要一些其他的变量, 如当前子串的长度
2. 边界缩小的条件
3. 什么时候返回

一些题目

• 76. 最小覆盖子串（困难）的题解
• 567. 字符串的排列（中等）的题解
• 438. 找到字符串中所有字母异位词（中等）的题解
• 3. 无重复字符的最长子串（中等）的题解