首先在看例题前，给大家介绍一种常用的算法——尺取法。
尺取法概念：
尺取法也被称为双指针、two pointers，是算法竞赛中一个常用的优化技巧，是用来解决序列的区间问题。操作简单、容易编程。简单来说，可以把两重循环转化为一重循环，从而把时间复杂度从 O(n2)提高到 O(n)。
举个栗子：
首先看一个用 i 和 j执行的两重循环：
for(int i = 0; i < n; i++) //i从头扫到尾
for(int j = n-1; j >= 0; j--){
//j从尾扫到头
......
}
其中 i从 0 循环到 n−1，j 反过来从 n−1 循环到 0 。这两重循环的时间复杂度是 O(n2) 的。
尺取法可以在一个循环中一起处理 i，j，代码如下，这样复杂度就从 O(n2)变成了 O(n)。
for (int i = 0, j = n - 1; i < j; i++, j--) {
......
}
还有另一种while（）写法：
//用while实现：
int i = 0, j = n - 1;
while (i < j) {
//i和j在中间相遇。这样做还能防止i、j越界
...... //满足题意的操作
i++; //i从头扫到尾
j--; //j从尾扫到头
}
以上只是一种反向扫描，患有另一种同向扫描。
蓝桥杯大佬做出了总结，看看下面就会明白了：
把循环指针 i 、j 称为 扫描指针，在尺取法中，这两个指针 i、j，有两种扫描方向：
反向扫描 i、j 方向相反，i 从头到尾，j 从尾到头，在中间相会。也可以把反向扫描的 i、j 指针称为左右指针。
同向扫描 i、j 方向相同，都从头到尾，但是速度不一样，比如可以让 j 跑在 i 前面。也可以把同向扫描的 i、j 指针称为快慢指针，此时由于 i 和 j 速度不同，i 和 j 之间在序列上产生了一个大小可变的滑动窗口，这是尺取法的优势，有灵活的应用。
注意，用尺取法的最关键之处在于，两个指针 i、j 在总体上只能有一个循环，例如：i 循环一遍，对应的 j 只能跟随 i 循环一遍。这样才能实现计算复杂度从 O(n2) 到 O(n) 的优化。
接下来是一个省赛的真题，用python暴力法，和c++的尺取法复杂度差不多：
题目描述
小明维护着一个程序员论坛。现在他收集了一份"点赞"日志，日志共有 N 行。其中每一行的格式是：
ts id
表示在 ts 时刻编号 id 的帖子收到一个"赞"。
现在小明想统计有哪些帖子曾经是"热帖"。如果一个帖子曾在任意一个长度为 D 的时间段内收到不少于 K个赞，小明就认为这个帖子曾是"热帖"。
具体来说，如果存在某个时刻 T 满足该帖在[T,T+D) 这段时间内(注意是左闭右开区间)收到不少于 K 个赞，该帖就曾是"热帖"。
给定日志，请你帮助小明统计出所有曾是"热帖"的帖子编号。
输入描述
第一行包含三个整数 N,D,K。
以下 N 行每行一条日志，包含两个整数 ts 和 id。
其中，1<=K<=N<=105,0<=ts<=105,0<=id<=105。
输出描述
按从小到大的顺序输出热帖 id。每个 id 一行。
样例输入
7 10 2
0 1
0 10
10 10
10 1
9 1
100 3
100 3
样例输出
1
3
详细解答
虽然我们上面介绍了尺取法，这个可以作为了解，本题使用python的暴力法和c++的尺取法复杂度差不多，所以在这里我首先采用python暴力法（因为代码好写，嘿嘿）：
from bisect import bisect_left
maxn=int(1e5+50)
n,d,k=map(int,input().split())
m=[[] for _ in range(maxn)]
post=set()
for _ in range(n):
ts,idd=map(int,input().split())
post.add(idd)
m[idd].append(ts) #读每个帖子的赞的时间
post = sorted(post) #对帖子id排序
for idd in post: #检查每个帖子
m[idd]=sorted(m[idd]) #把某个帖子的ts排序
for i in range(len(m[idd])): #暴力统计这个帖子是不是热帖
td = m[idd][i]+d
if(bisect_left(m[idd],td)-i >= k):
print(idd)
break