单调队列queue

1.单调队列(Monotonic Queue)

单调队列是一种特殊的队列,它的元素按照单调性(递增或递减)的顺序排列。简单来说,单调队列会维护一个元素单调递增或递减的顺序,在队列中元素会根据当前队列的元素和新加入的元素来进行更新。

基本概念

  1. 单调递增队列

    • 对于每个进入队列的元素,队列中的元素始终保持递增(从队头到队尾)。
    • 如果新元素小于队尾元素,队尾元素会被弹出,直到新元素大于或等于队尾元素。
  2. 单调递减队列

    • 与递增队列相反,队列中的元素始终保持递减(从队头到队尾)。
    • 如果新元素大于队尾元素,队尾元素会被弹出,直到新元素小于或等于队尾元素。

应用场景

  1. 滑动窗口问题

    • 常用于处理一些滑动窗口的最大值或最小值问题。
    • 如:给定一个数组,要求求出每个大小为k的滑动窗口内的最大值或最小值。
  2. 范围查询

    • 在一些区间问题中,可以通过单调队列高效地维护某些信息,如最大值或最小值。

单调队列的基本操作

  • 插入元素:新元素进入队列时,如果它不满足单调性,需要将队尾的元素弹出,直到队列中的元素保持单调性。

  • 弹出元素:元素离开队列时,队头的元素会被弹出。

  • 获取队头元素:队头元素即为当前队列中最值(最大值或最小值)。

基本的单调队列实现(滑动窗口最大值)

#include <iostream>
#include <deque>
#include <vector>
using namespace std;

vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
    vector<int> result;
    deque<int> dq;  // 存储窗口中的元素下标,队列是单调递减的

    for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
        // 弹出不在当前窗口内的元素
        if (!dq.empty() && dq.front() <= i - k) {
            dq.pop_front();
        }

        // 保持队列单调递减,弹出队尾小于当前元素的元素
        while (!dq.empty() && nums[dq.back()] <= nums[i]) {
            dq.pop_back();
        }

        // 将当前元素下标插入队列
        dq.push_back(i);

        // 当窗口大小达到 k 时,队头就是最大值
        if (i >= k - 1) {
            result.push_back(nums[dq.front()]);
        }
    }

    return result;
}

int main() {
    vector<int> nums = {1,3,-1,-3,5,3,6,7};
    int k = 3;
    vector<int> res = maxSlidingWindow(nums, k);

    for (int num : res) {
        cout << num << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

 

代码解释

  1. 队列维护:使用 deque<int> dq 来存储窗口中元素的下标。

    • 维护队列是单调递减的,即队列的队头是当前窗口的最大值对应的下标。
  2. 窗口更新

    • 每当移动窗口时,先移除不在窗口内的元素(即下标小于 i - k + 1 的元素)。
    • 然后确保队列中的元素是单调递减的,弹出队尾小于当前元素的元素。
  3. 窗口内最大值

    • 当窗口的大小达到 k 时,队头的元素对应的就是当前窗口的最大值,因此可以将 nums[dq.front()] 加入结果。

时间复杂度

  • 时间复杂度O(n),其中 n 是数组的大小。每个元素最多入队一次,出队一次,因此时间复杂度是线性的。

  • 空间复杂度O(k),队列最多存储 k 个元素的下标。

单调队列的拓展

除了在滑动窗口最大值问题中的应用,单调队列还可以应用于其他问题,下面是几个典型的扩展和优化。

1. 计算区间最小值/最大值
  • 在给定区间内维护最大值或最小值,单调队列可以通过类似的方法帮助维护区间内的最值。
2. 单调队列解法的优化
  • 优化查询和更新操作:一些问题中,查询操作和更新操作都可以在 O(1) 时间内完成,而对于较大的区间,可以通过分块和双指针的技巧进一步优化。
3. 维护多个窗口的最大值/最小值
  • 可以使用多个单调队列,分别维护不同的窗口的最值,从而满足多个窗口的查询要求。
4. 最小栈与最大栈的扩展
  • 在实现栈的最大值或最小值时,
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