[剑指OFFER]之栈和队列：JZ59 滑动窗口的最大值

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#数据结构 #leetcode #深度优先 #后端 #java

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本文介绍了如何使用自定义队列数据结构，解决给定数组和滑动窗口大小问题，找到每个滑动窗口内的最大值。通过实例和MyQueue类实现，适用于Java开发者学习数据结构在算法中的应用。

文章目录

@[TOC]
1.题目
2.解法
2.1 题目框架
2.2 解法1

总结

1.题目

给定一个长度为 n 的数组 nums 和滑动窗口的大小 size ，找出所有滑动窗口里数值的最大值。

例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}；针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。

2.解法

2.1 题目框架

import java.util.*;
public class Solution {
    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size) {
        
    }
}

2.2 解法1

自定义一个队列，队列进元素时就将小于队列内部的元素的值都移除，换句话，就是你比我小那么就都出去。然后该元素会一直待在队列里，直到自己有一天被移出。

    class MyQueue{
        private ArrayDeque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();
        public void push(int n ){
            while (!queue.isEmpty()&&queue.peekLast()<n){
                queue.pollLast();
            }
            queue.offerLast(n);
        }

        public int max(){
            return queue.peekFirst();
        }

        public void pop(int n){
            if(!queue.isEmpty()&&queue.peekFirst()==n){
                queue.pollFirst();
            }
        }
    }

一次性将窗口填满后，通过自定义的数据结构实现。

    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size) {
        ArrayList<Integer> ans = new ArrayList<>();
        MyQueue window = new MyQueue();
        for(int i=0;i<num.length;i++){
            if(i<size-1){
                window.push(num[i]);
            }
            else {
                window.push(num[i]);
                ans.add(window.max());
                window.pop(num[i-size+1]);
            }
        }
        return ans;
    }