【python】优先队列-堆学习 Leetcode 239. 滑动窗口最大值

最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布 · 303 阅读

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#python #学习 #leetcode

文章介绍了如何使用Python的heapq库解决滑动窗口问题，通过构建大顶堆找到每个滑动窗口内的最大值。给出一个实例和提示，展示了如何在给定整数数组和窗口大小k的情况下，求解每个滑动窗口的最大值。

给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。

示例 1：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]

示例 2：
输入：nums = [1], k = 1
输出：[1]

提示：
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
1 <= k <= nums.length

python使用heapq。注意python的heapq在技术上只实现了小顶堆，因此传入的参考值应取负以实现大顶堆。
代码：

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        # 小顶堆法
        ret_arr = []
        heap = []
        for i in range(k-1):
            heapq.heappush(heap, (-nums[i],i))
        
        for i in range(len(nums)-k+1):
            heapq.heappush(heap, (-nums[i+k-1],i+k-1))
            while(heap[0][1] < i): heapq.heappop(heap)
            ret_arr.append(-heap[0][0])
                
        return ret_arr