滑动窗口最大

最新推荐文章于 2025-08-26 18:00:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-26 18:00:05 发布 · 101 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

在这里插入图片描述

anymore诗酒
关注
滑动窗口 最大和
weixin_44219664的博客
03-31 1308
注意！答案仅作为参考（实际考试中下列代码通过用例100%，但不代表最优解） 有一个N个整数的数组 和一个长度为M的窗口 窗口从数组内的第一个数开始滑动 直到窗口不能滑动为止 每次滑动产生一个窗口 和窗口内所有数的和 求窗口滑动产生的所有窗口和的最大值 输入描述 第一行输入一个正整数N 表示整数个数 0<N<100000 第二行输入N个整数 整数取值范围 [-100,100] 第三行输入正整数M M代表窗口的大小 M<=100000 并<=N 输出描述 窗口滑动产生所有窗口和的
华为OD机试 - 滑动窗口最大和问题详细解析与多语言实现（C++、Java、JavaScript、Python）
m0_57781768的博客
10-02 338
本文通过多种编程语言详细解析了华为OD机试中的滑动窗口最大和问题。滑动窗口技术是一种高效处理连续子数组问题的经典方法，通过这道题，考生可以熟练掌握该技巧。在机试中，灵活运用滑动窗口能够帮助考生在短时间内解决类似问题。
滑动窗口最大值
qq_58158950的博客
11-08 1319
显然，外部使用滑动窗口遍历数组的时间已经达到了O(n)，如果我们采取以上方式计算最大值，那么我们最终的算法时间复杂度必然已经达到了O(n^2)当我们将一个序列放进一个大顶堆时，堆会自动调整，将最大值放到堆顶，我们只需要获取堆顶的元素即可。但问题在于如何求滑动窗口中的最大值，因此问题就转换成了如何用最少的时间求一个序列的最大值。而队列pop的过程较为简单，如果发现是需要被pop的元素，直接pop掉即可，如下所示。基于这样的数据结构，于是我们每次只需获取队头元素，即可获取到当前序列的最大值。
滑动窗口最大值（LeetCode 239）
Dablelv 的博客专栏。
12-15 1423
因为堆不支持删除指定的元素，删除元素只能将堆顶的元素弹出，所以在移动窗口时，左边离开窗口的元素不着急从堆中删除，而是当堆顶元素不在窗口中时，不断地移除堆顶的元素，直到堆顶的元素出现在滑动窗口中。与方法一不同的是，在方法二中我们使用的数据结构是双向的，因此「不断从队首弹出元素」保证了队列中最多不会有超过 k+1 个元素，因此队列使用的空间为 O(k)。为了方便判断堆顶元素与滑动窗口的位置关系，我们在堆中存储二元组 (num, index)，堆的元素是下标 index，权重是下标对应的值 num。
LeetCode 239 滑动窗口最大值
qq_64604732的博客
04-19 1066
滑动窗口最大值问题是一个经典的算法问题，通过使用双端队列可以高效地解决。这种方法不仅提高了算法的效率，还展示了数据结构在优化算法中的重要性。希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用滑动窗口技术。在实际应用中，选择合适的算法和数据结构至关重要。对于滑动窗口问题，双端队列提供了一种高效且优雅的解决方案。通过维护一个单调递减的队列，我们可以在 O(n) 的时间复杂度内完成计算，这对于处理大规模数据尤为重要。
力扣（滑动窗口最大值）
weixin_52811458的博客
08-26 1051
这篇文章解析了LeetCode 239题"滑动窗口最大值"的解题思路。文章首先分析题目要求，指出直接遍历每个窗口的暴力解法效率不足。然后详细介绍了一种利用双端队列维护单调递减序列的优化算法，该算法能高效追踪窗口中的最大值候选。文章提供了Java代码实现，并逐步解析了代码逻辑，包括移除过期元素、维护单调队列和记录最大值等关键步骤。最后分析了算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。这种方法通过巧妙的数据结构运用，显著提升了算法效率。
LeetCode 算法：滑动窗口最大值c++
世界那么大，我想去看看～【偶尔更新，看世界去了😄】
06-03 1517
LeetCode 算法：滑动窗口最大值c++
【算法】单调队列 滑动窗口最大值
小威的博客
12-04 1220
使用两个单调队列分别维护窗口中的最大值和最小值，当最大值和最小值之间的差不符合条件时，将两个队列中靠左的位置移除直到满足条件。单调队列是递减的，这样队首的就i是窗口中的最大值。模板题，维护一个固定长度窗口内的最大值。
Python面试宝典第2题：滑动窗口最大值
hope_wisdom的技术博客
07-01 1472
给定一个数组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。滑动窗口每次只向右移动一位，你只可以看到在滑动窗口内的k个数字，请返回滑动窗口中的最大值。
滑动窗口最大值(java)
用来自己学习，复习
11-25 1089
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。滑动窗口的位置 最大值[1]
【算法入门】LeetCode 239. 滑动窗口最大值：Java与JavaScript双解法详解｜单调队列的精妙运用力扣239题详解：滑动窗口最大值（Java & JavaScript 双语言实现）
南北极之间
04-21 1041
通过本文，我们学习了如何使用Java和JavaScript解决滑动窗口最大值问题。使用双端队列来维护窗口中的最大值是一种有效的方法，它允许我们在O(n)的时间复杂度内完成整个数组的遍历。希望这篇文章能帮助你更好地理解并掌握这一知识点。好的,我很乐意为你提供详细的解答和博客内容。以下是一篇新手入门博客,包含Java和JavaScript的解答以及相关知识点的详细介绍。博客标题: 从零开始学习力扣题 239. 滑动窗口最大值目录:问题描述Java解答2.1 使用双端队列JavaScript解答。
力扣——滑动窗口最大值
weixin_49332521的博客
03-06 718
PriorityQueue 是 Java 集合框架中的一个类，它实现了优先队列的功能，即队列中的元素会按照一定的优先级进行排序，默认情况下是自然排序（对于可比较的元素）。先看max在不在这个窗口里面，在的话新增数值和max比较，不在的话就窗口外面的从大顶堆排出去，加入新增的。到第二个窗口，先看新增值和这些升序元素哪个大，然后把新排序好的、值最大的、且在第二个窗口内的元素返回。如果新增的比队尾的大，把队尾的出去，放入新增，这样队列里元素就是升序排列。窗口滑动的时候，相邻的窗口会有重合的部分，
Python算法题集_滑动窗口最大值
长孤秋落的札记
01-30 1193
题目239：滑动窗口最大值：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* 。
JAVA学习-练习试用Java实现“滑动窗口最大值”
weixin_69763181的博客
07-25 379
这段代码的思路是：使用一个双端队列来维护当前滑动窗口内的可能最大值的索引。在遍历数组的过程中，我们将新的元素与队列尾部的元素进行比较，如果新元素大于尾部元素，则将尾部元素移除，直到队列尾部的元素大于等于新元素或者队列为空。当窗口大小达到`k`时，队列头部的元素就是当前窗口的最大值，将其加入结果数组中。输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3。输入：nums = [1,-1], k = 1。输入：nums = [4,-2], k = 2。输出：[3,3,5,5,6,7]
滑动窗口最大值（python解法）
qq_52551375的博客
01-24 448
对于每个滑动窗口，使用 O(k) 的时间遍历其中的每一个元素，找出其中的最大值。对于长度为 n 的数组 nums 而言，窗口的数量为 n−k+1，因此该算法的时间复杂度为 O((n−k+1)k)=O(nk)，会超出时间限制。输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3。：从堆中弹出并返回优先级最高的元素（堆顶元素）。输入：nums = [1], k = 1。：将一个元素添加到堆中，并保持堆的性质。输出：[3,3,5,5,6,7]返回 滑动窗口中的最大值。
医疗设备维修手册：CX30和CX50超声系统服务与维护
12-07
CX30和CX50维修手册
基于Electron框架构建的跨平台桌面端人事管理系统_集成员工信息管理部门架构设置考勤记录追踪薪资核算模块绩效评估体系招聘流程管理培训计划安排合同档案存储权限分级.zip
12-07
基于Electron框架构建的跨平台桌面端人事管理系统_集成员工信息管理部门架构设置考勤记录追踪薪资核算模块绩效评估体系招聘流程管理培训计划安排合同档案存储权限分级.zip
Andorid项目源码控件以及双指放大缩小图片,单指拖动图片
12-07
Andorid项目源码控件以及双指放大缩小图片、单指拖动图片
基于Matlab的语音信号分析与处理系统实现
最新发布
12-07
本资源包含的课程设计项目源码经过全面测试，所有模块均能稳定运行且功能完整。项目在最终评审中获得了94.5分的平均成绩，具备较高的完成度与可靠性，可供学习者直接参考使用。 项目代码已通过系统化验证，确保各项功能符合预期，下载后即可正常部署与执行。本资源主要面向计算机及相关专业领域（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校师生、行业从业人员以及自学人士，适用于课程实践、毕业设计、作业提交或项目原型开发等多种学习场景。 若使用者具备一定的编程基础，也可基于现有代码进行功能扩展或结构调整，以适应个性化需求，例如用于毕业设计、课程作业或项目初期功能验证等用途。请在下载后优先查阅附带的说明文档（如有），以了解项目结构与环境配置要求。本资源仅限于学习交流目的，严禁用于任何商业用途。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
滑动窗口最大值java
11-29
在Java中，实现滑动窗口最大值问题主要有暴力法和使用单调队列两种方法： ### 暴力法 遍历每一个滑动窗口，找出其中的最大值。不过，此方法的时间复杂度较高，可能会超出时间限制。以下是具体的代码实现： ```java class Solution { public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) { int[] res = new int[nums.length - k + 1]; int count = 0; for (int i = 0; i <= nums.length - k; i++) { int max = nums[i]; for (int j = 0; j < k; j++) { if (nums[i + j] > max) { max = nums[i + j]; } } res[count++] = max; } return res; } } ``` ### 单调队列法 定义一个单调队列并枚举右指针，当满足条件时将结果进行汇总。此方法的时间复杂度相对较低。代码如下： ```java import java.util.LinkedList; public class Solution { public static int[] getMaxWindow(int[] arr, int w) { if (arr == null || w < 1 || arr.length < w) { return null; } // qmax其中放的是位置，arr[位置] // 约束：位置所代表的值是从大到小的 LinkedList<Integer> qmax = new LinkedList<Integer>(); // 一共可以形成多少个值（arr.length - w + 1） int[] res = new int[arr.length - w + 1]; int index = 0; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { // 当前让 i -> [i] 进窗口 ， i 就是 r // 1、进窗口的逻辑 // 队列不为空，且当前i位置的值大于该队列尾部元素值，那么就从队列中弹出 while (!qmax.isEmpty() && arr[qmax.peekLast()] <= arr[i]) { qmax.pollLast(); } // 最后该位置加入到队列，该队列依然保持是从大到小排序的 qmax.addLast(i); // 2、出窗口的逻辑 // (i - w)就是过期的位置 if (qmax.peekFirst() == i - w) { qmax.pollFirst(); } // 窗口没有形成w长度之前，是不会弹出元素的 if (i >= w - 1) { res[index++] = arr[qmax.peekFirst()]; } } return res; } } ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值