滑动窗口最大

最新推荐文章于 2025-08-26 18:00:05 发布

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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。

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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

1424

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。

基于Spring Boot的家校通管理系统的设计与实现源码.zip

12-07

基于Spring Boot的家校通管理系统的设计与实现源码.zip

【大数据+舆情分析】前端模板落地即用零踩坑！.zip

最新发布

12-07

【大数据+舆情分析】前端模板落地即用零踩坑！.zip

最优潮流直流最优潮流(OPF)课设（Matlab代码实现）

12-07

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开，属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法，重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程，适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模，并提供了相关资源下载链接，便于读者复现与学习。此外，文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例，体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法；②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务；③借助提供的丰富案例资源，拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议：建议读者结合文档中提供的网盘资源，下载完整代码与工具包，边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法，并通过复现文中提到的多个案例，加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。

基于Python与机器学习技术构建的智能数据分析与可视化平台_集成数据清洗特征工程模型训练深度学习框架自动化报告生成交互式图表实时仪表盘预测性分析自然语言处理异常.zip

12-07

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; } } ```