滑动窗口的最大值

最新推荐文章于 2025-08-26 18:00:05 发布

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本文介绍了一种求解滑动窗口中最大值的高效算法实现。通过双端队列维护当前窗口内的元素索引，并确保队首始终指向窗口内的最大值。此方法适用于动态更新的数组数据，能够快速响应窗口内数值的变化。

题目：

给定一个数组和滑动窗口的大小，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]}。

class Solution
{
public:
    vector<int> maxInWindows( const vector<int>& num, unsigned int size )
    {
        vector<int> maxInWindows;
        if ( num.size() >= size && size >= 1 )
        {
            deque<int> index;
            for ( unsigned int i = 0; i < size; ++i )
            {
                while ( !index.empty() && num[i] >= num[index.back()] )
                    index.pop_back();
                index.push_back( i );
            }

            for ( unsigned int i = size; i < num.size(); ++i )
            {
                maxInWindows.push_back( num[index.front()] );

                while ( !index.empty() && num[i] >= num[index.back()] )
                    index.pop_back();

                if ( !index.empty() && index.front() <= (int)(i-size) )
                    index.pop_front();

                index.push_back( i );
            }
            maxInWindows.push_back( num[index.front()] );
        }
        return maxInWindows;
    }
};