生成窗口最大值数组

本文介绍了一种高效计算滑动窗口最大值的算法,通过使用双端队列存储数组下标,实现在O(n)时间内获取所有窗口的最大值。适用于处理大量数据的实时分析,如股票价格波动、网络流量监控等场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【题目】有一个整形数组arr和一个大小为w的窗口从数组的最左边滑到最右边,窗口每次向最右边滑一个位置。

例如,数组为[4,3,5,4,3,3,6,7],窗口大小为3时,

[4 3 5] 4 3 3 6 7 窗口最大值为5

4 [3 5 4] 3 3 6 7 窗口最大值为5

4 3 [5 4 3] 3 6 7 窗口最大值为5

4 3 5 [4 3 3] 6 7 窗口最大值为4

4 3 5 4 [3 3 6] 7 窗口最大值为6

4 3 5 4 3 [3 6 7] 窗口最大值为7

如果数组长度为n,窗口大小为w,则一共产生n-w+1个窗口的最大值。请实现一个函数:

输入:整型数组arr, 窗口大小为w.

输出:一个长度为n-w+1的数组res,res[i]表示每一种窗口状态下的最大值。

以本题为例,结果应该返回{5,5,5,4,6,7}。

思路:用双端队列qmax来存放数组arr的下标,来实现窗口最大值的更新:

假设遍历到arr[i], qmax的放入规则为:

1.如果qmax为空,直接把下标i放进qmax,放入过程结束。

2.如果qmax不为空,取出当前qmax的队尾存放的下标,假设为j。

​ 1)如果arr[j]>arr[i],直接把下标i放进qmax的队尾,放入过程结束。

​ 2)如果arr[j]<=arr[i],把j从qmax中弹出,继续qmax的放入规则。

假设遍历到arr[i], qmax的弹出规则为:

如果qmax队头的下标为i-w,说明当前qmax的队头的下标已过期,弹出当前队头的下标即可。

public class MaxWindow {
	public static int[] getMaxWindow(int[] arr, int w) {
		if (arr == null || arr.length < w || w < 1) {
			return null;
		}
		int[] res = new int[arr.length - w + 1];
		LinkedList<Integer> qmax = new LinkedList<>();
		int index = 0;
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			while (!qmax.isEmpty() && arr[i] >= arr[qmax.peekLast()]) {
				qmax.pollLast();
			}
			qmax.addLast(i);
			if (qmax.peekFirst() == i - w) {
				qmax.pollFirst();
			}
			if (i >= w - 1) {
				res[index++] = arr[qmax.peekFirst()];
			}
		}
		return res;
	}
}
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