滑动窗口的最大值

本文介绍了一种求解滑动窗口中最大值的有效算法。通过使用双端队列存储元素下标,确保队首始终为窗口内的最大值。文章详细解释了算法的工作原理,并给出了完整的实现代码。

【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]}。

【思路】
https://www.nowcoder.com/questionTerminal/1624bc35a45c42c0bc17d17fa0cba788

滑动窗口应当是队列,但为了得到滑动窗口的最大值,队列序可以从两端删除元素,因此使用双端队列。

原则:
对新来的元素k,将其与双端队列中的元素相比较
1)前面比k小的,直接移出队列(因为不再可能成为后面滑动窗口的最大值了!),
2)前面比k大的X,比较两者下标,判断X是否已不在窗口之内,不在了,直接移出队列
队列的第一个元素是滑动窗口中的最大值

【代码】

    public static void main(String[] args) {
         int[] numbs = {2,3,4,2,6,2,5,1};
         System.out.println(maxInWindows(numbs,3));//[4, 4, 6, 6, 6, 5]
    } 

    //滑动窗口的最大值
    public static ArrayList<Integer> maxInWindows(int[] num,int size){
        ArrayList<Integer> res=new ArrayList<Integer>();
        if(num==null){
            return res;
        }
        if(num.length<size || size<1){
            return res;
        }
        LinkedList<Integer> indexDeque=new LinkedList<>();
        //处理前size-1个数据,因为这个时候不需要输出最大值;
        for(int i=0;i<size-1;i++){
            while(!indexDeque.isEmpty()&&num[i]>num[indexDeque.getLast()]){
        //假如当前的元素比队列队尾的元素大,说明之前加入的这些元素不可能是最大值了。因为当前的这个数字比之前加入队列的更晚
                indexDeque.removeLast();//弹出比当前小的元素下标
            }
            indexDeque.addLast(i);//队尾压入当前下标
        }
          //处理size-1往后的元素,这时候需要输出滑动窗口的最大值
        for(int i=size-1;i<num.length;i++){
            while(!indexDeque.isEmpty() && num[i]>num[indexDeque.getLast()]){
                indexDeque.removeLast();
            }
            indexDeque.addLast(i);
            if(i-indexDeque.getFirst()+1>size){
                //判断队头的下标是否超出size大小,如果超过,要删除队头元素
                indexDeque.removeFirst();
            }
            res.add(num[indexDeque.getFirst()]);
        }
        return res;
    }
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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