基础数据结构----单调队列与滑动窗口

本文介绍了如何利用单调队列优化求解滑动窗口中的最大值和最小值问题,通过队列的删除和去尾操作,降低了时间复杂度至O(n),并以洛谷P1886问题为例详细解释了算法过程。

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

单调队列与滑动窗口

下面介绍单调队列的基本应用,了解如何通过单调队列获得优化。注意队列中“删除、去尾、窗口”的操作。我们以洛谷P1886为例子:

题目描述

有一个长为 n n n 的序列 a a a,以及一个大小为 k k k 的窗口。现在这个从左边开始向右滑动,每次滑动一个单位,求出每次滑动后窗口中的最大值和最小值。
例如:
The array is [ 1 , 3 , − 1 , − 3 , 5 , 3 , 6 , 7 ] [1,3,-1,-3,5,3,6,7] [1,3,1,3,5,3,6,7], and k = 3 k = 3 k=3

输入格式

输入一共有两行,第一行有两个正整数 n , k n,k n,k
第二行 n n n 个整数,表示序列 a a a

输出格式

输出共两行,第一行为每次窗口滑动的最小值
第二行为每次窗口滑动的最大值

样例 #1

样例输入 #1

8 3
1 3 -1 -3 5 3 6 7

样例输出 #1

-1 -3 -3 -3 3 3
3 3 5 5 6 7

提示

【数据范围】
对于 50 % 50\% 50% 的数据, 1 ≤ n ≤ 1 0 5 1 \le n \le 10^5 1n105
对于 100 % 100\% 100% 的数据, 1 ≤ k ≤ n ≤ 1 0 6 1\le k \le n \le 10^6 1kn106 a i ∈ [ − 2 31 , 2 31 ) a_i \in [-2^{31},2^{31}) ai[231,231)

本题用暴力法很容易编程:从头到尾扫描,每次检查k个数,一共检查O(nk)次。暴力法显然会超时。下面用单调队列求解,它的时间复杂度为O(n)。
在本题中,单调队列有以下特征:

  • 队头的元素始终是队列中最小的。根据需要输出队头,但是不一定弹出。
  • 元素只能从队尾进入队列,从队头、队尾都可以弹出。
  • 序列中每个元素都必须进入队列。

上面的题解有点抽象,我们以食堂排队打饭为例说明它。
大家到食堂排队打饭时都有一个心理,在打饭之前先看看有什么菜,如果不好吃就走了。不过,能不能看到和身高有关,站在队尾的人如果个子高,眼光就能越过前面的人看到里面的菜;如果个子矮,会被挡住看不见。
一个矮个子来排队,他希望队伍前面的人都比他更矮。如果他会魔法,他来排队时,队尾比他高的人就自动从队尾离开,新的队尾如果仍比他高,也会离开;最后新来的矮个子成了新的队尾,而且是最高的。他终于能看到菜了,让人兴奋的是,菜很好吃,所以他肯定不想走。
假设每个新来的人的魔法本领都比队列中的人更高,这个队伍就会变成这样:每个新来的人都能排到队尾,但是都会被后面来的高个子赶走。这样一来,这个队列就会始终满足单调性:从队头到队尾,由矮到高。
但是,让这个魔法纳闷的是,打饭阿姨一直忙自己的,顾不上打饭。所以排头的人等了一会儿,就走了,等待时间就是k。这里有一个附带现象:队伍的长度不会超过k。
那么输出是什么呢?每次新来一个排队的人,排头如果还没走,他就向阿姨喊一声,这就是输出最小值min。

以上是本题的实现模型,其本质是贪心思想。
下面举例描述算法流程,队列为{1,3,-1,-3,5,3,6,7},我们可以理解为身高。以输出最小值为例,下面表格中“输出队首”是本题的结果:

元素进入队尾元素进队顺序队列窗口范围队首是否在窗口内输出队首弹出队尾弹出队首
11{1}[ 1 ]
32{1,3}[ 1 2 ]
-13{-1}[ 1 2 3 ]-13,1
-34{-3}[ 2 3 4 ]-3-1
55{-3,5}[ 3 4 5 ]-3
36{-3,3}[ 4 5 6 ]-35
67{3,6}[ 5 6 7 ]-3否,3是3-3
78{3,6,7}[ 6 7 8 ]3

单调队列的时间复杂度:每个元素最多入队一次、出队一次,且出入队时间都是O(1),因此总时间复杂度为O(n)。因为题中需要逐一处理所有n个数,所以O(n)已经是能达到的最优复杂度。
从上面的过程中可以看出,单调队列有两个重要的操作:删头、去尾:

  1. 删头:如果队头的元素脱离了窗口,这个元素就没有用了,弹出它
  2. 去尾:如果新元素入队时,原队列的存在破坏了队列的单调性,就弹出它

以下给出具体的代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N = 1000005;
int a[N];
deque<int> q;//队列中的数据实际上是元素在原序列中a[n]的位置 

int main()
{
	int n,m;
	cin >> n >> m;
	for(int i = 1; i <= n; i++)
	{
		cin >> a[i];
	}
	
	for(int i = 1; i <= n; i++)
	{
		while(!q.empty() && a[q.back()] > a[i])
		{//新来的元素比队尾元素小 
			q.pop_back();//去尾 
		}
		q.push_back(i);//元素下标进入队尾
		
		if(i >= m)
		{//每个窗口输出一次
			while(!q.empty() && q.front() <= i - m)
			{//注意这里q.front() <= i - m 是判断该元素是否应该在窗口内 
				q.pop_front();//删头	
			} 
			cout << a[q.front()] << " "; 
		} 
	}
	cout << endl;
	while(!q.empty())
	{//清空队列,下面进行找最大值 
		q.pop_front();
	}
	for(int i = 1; i <= n; i++)
	{
		while(!q.empty() && a[q.back()] < a[i])
		{
			q.pop_back();//去尾 
		}
		q.push_back(i);
		if(i >= m)
		{
			while(!q.empty() && q.front() <= i - m)
			{
				q.pop_front();//删头 
			}
			cout << a[q.front()] << " ";
		}
	} 
	cout << endl;
	return 0;
}

测试结果如下:
测试
提交:
在这里插入图片描述

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

Valueyou24

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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