剑指Offer 064滑动窗口的最大值

最新推荐文章于 2021-12-16 14:40:16 发布

liuxinyu9795

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本文介绍了一种使用双端队列求解滑动窗口最大值的问题，通过维护一个特殊的队列来高效地找到每个窗口内的最大值。适用于数组处理和数据流分析等场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

064滑动窗口的最大值
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]}。

方法：双端队列法
思路：新建一个双端队列，来实现窗口储存最大值，每进来一个数，会跟之前的数都进行比较，小的就从队列中出去，让大的进来，保证最大的都在双端队列的对头，如果滑动出去了，现在在对头的一定是最大值

代码：

public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size) {
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
        //双端队列，用来记录每个窗口的最大值下标
        LinkedList<Integer> qmax = new LinkedList<>();
        if(num==null||num.length==0||size<=0||num.length<size){
            return res;
        }
        int index=0;
        for (int i = 0; i <num.length ; i++) {
            while (!qmax.isEmpty()&&num[qmax.peekLast()]<num[i]){
                qmax.pollLast();
            }
            qmax.addLast(i);
            if(qmax.peekFirst()==i-size){
                qmax.pollFirst();
            }
            if(i>=size-1){
                res.add(num[qmax.peekFirst()]);
            }
        }
        return res;
    }