leetcode 239. 滑动窗口最大值

最新推荐文章于 2024-04-27 11:31:40 发布

qq_910076521

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分类专栏：数据结构

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博客围绕给定数组和大小为k的滑动窗口，求滑动窗口最大值展开。介绍可用双向队列deque解题，还提及有限队列解法，但该解法在leetcode测试提交超时，且指出本题与leetcode703. 数据流中的第K大元素解法相似。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口 k 内的数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口最大值。

示例:

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7] 
解释:

  滑动窗口的位置                最大值
---------------               -----
[1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7

注意：

你可以假设 k 总是有效的，1 ≤ k ≤ 输入数组的大小，且输入数组不为空。

我们可以用双向队列deque来做这道题

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        vector<int> res;
        deque<int> q;
        for(int i=0;i<nums.size();++i)
        {
             //如果队列中已经有三个元素了，就出去一个
            if(!q.empty()&&q.front()==i-k) q.pop_front();
            //保证队列最头部的元素一定是最大的
            while(!q.empty()&&(nums[i]>nums[q.back()])) q.pop_back();
            q.push_back(i);
            //因为头部为最大，所以头部进数组就可以了
            if(i>=k-1)  res.push_back(nums[q.front()]);
        }
        return res;
    }
};

还有一种解法：有有限队列，直接上代码，但是leetcode测试过了，提交超时了，时间复杂度貌似真的高了。。。。。

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        if(nums.empty())
            return {};
        vector<int> res;
        for(int i=0;i<nums.size()-k+1;i++)
        {
            priority_queue<int> q;
            for(int t=0;t<k;t++)
                q.push(nums[i+t]);
            res.push_back(q.top());
        }
        return res;
    }
};

这道题和 leetcode703. 数据流中的第K大元素解法很像