Leetcode算法题【困难】239.滑动窗口最大值

一.原题如下：

二.滑动窗口是什么？

处理数组问题或字符串问题的算法技巧；
核心思想是维护一个窗口，窗口左右边界根据条件动态调整，窗口大小可以固定也可以可变

三.滑动窗口在Java中的应用场景有哪些？

• SpringCloud Gateway 或 SpringCloud Sentinel：限流与熔断
• SpirngCloud Micrometer 或 Prometheus：实时数据统计，比如QPS统计、错误率统计、响应时间等
• Spring Cache 或 Redis：缓存淘汰策略
• SpringCloud Stream 或 Kafka：消息队列中的消费速率控制
• 分布式系统：优化一致性哈希问题

四.解题思路

使用单调队列（递减），实现滑动窗口的最大值获取；
先构造单调队列的数据结构，成员变量使用LinkedList，方法包含push()，pop()，max()这三个函数，

方法描述请看如下：
具体步骤请查看每个关键函数的代码注释

public class MonotonicQueue {
    private final LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();

    /**
     * 判断列表不为空 & 链表的最新值小于n，则弹出这个最新值
     */
    public void push(int n) {
        while (!list.isEmpty() && list.getLast() < n) {
            list.pollLast();
        }

        list.addLast(n);
    }

    /**
     * 弹出最旧的值，但是要先判断这个旧值是否已经被弹出了（比如push方法中已被弹出），否则不做处理
     */
    public void pop(int n) {
        if (n == list.getFirst()) {
            list.pollFirst();
        }
    }

    /**
     * 获取最旧的值（即队列头值），就是最大的值
     */
    public int max() {
        return list.getFirst();
    }
}

五.完整题解

具体步骤请查看每个关键步骤的代码注释

    public static int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        // 定义返回结果
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        // 定义单调队列
        MonotonicQueue queue = new MonotonicQueue();

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 先将k-1个窗口填满到单调队列
            if (i < k - 1) {
                queue.push(nums[i]);
            } else {
                // 推入窗口，此时当前窗口已满
                queue.push(nums[i]);

                // 获取当前窗口最大值，并加入到结果列表
                int max = queue.max();
                res.add(max);

                // 删除当前窗口最旧的值，保证后续窗口还有余坐
                queue.pop(nums[i - k + 1]);
            }
        }

        // 将列表转换为数组，并返回
        int[] arrRes = new int[res.size()];
        for (int i = 0; i < res.size(); i++) {
            arrRes[i] = res.get(i);
        }
        return arrRes;
    }