239. 滑动窗口最大值

最新推荐文章于 2024-03-30 13:18:37 发布

我是真的菜啊啊

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分类专栏： LeetCode 文章标签： java 算法

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239. 滑动窗口最大值

单调队列思路：

0. 队列存储的是元素下标

1. 遍历数组元素

2. 维护队列：

队列不为空并且当前遍历元素 >= 队尾元素，向前压，比它小的全部被压扁了(删除了)，直至队列为空或者遇到比它大的元素，停止。

4. 该元素下标入队

5. 计算窗口左边界left

6. 判断队首元素是否需要维护，如果队首元素的下标 < left 说明该元素已经不在窗口内，可以从队列中清除

7. 将窗口内的最大值存入数组（这里窗口内的最大值也即是队首元素）

8. 返回操作1，直至退出循环

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {

        int[] res = new int[nums.length - k + 1];  // 窗口个数，存结果
        LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>(); // 单调队列，存元素下标

        // 遍历，right表示滑动窗口右边界
        for(int right = 0; right < nums.length; right++) {
            
            // 如果队列不为空且当前考察元素大于等于队尾元素，则移除队尾元素。
            // 直到，队列为空或当前考察元素小于新的队尾元素
            while (!queue.isEmpty() && nums[right] >= nums[queue.peekLast()]) {
                queue.removeLast();
            }

            // 元素下标入队
            queue.addLast(right);

            // 计算窗口左边界
            int left = right - k +1;

            // 当队首元素的下标 < 窗口左边界left:
            // 表示队首元素已经不再滑动窗口内，不用维护该元素，将其从队首移除
            if (queue.peekFirst() < left) {
                queue.removeFirst();
            }

            // 判断窗口是否形成。当 right + 1 >= k时,窗口形成
            // 此时，队首元素为 该窗口内 最大值
            if (right +1 >= k) {
                res[left] = nums[queue.peekFirst()];
            }
        }
        return res;
    }
}