239. 滑动窗口最大值

239. 滑动窗口最大值

给你一个整数数组 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内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。
示例 1：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 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
示例 2：

输入：nums = [1], k = 1
输出：[1]
示例 3：

输入：nums = [1,-1], k = 1
输出：[1,-1]
示例 4：

输入：nums = [9,11], k = 2
输出：[11]
示例 5：

输入：nums = [4,-2], k = 2
输出：[4]

思路

方式一：首先想到的就是，双层for循环，暴力解，但是最后超时
方式二：
根据抽口大小不变，我想到了，先存下当前窗口的最大值，然后与新增的那个元素比较，这样只跟一个元素比较，就比较好点。但是，如果最大值出现在当前窗口的第一个，那么还要重新选出来最大值，最后还是超时。应该是max时间复杂度有点高，还有截取字符串

nums = [1,3,1,2,0,5]
k = 3

arr = []
if len(nums) == 1:
    arr.append(nums[0])
# 先获取第一个窗口的最大值
left = 0
right = k - 1
a = nums[left:right + 1]
max_nums = max(a)
arr.append(max_nums)
right += 1
left += 1

while right < len(nums):
	#窗口第一个就是最大值，需要重新选出最大值
    if a[0] == max_nums:
        a = a[1:]
        a.append(nums[right])
        max_nums = max(a)
        arr.append(max_nums)
        right += 1
        left += 1
    else:
    #最大值不是第一个，用窗口最大值与新增的元素比较
        if max_nums > nums[right]:
            arr.append(max_nums)
        else:
            max_nums = nums[right]
            arr.append(max_nums)
        a=a[1:]
        a.append(nums[right])
        right += 1
        left += 1
print(arr)

方式三：
对于方式二的缺点，可以用队列在左面删除，来提高，用while来代替max
使用双向队列，每次循环时，如果值小于队列的最后一个值，就加入，如果大于就把最后一个删掉，放在while循环里，最后出现的是窗口的最大值。然后放入数组里，在下次循环之前去掉队列第一个元素。

ans = []
dq = deque()

for i in range(len(nums)):
    # 只要当前遍历的元素的值比队尾大，让队尾出队列，
    # 最终队列中的最小元素是大于当前元素的
    while dq and dq[-1] < nums[i]:
        dq.pop()
    # 当前遍历的元素入队列， 此时队列中的元素一定是有序的，队列头部最大
    dq.append(nums[i])
    if i >= k - 1:
        # 如果窗口即将失效（下一次循环要失效）的值与当前对列头部的值相同，那么将对头的值出队列，
        # 注意只pop一次，可能两个4，相邻同时是最大值，
        ans.append(dq[0])
        # 从队列中删除即将失效的数据
        if nums[i - k + 1] == dq[0]:
            dq.popleft()
return ans

ps：学到一种新的数据结构