leetcode239. 滑动窗口最大值(双向队列）

最新推荐文章于 2024-04-27 11:31:40 发布

Rudy Chan

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分类专栏： hard

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本文介绍了一种求解滑动窗口中最大值的高效算法。通过使用双端队列来跟踪窗口内元素，实现O(n)的时间复杂度。算法详解及代码实现，帮助读者理解和应用。

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:

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

操作：入队列，如果这个数比之前数大，删了之前数；
排出超过窗口大小的最前面数；
最前面的数字是最大的。

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if(nums==null||nums.length<2) return nums;
        LinkedList<Integer> list = new LinkedList();
        int[] result=new int[nums.length-k+1];
        for(int i=0;i<nums.length;i++){   
            while(!list.isEmpty()&&nums[list.peekLast()]<=nums[i] ){
            list.pollLast();
        }        
       list.add(i);
        if(list.peek()<=i-k){
            list.poll();
        }
        if(i-k+1>=0){
            result[i-k+1]=nums[list.peek()];
        }
    }
     return result;
    }
}