[LeetCode] 239. Sliding Window Maximum @ python

最新推荐文章于 2022-09-13 10:47:21 发布

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本文介绍了一种解决滑动窗口最大值问题的算法，通过维护一个单调递减栈，实现了在给定数组和窗口长度的情况下，高效地找出每次窗口内的最大值。以示例输入数组和窗口长度为3的情况，详细解释了算法的具体实现过程。

一．题目：
给定一个数组．还有一个滑动窗口长度k，窗口从最左边滑到最右边．返回每一次窗口中的最大值．
Example:

Input: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], and k = 3
Output: [3,3,5,5,6,7] 
Explanation: 

Window position                Max
---------------               -----
[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

二．解题思路：
这道题的关键是要维护一个单调递减栈，栈的长度不超过k．为了实现维护栈的长度，我们将数值及其下标都压入栈中．具体代码如下：

class Solution(object):
    def maxSlidingWindow(self, nums, k):
        """
        :type nums: List[int]
        :type k: int
        :rtype: List[int]
        """
        #队列中每个元素存的是(地址，值)  
        #que = [ (-1000000,1000000) ]
        que = []
        result = []
        for i in range( len(nums) ) :
            #为了满足滑动窗口长度要求
            if len(que)>0 and i-que[0][0] >= k : 
                del que[0]
            #为了满足滑动窗口单调递减要求
            while len(que)>0 and que[-1][1]<=nums[i] :
                que.pop();
            que.append( (i,nums[i]) )
            
            if i>=k-1 :
                result.append(que[0][1])
                
        return result