剑指Offer64：滑动窗口的最大值

题目：给定一个长度为 n 的数组 num 和滑动窗口的大小 size ，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。窗口大于数组长度或窗口长度为0的时候，返回空。

实例：

输入：[2,3,4,2,6,2,5,1],3
输出：[4,4,6,6,6,5]

解法：这题用暴力解法很容易，每滑动一次计算一次最大值即可。要简化运算，关键在于两个值：1.当前窗口的最大值。2.最大值下标到窗口边缘的第二大值。

保存当前最大值，每次滑动窗口时，只需要比较新进入的值和最大值，就能确定新窗口的最大值。而存储最大值下标到窗口边缘的第二大值则是为了，最大值失效时，可以方便得出新的最大值。例如：假设当前最大值在相当长的范围内都是最大值，此处不存储第二大值，当滑动窗口不包括最大值时，我们无法确定新的最大值，只能重新遍历计算。当我们存了第二大值，只需要比较第二大值与新进入的值就可以确定新的最大值（第二大值是最大值下标到窗口边缘的第二大值，必然比最大值失效晚）。

这里我们用LinkedList来实现存储最大值和第二大值。

import java.util.*;
public class Solution {
     public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size)
    {

        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>();
         if(size==0||num.length==0||size>num.length)return list;
        for (int i = 0; i < size; i++) {

            while(!stack.isEmpty()&&num[stack.peekLast()]<num[i]){
                stack.pollLast();
            }
            stack.add(i);
        }
        list.add(num[stack.peekFirst()]);
        for (int i = 1; i < num.length-size+1 ; i++) {
            while(!stack.isEmpty()&&i>stack.peekFirst()){
                stack.pollFirst();
            }
            while(!stack.isEmpty()&&num[stack.peekLast()]<num[i+size-1]){
                stack.pollLast();
            }
            stack.addLast(i+size-1);

            list.add(num[stack.peekFirst()]);

        }
        return list;
    }
}