28、滑动窗口的最大值-Python-LeetCode-剑指 Offer 59 - I

本文介绍了两种求解滑动窗口最大值问题的方法:暴力搜索和滑动窗口算法结合双向队列。暴力搜索直接对每个窗口进行遍历,而滑动窗口算法则利用双向队列高效地更新最大值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目
给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k,请找出所有滑动窗口里的最大值。

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

提示:

你可以假设 k 总是有效的,在输入数组不为空的情况下,1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。

注意:本题与主站 239 题相同:https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/

解法:
哈哈哈!暴力搜索,永远滴神!
暴力搜索取每个滑动窗口的最大值

代码如下:

class Solution(object):
    def maxSlidingWindow(self, nums, k):
        """
        :type nums: List[int]
        :type k: int
        :rtype: List[int]
        """
        if not nums or not k:
            return  []
        result = []
        for i in range(len(nums) - k + 1):
            result.append(max(nums[i: i + k]))
        return result

奥利给!
在这里插入图片描述
解法二:
使用滑动窗口算法+双向队列,
(1)quene队列记录滑动窗口最大值的下标,并将最大值始终放在首部quene[0]位置
(2)如果滑动窗口大于指定长度,去掉队列头的元素
(3)result记录最大值结果
代码如下:

class Solution(object):
    def maxSlidingWindow(self, nums, k):
        """
        :type nums: List[int]
        :type k: int
        :rtype: List[int]
        """
        # if not nums or not k:
        #     return  []
        # result = []
        # for i in range(len(nums) - k + 1):
        #     result.append(max(nums[i: i + k]))
        # return result
        quene, result=[], []
        for i in range(len(nums)):
            while quene and nums[i] > nums[quene[-1]]:
                quene.pop()
            quene.append(i)
            if i - quene[0] >= k:
                quene.pop(0)
            print quene
            if i >= k - 1:
                result.append(nums[quene[0]])
        return result

奥利给!
在这里插入图片描述

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值