使用单调队列

力扣剑指offer第二版遇到一个滑动窗口的题目：

Offer-59-I.滑动窗口

我的暴力解法如下：

class Solution {
  public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
      if(nums.length == 0){
          return new int[]{};
      }
       
        int left = 0,right=k-1,count = nums.length -right;
        int[] a = new int[count];
        while(right<nums.length){
            int max = nums[right];
            for(int i = left;i<=right;i++){
                max = Math.max(nums[i],max);
            }
            a[left] = max;
            right++;
            left++;
        }
        return a;
    }
}

虽然过了但是耗时和内存使用挺高的，我翻看评论区看到一个和这个题目类似的题目，也算是一模一样了，唯一的不一样就是另外一个题的某个测试用例有10w条数据，此时暴力就行不通了，超时了。

239.滑动窗口

此时的暴力解法：

完全行不通
于是看了评论区了解了单调队列这个东西，具体的解释可以参考下面这篇文章 单调队列
具体看算法实现：

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
         if(nums.length == 0){
          return new int[]{};
        }
       int[] res = new int[nums.length - k +1];
       //构造双端队列
       Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();
        for(int i = 0,j = 0;i<nums.length;i++){
            //判断是否滑动窗口划过的距离为以前的一倍
            if(!queue.isEmpty() && i - queue.peek() >=k){
                //如果是，说明这个保存的最大值已经没用了
                queue.poll();
            }
            //判断将要新进来的值比以前的值大  如果是删除掉以前的所有值，将大的值加进来
            while(!queue.isEmpty() && nums[i] > nums[queue.peekLast()]){
                queue.pollLast();
            }
            //加入
            queue.offer(i);
            //判断第一轮循环是否结束
            if(i >=k-1){
                res[j++] = nums[queue.peek()];
            }
        }
        return res;
    }
}

通过构造双端队列，每次进出都进行判读，加入新符合条件的数据，移除不符合条件的数据，这个方法内存和耗时比较高，但是后面的测试用例数据多，也还算可以，也学习了一个知识点