滑动窗口的最大值

本文介绍了一种求解滑动窗口中最大值的有效算法。通过使用双端队列存储可能成为最大值的元素下标,该算法可以高效地处理数组上的滑动窗口问题,并在每个窗口位置找到最大值。

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

题目:

给定一个数组和滑动窗口的大小,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]}。

算法思想以及实现代码见下面链接

/*
思路:滑动窗口应当是队列,但为了得到滑动窗口的最大值,队列序可以从两端删除元素,因此使用双端队列。
      原则:
      对新来的元素k,将其与双端队列中的元素相比较
      1)前面比k小的,直接移出队列(因为不再可能成为后面滑动窗口的最大值了!),
      2)前面比k大的X,比较两者下标,判断X是否已不在窗口之内,不在了(当一个数字的下标与当前处理的数字的下标之差大于或者等于滑动窗口的大小时,这个数字已从滑动窗口滑出),
      直接移出队列,队列的第一个元素是滑动窗口中的最大值
*/
import java.util.*;
public class Solution {
    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size)  
    {
        ArrayList<Integer> al = new ArrayList<>();
        if(num == null || num.length < size || size < 1){
            return al;
        }
        LinkedList<Integer> indexQueue = new LinkedList<>(); //indexQueue是一个两端开口的队列,用来保存有可能是滑动窗口最大值数字的下标
        
        for(int i = 0;i < size - 1;i++){
            while(!indexQueue.isEmpty() && num[i] > num[indexQueue.getLast()]){
                indexQueue.removeLast();
            }
            indexQueue.addLast(i);
        }
        // 如果已有数字小于待存入的数据,这些数字已经不可能是滑动窗口的最大值,因此它们将会依次地从队尾删除
        for(int i = size - 1;i < num.length;i++){
            while(!indexQueue.isEmpty() && num[i] > num[indexQueue.getLast()]){
                indexQueue.removeLast();
            }
            indexQueue.addLast(i);
            // 如果队列的头部元素已经从滑动窗口里滑出,滑出的数字需要从队列的头部删除
            if(i - indexQueue.getFirst() > size - 1){  //if(i - indexQueue.getFirst() + 1 > size)
                indexQueue.removeFirst();
            }
            al.add(num[indexQueue.getFirst()]);
        }
        return al;
    }
}




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