求滑动窗口的最小值

本文介绍了一种求解滑动窗口最小值问题的高效算法,时间复杂度为O(nlog(n))。通过使用集合存储窗口内的数值,并利用迭代器进行查找与删除操作,实现了动态更新最小值的功能。

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

题意:如下图,求滑动窗口的最小值?


效率:O(nlog(n))

int a[100005];
/*
struct cmp{
  bool operator()(const int &a,const int &b){return a>b;}
};*/
set<int> s;
int main()
{
    set<int>::iterator it;
    int n,k;
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        s.clear();
        for(int i=1;i<k;i++)
        {
             scanf("%d",&a[i]);
             s.insert(a[i]);
        }
        int first=1;
        for(int i=k;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
            s.insert(a[i]);
            if(first){printf("%d",*s.begin());first=0;}
            else printf(" %d",*s.begin());
            it=s.find(a[i-k+1]);
            if(it!=s.end() && s.size()>1)s.erase(it); //可能有相同的数,s.insert()是插入不进去的,而且需要保证元素个数大于1个
        }
    }
    return 0;
}





### C++ 滾動視窗算法實現最大值與最小值 滾動視窗算法是一種高效的技術,適用於處理固定大小的子陣列問題。以下是基於雙端隊列(`deque`)來實現滑動窗口的最大值和最小值的方法。 #### 使用 `deque` 實現滑動窗口最大值 在該方法中,我們維護一個雙端隊列,其中存儲的是當前窗口內元素的索引。這些索引對應的數字按從大到小排列,這樣可以確保隊列前端始終保存著當前窗口中的最大值。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <deque> using namespace std; vector<int> maxSlidingWindow(const vector<int>& nums, int k) { deque<int> dq; vector<int> result; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { // 移除超出窗口範圍的元素 if (!dq.empty() && dq.front() == i - k) { dq.pop_front(); } // 確保隊列保持遞減順序 while (!dq.empty() && nums[dq.back()] <= nums[i]) { dq.pop_back(); } dq.push_back(i); // 開始記錄結果 if (i >= k - 1) { result.push_back(nums[dq.front()]); } } return result; } ``` 此代碼片段展示了如何通過移除較小的數字並保留最大的數字來更新隊列[^4]。 --- #### 使用 `deque` 實現滑動窗口最小值 類似地,對於最小值的情況,只需改變比較邏輯,使得隊列內部的數字按照从小到大的顺序排列: ```cpp vector<int> minSlidingWindow(const vector<int>& nums, int k) { deque<int> dq; vector<int> result; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { // 移除超出窗口範圍的元素 if (!dq.empty() && dq.front() == i - k) { dq.pop_front(); } // 確保隊列保持遞增順序 while (!dq.empty() && nums[dq.back()] >= nums[i]) { dq.pop_back(); } dq.push_back(i); // 開始記錄結果 if (i >= k - 1) { result.push_back(nums[dq.front()]); } } return result; } ``` 這裡的核心思想是利用雙端隊列來高效管理窗口內的極值計算過程[^3]。 --- #### 完整示例程序 將上述兩個函數結合起來,形成完整的解決方案: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <deque> using namespace std; // 計算滑動窗口最大值 vector<int> maxSlidingWindow(const vector<int>& nums, int k) { deque<int> dq; vector<int> result; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { if (!dq.empty() && dq.front() == i - k) { dq.pop_front(); } while (!dq.empty() && nums[dq.back()] <= nums[i]) { dq.pop_back(); } dq.push_back(i); if (i >= k - 1) { result.push_back(nums[dq.front()]); } } return result; } // 計算滑動窗口最小值 vector<int> minSlidingWindow(const vector<int>& nums, int k) { deque<int> dq; vector<int> result; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { if (!dq.empty() && dq.front() == i - k) { dq.pop_front(); } while (!dq.empty() && nums[dq.back()] >= nums[i]) { dq.pop_back(); } dq.push_back(i); if (i >= k - 1) { result.push_back(nums[dq.front()]); } } return result; } int main() { vector<int> nums = {1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7}; int k = 3; vector<int> maxResult = maxSlidingWindow(nums, k); cout << "Max Sliding Window: "; for (auto val : maxResult) { cout << val << " "; } cout << endl; vector<int> minResult = minSlidingWindow(nums, k); cout << "Min Sliding Window: "; for (auto val : minResult) { cout << val << " "; } cout << endl; return 0; } ``` 這段程式碼演示了如何分別獲取滑動窗口的最大值和最小值[^2]。 --- ###
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