LeetCode算法学习之--Queue--滑动窗口最大值

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你们好今天给你们分享下一道 LeetCode 困难难度 的题目滑动窗口最大值

题目

给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只能够看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。

示例 1：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 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
示例 2：

输入：nums = [1], k = 1
输出：[1]
示例 3：

输入：nums = [1,-1], k = 1
输出：[1,-1]
示例 4：

输入：nums = [9,11], k = 2
输出：[11]
示例 5：

输入：nums = [4,-2], k = 2
输出：[4]

来源：力扣（LeetCode）
连接：https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum
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分析

1.滑动窗口中有k个数

2.返回存放每一个滑动窗口中最大值的数组

解法

1.双指针

2.双端队列

解法一：暴力双指针(超时)

思路
1.迭代，在每次迭代中放入2个指针 一前一后
2.每次迭代计算2个指针直接的最大值
3.更新最大值
*/

var maxSlidingWindow = function (nums, k) {
  const res = [];

  for (let i = 0; i < nums.length - k + 1; i++) {
    let max = -Infinity;
    for (let j = i; j < i + k; j++) {
      max = Math.max(max, nums[j]);
    }
    res.push(max);
  }

  return res;
};

/* 复杂度 时间 O(n(n-k+1)) 空间 O(n-k+1) */


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解法二：双端队列

代码转载：leetcode-cn.com/problems/sl…

思路
1.所谓双端队里就是两端均可以出入
2.核心思想就是 在队列中的第一个元素存放最大的元素索引，
3.若是有新来的元素分以下的几种状况
    1.新来的元素大于队尾的元素，则把队尾元素排除队列，在继续比较队尾元素
    直到找到比它大的值，而后把新元素的索引推入队尾
    2.若是新元素小于队尾元素且，队列中的元素个数小于k，则吧新元素索引直接放入队尾
    3.若是新元素比全部的元素都大，则排序全部的队列里面的索引，把新元素的索引放入队首
4.在移动右边窗口的时候一旦发现，队首的索引等于i-k则从队首排除
*/
var maxSlidingWindow = function (nums, k) {
  // 双端队列
  const queue = [];
  const res = [];
  // 先处理前K个元素
  for (let i = 0; i < k; i++) {
    maintainQueue(queue, i);
  }

  // 把前k个元素的最大值放入队列中
  res.push(nums[queue[0]]);

  // 处理后面的元素的
  for (let i = k; i < nums.length; i++) {
    //在队列中处理新加入的元素
    maintainQueue(queue, i);

    //只有一种状况 队首须要出队，就是等于滑动窗口的左边界的左边第一个元素的索引
    if (queue[0] === i - k) {
      queue.shift();
    }
    // 添加当前滑动窗口的值
    res.push(nums[queue[0]]);
  }

  return res;

  function maintainQueue(queue, i) {
    // 若是大于队尾 则队尾从尾部出队列，继续比较队尾元素
    while (queue.length && nums[i] >= nums[queue[queue.length - 1]]) {
      queue.pop();
    }
    // 直到队列为空或者找到了比新元素大的队尾元素
    queue.push(i);
  }
};
/* 复杂度 时间 O(n) 空间 O(k) */
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总结

这道题考察的是对双端队列的使用，如何用队列来存放最大值，何时从队列中释放元素，比较好理解，须要多多练习

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