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题目描述
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。
题解
(单调队列) O(n)
使用单调队列求解滑动窗口中的最大值,单调队列可以用双端队列来实现,队头和队尾都可以压入和弹出元素,单调队列中存储的是元素的下标,其中队头是整个队列的最大元素的下标,从队头到队尾下标代表的元素值依次递减,这就是单调队列。
- 遍历数组,初始状态单调队列为空,再遍历的过程中,每次插入元素前,需要判断: (1) 合法性检查:队头是否已经出队,如果当前元素的下标 i 到队头的距离大于等于 k,则队头应该出队,它已经不在当前窗口内了。 (2) 单调性维护:如果当前元素
nums[i]
大于等于队尾元素下标对应的值,那么队尾元素就再也不可能成为某个滑动窗口的最大值了,所以将满足条件的队尾都出队,始终保持队列中下标对应的元素值从队头到队尾是单调递减的。 - 插入当前元素的下标 i
- 当窗口中填满了数字时开始记录答案,队头下标对应的元素值就是窗口内的最大值。
时间复杂度
遍历数组的过程中,每个元素下标最多进队一次出队一次,所以时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度
存储单调队列需要额外 O(k) 的空间,存储答案需要额外 O(n) 的空间。
C++ 代码
class Solution {
public:
vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
vector<int> res;
deque<int> q;
for (int i = 0; i < nums.size(); i ++ ) {
if (q.size() && i - q.front() >= k) q.pop_front();
while (q.size() && nums[q.back()] < nums[i]) q.pop_back();
q.push_back(i);
if (i >= k - 1) res.push_back(nums[q.front()]);
}
return res;
}
};
Java 代码
class Solution {
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
Deque<Integer> q = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i ++ ) {
if (!q.isEmpty() && i - q.getFirst() >= k) {
q.removeFirst();
}
while (!q.isEmpty() && nums[q.getLast()] < nums[i]) {
q.removeLast();
}
q.addLast(i);
if (i >= k - 1) {
res.add(nums[q.getFirst()]);
}
}
return res.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
}
}
Python 代码
class Solution:
def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
res = []
q = deque()
for i in range(len(nums)):
if q and i - q[0] >= k:
q.popleft()
while q and nums[q[-1]] < nums[i]:
q.pop()
q.append(i)
if i >= k - 1:
res.append(nums[q[0]])
return res
本文由读者提供,Github地址:https://github.com/tonngw
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