生成窗口最大值数组

Posted 2021-10-12 Tianyiya H.T.W

链接：https://leetcode-cn.com/problems/hua-dong-chuang-kou-de-zui-da-zhi-lcof/

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。

import java.util.LinkedList;

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {

        if (k == 0) {
            return new int[0];
        }

        int n = nums.length;
        int[] ret = new int[n - k + 1];

        LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();

        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            while (!queue.isEmpty() && nums[queue.peekLast()] <= nums[i]) {
                queue.pollLast();
            }
            queue.offerLast(i);
            if (i + 1 >= k) {
                ret[i + 1 - k] = nums[queue.peekFirst()];
            }
            if (i - queue.peekFirst() + 1 == k) {
                queue.pollFirst();
            }
        }

        return ret;
    }
}

 

心之所向，素履以往 生如逆旅，一苇以航

5.生成窗口最大值数组

题设：给一个整型数组arr和一个大小为w的窗口，窗口从最左边滑到最右边，窗口每次向右边滑一个位置，例如arr={4,3,5,4,3,6,7}时，w=3,此时生成的窗口最大值数组为{5,5,5,6,7}。

思路：给定一个长度为L的数组arr ，当滑动窗口大小 为w时，则生成的窗口最大值数组maxWindow长度为L-w+1,;用一个双端队列queue（可以用LinkedList来模拟）来存储滑动窗口的最大值，假设当窗口移动到位置i时，当queue为空时直接将i添加到queue的队尾，当queue不为空则比较queue队尾在arr中对应元素arr[queue.peekLast()]与arr[i]大小，当arr[queue.peekLast()]>arr[i]时直接将i添加到queue的队尾，否则移除queue的队尾元素，直至queue队尾大于arr[i]或者queue为空时将i添加到queue的队尾；当i>(w-1)时开始往maxWindow添加最大值，添加规则为：当i==w时queue队头元素已经过期，此时需移除queue队头元素，然后再次获取queue的队头元素，然后该队头元素在arr中对应的值添加到maxWindow数组；当i!=w时直接将queue队头元素在arr中对应的值添加到maxWindow数组中。

附上Java代码实现：

class MaxWindowArray{
    public int[] getMaxWindow(int[] arr,int w){
        if(arr==null||w<1||arr.length<w){
            return null;
        }
        int[] maxWindow=new int[arr.length-w+1];
        LinkedList<Integer> queue=new LinkedList<>();
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            while(!queue.isEmpty()&&arr[queue.getLast()]<=arr[i]){
                queue.removeLast();
            }
            queue.addLast(i);
            if(i>=(w-1)){
                if((i-w)==queue.getFirst()){
                    queue.removeFirst();
                    maxWindow[i-w+1]=arr[queue.getFirst()];
                }else{
                    maxWindow[i-w+1]=arr[queue.getFirst()];
                }
            }
        }
        return maxWindow;
    }
}