239. 滑动窗口最大值(困难)-单向队列大顶堆-字节跳动高频题
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了239. 滑动窗口最大值(困难)-单向队列大顶堆-字节跳动高频题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、题目描述
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。你只可以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]
二、解题
单向队列
首先这题需要注意两个点
- 维护滑动窗口长度值,滑动窗口值为k;
- 维护单向队列保存下标值,左右两个下标,[左大,右下],左边的下标值代表的数值最大,右边最小,使队列中的元素从大到小。
当当前值大于单向队列中的队尾值时,删除队尾值,使单向队列的元素值从大到小顺序保存,如果左右下标的区间值超过了滑动窗口值,则更新左边界。
class Solution
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k)
int length = nums.length;
//队列保存的是下标值,下标值的区间来维护滑动窗口的大小长度
Deque<Integer> queue = new LinkedList<>();
//初始化滑动窗口
for(int i = 0;i<k;i++)
//保证滑动窗口的下标[左大,右小]。当前值大于队尾元素 则更新最大值
while(!queue.isEmpty() && nums[i] >= nums[queue.peekLast()])
queue.pollLast();
//向队尾添加元素
queue.addLast(i);
int[] res = new int[length - k + 1];
res[0] = nums[queue.peekFirst()];
for(int i = k;i<length;i++)
//如果当前值大于队尾元素,则直接出队,
while(!queue.isEmpty() && nums[i] >= nums[queue.peekLast()])
queue.pollLast();
//将当前下标存入队尾
queue.addLast(i);
//维护滑动窗口的大小
while(queue.peekFirst() <= i - k)
queue.pollFirst();
res[i-k+1] = nums[queue.peekFirst()];
return res;
大顶堆
class Solution
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k)
//大顶堆
int n = nums.length;
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>()
public int compare(int[] pair1, int[] pair2)
return pair1[0] != pair2[0] ? pair2[0] - pair1[0] : pair2[1] - pair1[1];
);
for (int i = 0; i < k; ++i)
pq.offer(new int[]nums[i], i);
int[] ans = new int[n - k + 1];
ans[0] = pq.peek()[0];
for (int i = k; i < n; ++i)
pq.offer(new int[]nums[i], i);
while (pq.peek()[1] <= i - k)
pq.poll();
ans[i - k + 1] = pq.peek()[0];
return ans;
以上是关于239. 滑动窗口最大值(困难)-单向队列大顶堆-字节跳动高频题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
leetcode 239. Sliding Window Maximum 滑动窗口最大值(困难)