Leetcode 239.滑动窗口最大值

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滑动窗口最大值

给定一个数组 nums,有一个大小为 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 k 内的数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口最大值。

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

注意:

你可以假设 k 总是有效的,1 ≤ k ≤ 输入数组的大小,且输入数组不为空。

进阶:

你能在线性时间复杂度内解决此题吗?

思路

维护一个大小为K的最大堆,依此维护一个大小为K的窗口,每次读入一个新数,都把堆中窗口最左边的数扔掉,再把新数加入堆中,这样堆顶就是这个窗口内最大的值。

注意

-结果数组的大小是nums.length + 1 - k, 赋值时下标也是i + 1 - k

 1 import java.util.Collections;
 2 import java.util.PriorityQueue;
 3 
 4 public class Solution {
 5     public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
 6         if(nums == null || nums.length == 0) return new int[0];
 7         PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>(Collections.reverseOrder());
 8         int[] res = new int[nums.length + 1 - k];
 9         for(int i = 0; i < nums.length; i++){
10             // 把窗口最左边的数去掉
11             if(i >= k) pq.remove(nums[i - k]);
12             // 把新的数加入窗口的堆中
13             pq.offer(nums[i]);
14             // 堆顶就是窗口的最大值
15             if(i + 1 >= k) res[i + 1 - k] = pq.peek();
16         }
17         return res;
18     }
19 }

 

双向队列

复杂度

时间 O(N) 空间 O(K)

思路

我们用双向队列可以在O(N)时间内解决这题。当我们遇到新的数时,将新的数和双向队列的末尾比较,如果末尾比新数小,则把末尾扔掉,直到该队列的末尾比新数大或者队列为空的时候才住手。这样,我们可以保证队列里的元素是从头到尾降序的,由于队列里只有窗口内的数,所以他们其实就是窗口内第一大,第二大,第三大...的数。保持队列里只有窗口内数的方法和上个解法一样,也是每来一个新的把窗口最左边的扔掉,然后把新的加进去。然而由于我们在加新数的时候,已经把很多没用的数给扔了,这样队列头部的数并不一定是窗口最左边的数。这里的技巧是,我们队列中存的是那个数在原数组中的下标,这样我们既可以直到这个数的值,也可以知道该数是不是窗口最左边的数。这里为什么时间复杂度是O(N)呢?因为每个数只可能被操作最多两次,一次是加入队列的时候,一次是因为有别的更大数在后面,所以被扔掉,或者因为出了窗口而被扔掉。

 1 public class Solution {
 2     public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
 3         if(nums == null || nums.length == 0) return new int[0];
 4         LinkedList<Integer> deque = new LinkedList<Integer>();
 5         int[] res = new int[nums.length + 1 - k];
 6         for(int i = 0; i < nums.length; i++){
 7             // 每当新数进来时,如果发现队列头部的数的下标,是窗口最左边数的下标,则扔掉
 8             if(!deque.isEmpty() && deque.peekFirst() == i - k) deque.poll();
 9             // 把队列尾部所有比新数小的都扔掉,保证队列是降序的
10             while(!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] < nums[i]) deque.removeLast();
11             // 加入新数
12             deque.offerLast(i);
13             // 队列头部就是该窗口内第一大的
14             if((i + 1) >= k) res[i + 1 - k] = nums[deque.peek()];
15         }
16         return res;
17     }
18 }

 

以上是关于Leetcode 239.滑动窗口最大值的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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