[LeetCode] 239. Sliding Window Maximum 滑动窗口最大值
Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves right by one position. Return the max sliding window.
Example:
Input: nums =[1,3,-1,-3,5,3,6,7], and k = 3
Output:[3,3,5,5,6,7]
Explanation:
Window position Max
--------------- -----
[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
Note:
You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ input array's size for non-empty array.
Follow up:
Could you solve it in linear time?
Hint:
- How about using a data structure such as deque (double-ended queue)?
- The queue size need not be the same as the window’s size.
- Remove redundant elements and the queue should store only elements that need to be considered.
这道题给定了一个数组,还给了一个窗口大小k,让我们每次向右滑动一个数字,每次返回窗口内的数字的最大值。难点就在于如何找出滑动窗口内的最大值(这不废话么,求得不就是这个),那么最狂野粗暴的方法就是每次遍历窗口,找最大值呗,OJ 说呵呵哒,no way!我们希望窗口内的数字是有序的,但是每次给新窗口排序又太费时了,所以最好能有一种类似二叉搜索树的结构,可以在 lgn 的时间复杂度内完成插入和删除操作,那么使用 STL 自带的 multiset 就能满足我们的需求,这是一种基于红黑树的数据结构,可以自动对元素进行排序,又允许有重复值,完美契合。所以我们的思路就是,遍历每个数字,即窗口右移,若超过了k,则需要把左边界值删除,这里不能直接删除 nums[i-k],因为集合中可能有重复数字,我们只想删除一个,而 erase 默认是将所有和目标值相同的元素都删掉,所以我们只能提供一个 iterator,代表一个确定的删除位置,先通过 find() 函数找到左边界 nums[i-k] 在集合中的位置,再删除即可。然后将当前数字插入到集合中,此时看若 i >= k-1,说明窗口大小正好是k,就需要将最大值加入结果 res 中,而由于 multiset 是按升序排列的,最大值在最后一个元素,我们可以通过 rbeng() 来取出,参见代码如下:
解法一:
class Solution {
public:
vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
vector<int> res;
multiset<int> st;
for (int i = ; i < nums.size(); ++i) {
if (i >= k) st.erase(st.find(nums[i - k]));
st.insert(nums[i]);
if (i >= k - ) res.push_back(*st.rbegin());
}
return res;
}
};
我们也可以使用优先队列来做,即最大堆,不过此时我们里面放一个 pair 对儿,由数字和其所在位置组成的,这样我们就可以知道每个数字的位置了,而不用再进行搜索了。在遍历每个数字时,进行 while 循环,假如优先队列中最大的数字此时不在窗口中了,就要移除,判断方法就是将队首元素的 pair 对儿中的 second(位置坐标)跟 i-k 对比,小于等于就移除。然后将当前数字和其位置组成 pair 对儿加入优先队列中。此时看若 i >= k-1,说明窗口大小正好是k,就将最大值加入结果 res 中即可,参见代码如下:
解法二:
class Solution {
public:
vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
vector<int> res;
priority_queue<pair<int, int>> q;
for (int i = ; i < nums.size(); ++i) {
while (!q.empty() && q.top().second <= i - k) q.pop();
q.push({nums[i], i});
if (i >= k - ) res.push_back(q.top().first);
}
return res;
}
};
题目中的 Follow up 要求我们代码的时间复杂度为 O(n)。提示我们要用双向队列 deque 来解题,并提示我们窗口中只留下有用的值,没用的全移除掉。果然 Hard 的题目我就是不会做,网上看到了别人的解法才明白,解法又巧妙有简洁,膜拜啊。大概思路是用双向队列保存数字的下标,遍历整个数组,如果此时队列的首元素是 i-k 的话,表示此时窗口向右移了一步,则移除队首元素。然后比较队尾元素和将要进来的值,如果小的话就都移除,然后此时我们把队首元素加入结果中即可,参见代码如下:
解法三:
class Solution {
public:
vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
vector<int> res;
deque<int> q;
for (int i = ; i < nums.size(); ++i) {
if (!q.empty() && q.front() == i - k) q.pop_front();
while (!q.empty() && nums[q.back()] < nums[i]) q.pop_back();
q.push_back(i);
if (i >= k - ) res.push_back(nums[q.front()]);
}
return res;
}
};
类似题目:
Longest Substring with At Most Two Distinct Characters
参考资料:
https://leetcode.com/problems/sliding-window-maximum/
LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)
[LeetCode] 239. Sliding Window Maximum 滑动窗口最大值的更多相关文章
- [leetcode]239. Sliding Window Maximum滑动窗口最大值
Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the a ...
- 239 Sliding Window Maximum 滑动窗口最大值
给定一个数组 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 k 内的数字.滑动窗口每次只向右移动一位.例如,给定 nums = [1,3,-1,-3, ...
- [LeetCode] Sliding Window Maximum 滑动窗口最大值
Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the a ...
- [leetcode] #239 Sliding Window Maximum (Hard)
原题链接 题意: 给定一个数组数字,有一个大小为k的滑动窗口,它从数组的最左边移动到最右边.你只能在窗口看到k个数字.每次滑动窗口向右移动一个位置. 记录每一次窗口内的最大值,返回记录的值. 思路: ...
- leetcode 239 Sliding Window Maximum
这题是典型的堆排序算法,只是比一般的堆算法多了删除的操作,有两件事需要做: 1 用一个hash表存储从输入数组索引到堆数组(用于实现堆的那个数组)所以的映射,以便在需要删除一个元素的时候能迅速定位到堆 ...
- [LeetCode] Sliding Window Median 滑动窗口中位数
Median is the middle value in an ordered integer list. If the size of the list is even, there is no ...
- 【LeetCode】239. Sliding Window Maximum
Sliding Window Maximum Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving fr ...
- 【刷题-LeetCode】239. Sliding Window Maximum
Sliding Window Maximum Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from ...
- [Leetcode]双项队列解决滑动窗口最大值难题
这道题是从优先队列的难题里面找到的一个题目.可是解法并不是优先队列,而是双项队列deque 其实只要知道思路,这一道题直接写没有太大的问题.我们看看题 给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动 ...
随机推荐
- jQuery 源码解析(三) pushStack方法 详解
该函数用于创建一个新的jQuery对象,然后将一个DOM元素集合加入到jQuery栈中,最后返回该jQuery对象,有三个参数,如下: elems Array类型 将要压入 jQuery 栈的数组元素 ...
- IL 语法分析
Managed Heap: GC auto manage. One process, One heap. Call Stack: Runtime auto manage, every time whe ...
- JDBC与Druid简单介绍及Druid与MyBatis连接数据库
序言 java程序与数据建立连接,首先要从jdbc说起,然后直接上阿里认为宇宙最好的数据库连接池druid,然后再说上层程序对象与数据源映射关联关系的orm-mybatis. JDBC介绍 JDBC( ...
- 『CSP2019-S 第二轮退役记』
Day0 到杭州的时候是下午,休息了一下就吃完饭了. 晚上的时候闲着没事复习了一下几个不太熟的数论板子,\(\mathrm{exgcd}\),\(\mathrm{ExCRT}\),\(\mathrm{ ...
- SqLite踩的坑
一.修改表名称.增加字段.查询表结构.修改表结构字段类型 .修改表名称 ALTER TABLE 旧表名 RENAME TO 新表名 eg: ALTER TABLE or_sql_table RENAM ...
- J2EE的13种规范
1.JDBC(Java Databaes Connectivity):JDBC API为访问不同的数据库提供了一种统一的途径,就像ODBC一样,JDBC对开发者屏蔽了一些细节问题,同时,JDBC对数据 ...
- Java生鲜电商平台-商品价格的设计与架构
Java生鲜电商平台-商品价格的设计与架构 说明:Java开源生鲜电商平台-商品价格的设计与架构,主要是对商品的价格进行研究与系统架构. 一.常见的电商价格 市场价(List Price):这个价格仅 ...
- linux桌面系统的约定
linux系统的桌面系统基本遵循同样的约定. mime类型 在linux下,关于文件类型的信息通常放在/usr/share/mime./usr/local/share/mime和用户目录下,所有应用程 ...
- <Android Studio> 1.如何APP配置权限
Android Studio必须手动配置权限: 如添加权限 : android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED 1.android.permission.WRITE ...
- 剑指:和为S的连续正数序列
题目描述 输入一个正数 s,打印出所有和为 s 的连续正数序列(至少含有两个数). 例如输入 15,由于 1+2+3+4+5=4+5+6=7+8=15,所以结果打印出 3 个连续序列 1-5.4-6 ...