题目

剑指 Offer 59 - I. 滑动窗口的最大值

思路1(单调队列)

  • 使用单调(递减)队列,保持队列中的元素是递减顺序,队列头保存的是当前窗口中最大的元素
  • 首先先模拟建立第一个窗口,同时获取第一个窗口的最大值(就是队头元素)
  • 然后每次窗口移动的时候都要判断移出去的元素是否是最大的元素:将窗口最左边的元素和队列头元素进行比较,如果相等,则需要将队头的元素移除,说明窗口的最大值被移出去了,需要寻找新的最大值。而队列头的第二个元素是第二大元素,不过还要和即将进入新窗口的那个元素进行比较

代码

class Solution {
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
int length = nums.length; if (length == 0 || k == 0) {
return new int[0];
} // Java内置的双端队列
Deque<Integer> queue = new LinkedList<>();
int[] res = new int[length - k + 1]; // 先初始化第一个窗口
for (int i = 0; i < k; i++) {
while (!queue.isEmpty() && queue.peekLast() < nums[i]) {
queue.removeLast();
}
queue.addLast(nums[i]);
}
// 获取第一个窗口的最大值
res[0] = queue.peekFirst(); // 移动接下来的窗口
for (int i = k; i < length; i++) {
// 要判断窗口右移时,出队的元素是否是当前最大元素
if (queue.peekFirst() == nums[i-k]) {
queue.removeFirst();
}
// 保持单调队列递减,此时队首的元素就是当前窗口的最大与阿苏
while (!queue.isEmpty() && queue.peekLast() < nums[i]) {
queue.removeLast();
}
queue.addLast(nums[i]);
res[i-k+1] = queue.peekFirst();
} return res; }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:\(O(N)\)
  • 空间复杂度:\(O(k)\),单调队列所占空间最多为\(O(k)\),因为队列最多不会超过窗口的大小

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