【剑指Offer】064——滑动窗口的最大值 （数组）

题目描述

给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。

解题思路

法一：简单的暴力法
法二：双向队列
用一个双向队列，队列第一个位置保存当前窗口的最大值，当窗口滑动一次，判断当前最大值是否过期（当前最大值的位置是不是在窗口之外），新增加的值从队尾开始比较，把所有比他小的值丢掉。这样时间复杂度为O(n)。

参考代码

Java

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
public class Solution {
    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size)
    {
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<Integer>();
        // 边界
        if(num.length < size || size == 0)
            return res;
        // num.length - size + 1 窗口边界
        for(int i = 0; i < num.length - size + 1; i++){
            res.add(max(num, i, size));
        }
        return res;
    }
    public int max(int[] num, int index, int size){
        int res = num[index];
        for(int i = index + 1; i < index + size; i++){
            if(num[i] > res)
                res = num[i];
        }
        return res;
    }
    // 双向队列
    public ArrayList<Integer> maxInWindows2(int [] num, int size){
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<Integer>(); // 结果
        LinkedList<Integer> deque = new LinkedList<Integer>(); // 队列
        if(num.length == 0 || size == 0)
            return res;
        for(int i = 0; i < num.length; i++){
            if(!deque.isEmpty() && deque.peekFirst() <= i - size)
                deque.poll();
            while(!deque.isEmpty() && num[deque.peekLast()] < num[i])
                deque.removeLast();
            deque.offerLast(i);
            if(i + 1 >= size)
                res.add(num[deque.peekFirst()]);
        }
        return res;
    }
}

Python

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def maxInWindows(self, num, size):
        # write code here
        res = []
        if size <= 0 or len(num) < size:
            return res
        for i in range(0,len(num) - size + 1):
            res.append(max(num[i:i+size]))
        return res

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