给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值。
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
提示：
你可以假设 k 总是有效的，在输入数组不为空的情况下，1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。
class Solution {
public:
vector maxSlidingWindow(vector& nums, int k) {
queue q;
deque d;
int sum = 0, n = nums.size(), maxn = 0, loc = 0;
if(n == 0 || k == 0)return {};
for(int i = 0 ; i < k; ++ i){
q.push(nums[i]);
while(d.empty() == false && d.back() < nums[i]){
d.pop_back();
}
d.push_back(nums[i]);
}
vector ans{d.front()};
for(int i = 0; i + k < n; ++ i){
if(d.front() == q.front()){
d.pop_front();
}
q.pop();
q.push(nums[i + k]);
while(d.empty() == false && d.back() < nums[i + k]){
d.pop_back();
}
d.push_back(nums[i + k]);
ans.push_back(d.front());
}
return ans;
}
};
剑指 Offer 59 - II. 队列的最大值
请定义一个队列并实现函数 max_value 得到队列里的最大值，要求函数max_value、push_back 和 pop_front 的均摊时间复杂度都是O(1)。
若队列为空，pop_front 和 max_value 需要返回 -1
示例 1：
输入: ["MaxQueue","push_back","push_back","max_value","pop_front","max_value"] [[],[1],[2],[],[],[]] 输出: [null,null,null,2,1,2]
示例 2：
输入: ["MaxQueue","pop_front","max_value"] [[],[],[]] 输出: [null,-1,-1]
限制：
- 1 <= push_back,pop_front,max_value的总操作数 <= 10000
- 1 <= value <= 10^5
class MaxQueue {
public:
queue q;
deque maxn;
MaxQueue() {
}
int max_value() {
if(q.empty())return -1;
return maxn.front();
}
void push_back(int value) {
while(maxn.empty() == false && maxn.back() < value){
maxn.pop_back();
}
maxn.push_back(value);
q.push(value);
}
int pop_front() {
if(q.empty())return -1;
int ret = q.front();
q.pop();
if(ret == maxn.front()){
maxn.pop_front();
}
return ret;
}
};
算法思路
今天两题大同小异，题解就写在一起，第一题的滑动窗口其实就是队列(FIFO)，和第二题一样，问题的核心就是如何维护队列的最大值，这里是用双端队列来维护，当我们从队列头弹出元素的时候如果该值不是当前队列的最大值，那么它的弹出对最大值无影响，因此每次再往队列末插入元素时，也把元素插入到双端队列尾，但在插入双端队列尾前把双端队列尾部分中所有小于插入元素的元素提前弹出，因为它们已经不可能成为队列的最大值了。队列头弹出元素时，如果是队列的最大元素(双端队列队列头)，则双端队列也要弹出元素，更新最大值。用队列和双端队列维护区间极值十分好用，在解决动态规划等问题中十分常见
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