（筆試題）滑動視窗的最大值

給定乙個陣列和滑動視窗的大小，找出所有滑動視窗裡數值的最大值。

例如，如果輸入陣列及滑動視窗的大小3，那麼一共存在6個滑動視窗，他們的最大值分別為；

針對陣列的滑動視窗有以下6個：

，，，，，。

假設視窗大小為w，

遍歷陣列，從陣列第w-1位開始，每次移動一位，並計算視窗w的最大值。

時間複雜度：

計算視窗的最大值需o(w)，移動n-w+1次，時間複雜度為o(nw)

構建乙個視窗w大小的最大堆，每次從堆中取出視窗的最大值，隨著視窗往右滑動，需要將堆中不屬於視窗的堆頂元素刪除。

時間複雜度：

正常情況下，往堆中插入資料為o(lgw)，如果陣列有序，則為o(lgn),因為滑動過程中沒有元素從堆中被刪除，滑動n-w+1次，複雜度為o(nlgn).

最大堆解法在堆中儲存有冗餘的元素，比如原來堆中元素為[10 5 3]，新的元素為11，則此時堆中會儲存有[11 5 3]。其實此時可以清空整個佇列，然後再將11加入到佇列即可，即只在佇列中保持[11]。使用雙向佇列可以滿足要求，滑動視窗的最大值總是儲存在佇列首部，佇列裡面的資料總是從大到小排列。當遇到比當前滑動視窗最大值更大的值時，則將佇列清空，並將新的最大值插入到佇列中。如果遇到的值比當前最大值小，則直接插入到佇列尾部。每次移動的時候需要判斷當前的最大值是否在有效範圍，如果不在，則需要將其從佇列中刪除。由於每個元素最多進隊和出隊各一次，因此該演算法時間複雜度為o(n)。

1、簡單方法：

int getmax(const
int a,int
size)
return
mx;}
vector
maxinwindows(const
int a,int n,int
size)
return
result;
}

2、最大堆、雙佇列方法

class
solution 
result.push_back(p.first);
}return
result;
}//雙向佇列實現，複雜度o(n)
vector
maxinwindows(const vector &num, unsigned int
size) 
for (int i = size; i < num.size(); i++) 
result.push_back(num[q.front()]);
return
result;
}};

（筆試題）滑動視窗的最大值

滑動視窗最大值

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