int 最大值 239 滑動視窗最大值

給定乙個陣列 nums，有乙個大小為 k 的滑動視窗從陣列的最左側移動到陣列的最右側。你只可以看到在滑動視窗內的 k 個數字。滑動視窗每次只向右移動一位。

返回滑動視窗中的最大值。

示例:

輸入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3

輸出: [3,3,5,5,6,7] 
解釋: 
滑動視窗的位置 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

**比較簡單，直接看下

public int maxslidingwindow(int nums, int k) 

res[i] = max;
}return res;
}

使用雙端佇列首先要搞懂乙個問題，就是在雙端佇列中，要始終保證隊頭是佇列中最大的值。那怎麼保證呢，就是在新增乙個值之前，比他小的都要被移除掉，然後再新增這個值。我們舉個例子，比如視窗大小是3，雙端佇列中依次新增3個值[4,2,5]，在新增5之前我們要把4和2給移除，讓佇列中只有乙個5，因為視窗是往由滑動的，當新增5的時候，4和2都不可能再成為最大值了，並且4和2要比5還先出佇列，搞懂了上面的過程我們隨便畫個圖看下

搞懂了上面的過程**就很容易寫了，再看**之前先來看一下雙端佇列常用的幾個函式

**如下

public int maxslidingwindow(int nums, int k) 

//在新增乙個值之前，前面比他小的都要被移除掉，並且還要保證視窗
//中佇列頭部元素永遠是佇列中最大的
while (!qeque.isempty() && nums[qeque.peeklast()] < nums[i]) 
//當前元素的下標加入到佇列的尾部
qeque.addlast(i);
//當視窗的長度大於等於k個的時候才開始計算（注意這裡的i是從0開始的）
if (i >= k - 1) 
}return res;
}

視窗分好之後乙個從前往後掃瞄乙個從後往前掃瞄，記錄每個視窗掃瞄的最大值。我們取視窗內的最大值的時候，如果視窗在原陣列中開始的下標正好是k的倍數，比如下面這樣，他的最大值很容易找

但如果視窗滑動到下面這種情況下

如果要找這個視窗的最大值，我們就要選視窗內從左邊掃瞄最後乙個和從右邊掃瞄最後乙個（視窗內從左邊數第乙個）的最大值，也就是下面這樣

res[j] = math.max(maxright[i], maxleft[i + k - 1]);

搞懂了上面的分析過程**就很容易寫了

public int maxslidingwindow(int nums, int k) 

//返回的結果值
239 滑動視窗最大值
給定乙個陣列 nums，有乙個大小為 k 的滑動視窗從陣列的最左側移動到陣列的最右側。你只可以看到在滑動視窗內的 k 個數字。滑動視窗每次只向右移動一位。返回滑動視窗中的最大值。示例 輸入 nums 1,3,1,3,5,3,6,7 和 k 3 輸出 3,3,5,5,6,7 解釋 滑動視窗的位置 最大...
239 滑動視窗最大值
239.滑動視窗最大值 solution deque solution maxindex 暴力法的時間複雜度為 o n k 弊端為每次掃瞄視窗的最大值，每兩次掃瞄之間都會存在重複的值比較，已經知道了他們的最大值是誰了，所以要減少比較次數 為什麼新增的是索引 將i加到隊尾 deque.addlast ...
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給定乙個陣列 nums，有乙個大小為 k 的滑動視窗從陣列的最左側移動到陣列的最右側。你只可以看到在滑動視窗內的 k 個數字。滑動視窗每次只向右移動一位。返回滑動視窗中的最大值。高階 示例 輸入 nums 1,3,1,3,5,3,6,7 和 k 3 輸出 3,3,5,5,6,7 解釋 滑動視窗的位置...