文章目錄

• 題目描述
• 思路 && 代碼
• • • 1. 暴力法 O($n^2$) && O(1)
    • 2. 單調(diào)隊列輔助 O(n) && O(n)
    • 二刷

打卡第十天～

題目描述

• 久違的滑動窗口題！
  

思路 && 代碼

1. 暴力法 O($n^2$) && O(1)

• 老規(guī)矩，先來個暴力法熟悉一下題目～
• 出乎意料沒有超時…不過我們還是需要尋找更優(yōu)的做法！

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {if(nums.length == 0) {return new int[]{};}int[] res = new int[nums.length - k + 1];// 暴力for(int i = 0; i < res.length; i++) {int max = nums[i];for(int j = 0; j < k; j++) {max = Math.max(max, nums[i + j]);}res[i] = max; } return res;} }

2. 單調(diào)隊列輔助 O(n) && O(n)

• 空間換時間！
• 利用一個單調(diào)遞減的隊列，始終把當(dāng)前滑動窗口最大值置于隊頭
• 更新判斷一：當(dāng)前隊頭是否已經(jīng)脫離滑動窗口。（我覺得這塊具體代碼不太好想到）
• 更新判斷二：加入當(dāng)前數(shù)組元素，是否會改變隊列遞減特性

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {if(nums.length == 0) {return new int[]{};}// 隊列頭：記錄滑動窗口最大值Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();int[] res = new int[nums.length - k + 1];for(int i = 0, windowTail = 1 - k; i < nums.length; i++, windowTail++) {// 更新一：去掉前一個窗口尾值if(windowTail > 0 && deque.peekFirst() == nums[windowTail - 1]) {deque.removeFirst();}// 更新二：保持遞減while(!deque.isEmpty() && deque.peekLast() < nums[i]) {deque.removeLast();}deque.addLast(nums[i]);// 記錄窗口最大值if(windowTail >= 0) {// 窗戶尾值，同時也是 res 的對應(yīng)下標(biāo)res[windowTail] = deque.peekFirst();}}return res;} }/*1. 采用單調(diào)隊列2. 主要是 隊列頭 的處理3. 通過維護 windowTail 來維護隊列（重要） */

二刷

• 單調(diào)隊列，找最大值，則需要單調(diào)減（隊頭為最大）

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {if(nums.length == 0) {return new int[]{};}int[] ans = new int[nums.length - k + 1];Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();for(int i = 0, windowTail = 1 - k; i < nums.length; i++, windowTail++) {// step1: 去掉上一個窗口尾值if(windowTail > 0 && queue.element() == nums[windowTail - 1]) {queue.poll();}// step2: 保持遞減（注意，沒有按照正常的隊列順序，是從后面開始處理的while(!queue.isEmpty() && nums[i] > queue.getLast()) {queue.removeLast();}queue.offer(nums[i]);if(windowTail >= 0) {ans[windowTail] = queue.element();}}return ans;} }

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【LeetCode笔记】剑指Offer 59. I 滑动窗口的最大值（Java、单调队列）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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