給你一個整數數組 nums，有一個大小為 k 的滑動窗口從數組的最左側移動到數組的最右側。你只可以看到在滑動窗口內的 k 個數字。滑動窗口每次只向右移動一位。

返回滑動窗口中的最大值。

來源：力扣（LeetCode）
鏈接：https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum
解法一：暴力法：
解題思路：

移動窗口計算每一個窗口的最大值

將步驟1得到的值加入要返回的列表中

class Solution:def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:# 暴力法時間復雜度O（Nk） 直接超出時間限制res = []if k<1 or k>len(nums):return res left = 0right = k - 1while right<len(nums):maxval = self.maxvalue(left,right,nums)res.append(maxval)left += 1right += 1return resdef maxvalue(self,left,right,nums):maxval = nums[left]while left<=right:if maxval<nums[left]:maxval = nums[left]return maxval

解法二：單調隊列法
解題思路：

如果隊列最左側索引已不在滑動窗口范圍內，彈出隊列最左側索引

通過循環確保隊列的最左側索引所對應元素值最大

新元素入隊

從第一個滑動窗口的末尾索引開始將最大值存儲到結果res中

class Solution:def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:# 邊界條件if k * len(nums) == 0:return []# 優化if k == 1:return numsfrom collections import dequeq = deque()# 單調隊列法：def clean_q()這個函數是精髓def clean_q(i):while q and q[0] <= i-k:q.popleft()while q and nums[q[-1]] < nums[i]:q.pop()q.append(i)res = []for i in range(k):clean_q(i)res.append(nums[q[0]])for i in range(k,len(nums)):clean_q(i)res.append(nums[q[0]])return res

總結

以上是生活随笔為你收集整理的滑动窗口最大值-leetcode 239题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。