面试题65. 滑动窗口的最大值

来源:互联网 发布:n卡负优化 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 14:47

题目描述

给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}; 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4],2,6,2,5,1}, {2,[3,4,2],6,2,5,1}, {2,3,[4,2,6],2,5,1}, {2,3,4,[2,6,2],5,1}, {2,3,4,2,[6,2,5],1}, {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。

思路1:
暴力求解法,扫描滑动窗口中的每一个数字,并找出其中的最大值。如果滑动窗口的大小为m,则找到窗口内的最大值需要O(k)时间。对于长度为n的数组,总的时间复杂度为O(mn)

思路2:
借助一个辅助队列,从头遍历数组,根据如下规则进行入队列或出队列操作:
0. 如果队列为空,则当前数字入队列
1. 如果当前数字大于队列尾,则删除队列尾,直到当前数字小于等于队列尾,或者队列空,然后当前数字入队列
2. 如果当前数字小于队列尾,则当前数字入队列
3. 如果队列头超出滑动窗口范围,则删除队列头
这样能始终保证队列头为当前的最大值

以这道题为例:
从头开始遍历数组,我们以下标 i 表示遍历到第几个数字
在开始阶段,队列为空,我们把2入队列,此时i = 0;

这里写图片描述

i = 1时,num[1] = 3, 由于3大于队列尾2,所以把2移出队列,把3加入队列;

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i = 2时,num[2] = 4, 由于4大于3, 所以把3移出队列,把4加入队列,此时滑动窗口刚好经过三个元素,滑动窗口内的最大值就是队列的头元素,也就是4;

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i = 3时,num[3] = 2, 因为2小于4,所以把2直接加入队列,此时滑动窗口内的最大值仍然为4;

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i = 4时,num[4] = 6, 6大于2和4,所以把2和4移出队列,把6加入到队列中,此时滑动窗口的最大值为6;

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i = 5时,num[5] = 2, 因为2小于6,所以把2直接加入队列,此时滑动窗口内的最大值仍然为6;

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i = 6时,num[6] = 5, 由于5大于2,所以把2移出队列,把5加入队列中,此时滑动窗口内的最大值仍然为6;

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i = 7时,num[7] = 1, 由于6已经不在滑动窗口中了,所以将6从队列头上删除,此时滑动窗口的最大值为5;

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遍历结束

那么,如何判断6是否还在滑动窗口中呢,可以通过数组下标进行判断,我们在队列中存储数组的下标而非数值,这样通过判断下标之间的差值是否大于窗口的大小,就可以判断元素是否还在滑动窗口中。

Java 代码如下:

import java.util.*;public class Solution {    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int[] num, int size) {        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();        if(num == null || num.length == 0 || size == 0 || size > num.length) {            return result;        }        LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();        for(int i = 0; i < num.length; i++) {            if(!queue.isEmpty()){                // 如果队列头元素不在滑动窗口中了,就删除头元素                if(i >= queue.peek() + size) {                     queue.pop();                }                // 如果当前数字大于队列尾,则删除队列尾,直到当前数字小于等于队列尾,或者队列空                while(!queue.isEmpty() && num[i] >= num[queue.getLast()]) {                    queue.removeLast();                }            }            queue.offer(i); // 入队列            // 滑动窗口经过三个元素,获取当前的最大值,也就是队列的头元素            if(i + 1 >= size) {                result.add(num[queue.peek()]);            }        }        return result;    }}