滑动窗口

有一个整型数组 arr 和一个大小为 w 的窗口从数组的最左边滑到最右边,窗口每次向右边滑一个位置。 返回一个长度为n-w+1的数组res，res[i]表示每一种窗口状态下的最大值。 以数组为[4,3,5,4,3,3,6,7]，w=3为例。因为第一个窗口[4,3,5]的最大值为5，第二个窗口[3,5,4]的最大值为5，第三个窗口[5,4,3]的最大值为5。第四个窗口[4,3,3]的最大值为4。第五个窗口[3,3,6]的最大值为6。第六个窗口[3,6,7]的最大值为7。所以最终返回[5,5,5,4,6,7]。

给定整形数组arr及它的大小n，同时给定w，请返回res数组。保证w小于等于n，同时保证数组大小小于等于500。

测试样例：

[4,3,5,4,3,3,6,7],8,3

返回：[5,5,5,4,6,7]

思路:比较合适的方式是采用双端队列来充当这个滑动窗口的作用。如果采用普通的解法，我们需要每次向滑动窗口加数据后，去搜索选择最大的值，这样的时间复杂度为O(N*W)，如果采取双端队列，可以达到时间复杂度为O(N)。采用双端队列是因为要对队头和队尾进行更新：

1.队头存放当前窗口的最大值的下标；

2.对队头的更新是为了确保队头仍然包含在窗口内；

3.对队尾的更新是为了确保信息的充分性。

下面是双端队列的进入规则：

1.如果queue为空，则当前索引直接进入队列。

　　2.如果queue的末尾的值j对应的数arr[j]>arr[i]，则也将i放进队尾。

　　3.如果上述都不成立，则说明此时队尾的j对应的arr[j]<=arr[i]，则需要弹出j，因此弹出队尾元素，然后重复上述过程。

队列的出规则：

　　如果当前队首（即表示着窗口期内的最大值）j，已经等于i-w，则说明该窗口的第一个元素已经过期脱离窗口了，应该出队列，则队首元素出队列。

　　最大值:满足窗口期成立，也就是当i已经等于或超过窗口值时，队列的首元素对应arr[j]是当前窗口期的最大值，可以根据该值找到arr[j]并放入最大值数组中。

class SlideWindow {public:    vector<int> slide(vector<int> arr, int n, int w) {        deque <int> que;        vector<int> result;        int j=0;        for(int i=0;i<n;i++){            if (que.empty()||arr[que.back()]>arr[i] ){//队列为空或队列的尾部元素对应值大于当前值                que.push_back(i);            }else{        //弹出队尾元素重复上述过程，实际目的是为当前元素找到它正确顺序的窗口内的位置                while(!que.empty()&&arr[que.back()]<arr[i]){                    que.pop_back();                }                que.push_back(i);            }                        if(i>=w-1){　                while(que.front()==i-w)//判断是否窗口首位置过期                     que.pop_front();　　                result.push_back(arr[que.front()]);　　//放入结果数组            }        }        return result;    }};