大家好，我是挨打的阿木木，爱好算法的前端摸鱼老。最近会频繁给大家分享我刷算法题过程中的思路和心得。如果你也是想提高逼格的摸鱼老，欢迎关注我，一起学习。
题目
239. 滑动窗口最大值
给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k **的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
返回滑动窗口中的最大值。
示例 1：
输入： nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出： [3,3,5,5,6,7]
解释：
滑动窗口的位置 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
示例 2：
输入： nums = [1], k = 1
输出： [1]
示例 3：
输入： nums = [1,-1], k = 1
输出： [1,-1]
示例 4：
输入： nums = [9,11], k = 2
输出： [11]
示例 5：
输入： nums = [4,-2], k = 2
输出： [4]
提示：
1 <= nums.length <= 105-104 <= nums[i] <= 1041 <= k <= nums.length
思路
- 常规操作，维护一个长度为
k的队列，每次取队列中的最大值放到结果中； - 遍历数组的长度
n-k次，找到符合条件的结果。
实现
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
let queue = nums.slice(0, k);
nums = nums.slice(k);
let result = [Math.max(...queue)];
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
queue.shift();
queue.push(nums[i]);
result.push(Math.max(...queue));
}
return result;
};
翻车
显然这道题目并没有这么简单，直接超时。所以需要在这个基础上做优化，再来。我们缓存一下每一轮的最大值，除非来了更大的值或者最大值离开了，不然不用比较了。
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
let queue = nums.slice(0, k);
nums = nums.slice(k);
// 记录最大值，避免重复比较
let maxValue = Math.max(...queue);
let result = [ maxValue ];
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
let top = queue.shift();
queue.push(nums[i]);
// 新值登基
if (nums[i] > maxValue) {
maxValue = nums[i];
} else if (top === maxValue) {
// 旧值退位
maxValue = Math.max(...queue);
}
result.push(maxValue);
}
return result;
};
再次翻车
显然这种操作比较最大值的方法是行不通了，那么咱么只能另谋出路。这道题我最后也是看了一下解析才明白，有一种跟我的做法很相似的数据结构叫做单调队列。意思大概就是我们把数据一个个推进队列中，然后后面的大的值会把前面的小的值压扁，每次维护一个单调递减的序列，除非走到了超出左边窗口，也就是当前的索引减去最大值的索引大于k。我们才把最前面的最大值挪开，其他时候他都一直在原地。
单调队列
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
// 一开始先存k - 1个元素，把准备工作做好
let queue = [];
let reuslt = [];
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
// 当前值大于等于上一个值，直接压扁即可
while (queue.length && nums[i] >= nums[queue[queue.length - 1]]) {
queue.pop();
}
// 如果超过了边界，移除
if (i - queue[0] >= k) {
queue.shift();
}
// 添加元素
queue.push(i);
// 到达指定位置后开始记录
if (i >= k - 1) {
reuslt.push(nums[queue[0]]);
}
}
return reuslt;
};
看懂了的小伙伴可以点个关注、咱们下道题目见。如无意外以后文章都会以这种形式，有好的建议欢迎评论区留言。
