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前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。
题目🦀
剑指 Offer 59 - I. 滑动窗口的最大值
难度困难
给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值。
示例:
输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 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
提示：
你可以假设 k 总是有效的，在输入数组不为空的情况下，1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。
注意：本题与主站 239 题相同：leetcode-cn.com/problems/sl…
解题思路🌵
“如果一个选手比你小还比你强，你就可以退役了。”——单调队列的原理
单调队列是一种主要用于解决滑动窗口类问题的数据结构，即，在长度为 的序列中，求每个长度为
的区间的区间最值。
- 采用单调队列
- 创建队列deque，存放的是nums的下标i
- 窗口初始化时，将最初的k个元素的下标入队，并要保证对应的值是依次递减的，若前一个值小于后一个值，则将前一个值下标弹出
- 这样就可以保证，deque的队头元素对应的值，肯定是初始窗口中最大的
- 窗口开始滑动，做之前相同的操作。还要将窗口外的值下标弹出队列 每次滑动，取出队头下标对应的值即可
解法🔥
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
if(nums.length===0){return []}
const deque=[]
const result=[]
for(let i=0;i<k;i++){
while(deque.length&&nums[i]>nums[deque[deque.length-1]]){
deque.pop()
}
deque.push(i)
}
result.push(nums[deque[0]])
for(let i=k;i<nums.length;i++){
//新进来的元素比你强还比你小，就把之前的元素都干掉
while(deque.length&&nums[i]>nums[deque[deque.length-1]]){
deque.pop()
}
deque.push(i)
//将窗口之外的元素下标移除
if(deque[0]<=i-k){
deque.shift()
}
result.push(nums[deque[0]])
}
return result
};
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(k)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」剑指Offer-59-I滑动窗口的最大值⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
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写在最后
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