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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 - II. 队列的最大值

难度中等

请定义一个队列并实现函数 max_value 得到队列里的最大值，要求函数max_value、push_back 和 pop_front 的均摊时间复杂度都是O(1)。

若队列为空，pop_front 和 max_value 需要返回 -1

示例 1：

输入: 
["MaxQueue","push_back","push_back","max_value","pop_front","max_value"]
[[],[1],[2],[],[],[]]
输出: [null,null,null,2,1,2]

示例 2：

输入: 
["MaxQueue","pop_front","max_value"]
[[],[],[]]
输出: [null,-1,-1]

限制：

• 1 <= push_back,pop_front,max_value的总操作数 <= 10000
• 1 <= value <= 10^5

解题思路🌵

• 创建另一个保存最大值的单调递减队列：

• push_back：将单调递减队列中所有比value小的元素全部去除，保证其单调递减。

• pop_front：保证若queue中元素弹出，maxQueue中相同元素也被弹出。

• max_value：取出单调递减队列中的第一个元素。

解法🔥

var MaxQueue = function() {
 this.que=[]
 this.deque=[]
};

/**
 * @return {number}
 */
MaxQueue.prototype.max_value = function() {
    if(this.deque.length===0){
        return -1
    }
    return this.deque[0]
};

/** 
 * @param {number} value
 * @return {void}
 */
MaxQueue.prototype.push_back = function(value) {
    this.que.push(value)
    while(this.deque.length&&this.deque[this.deque.length-1]<value){
        this.deque.pop()
    }
    this.deque.push(value)
};

/**
 * @return {number}
 */
MaxQueue.prototype.pop_front = function() {
    if(this.que.length===0){return -1}
    if(this.que[0]===this.deque[0]){
        this.deque.shift()
    }
    return this.que.shift()
};

/**
 * Your MaxQueue object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new MaxQueue()
 * var param_1 = obj.max_value()
 * obj.push_back(value)
 * var param_3 = obj.pop_front()
 */

时间复杂度：O(n)

空间复杂度：O(n)

结束语🌞

那么鱼鱼的LeetCode算法篇的剑指Offer-59-II队列的最大值⚡️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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