面试题：滑动窗口最大值

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。

这里是人不狠话也不多的我，相遇即是缘，面试遇见这类题怎么解决？直接进入正题

这是一道LeetCode原题，原题参考 leetcode.cn/problems/sl…

输入数组：nums

输入窗口大小：k

要求：返回滑动的窗口中的最大值

示例：

nums = [ 1 , 4 , 1 , 5 , 2 , 6 ]                k = 3

滑动窗口过程：

[1,4,1] => [4,1,5] => [1,5,2] => [5,2,6]
  4           5          5          6

返回 [ 4 , 5 , 5 , 6 ]

优先队列：对于这类求最大值的问题，我们很容易想到优先队列，不明白优先队列是什么的小伙伴也不用担心，这里用简单的文字说明

在本题中，优先队列就好像，一个战斗力高的人，一路上清除战斗力低于自己的人，最终登上巅峰宝座（queue[0] ）更是带着一群战斗力不如自己的小弟（ queue[1]....queue[n] ）。但是最是巅峰留不住，随着时间的流逝( 窗口的滑动 )，宝座上的人要么被时间淘汰；要么就是长江后浪推前浪，终是廉颇老矣，尚能饭否？总会有一个战斗力更高的人将上一任宝座的主人拉下宝座，周而复始。

本题思路：我们创建一个双向队列存储元素下标。保持其长度在 [ 0 , k ]之间，队列单调递减，如果右窗口元素大于队列尾部元素，则依次删除队列尾部小于右窗口的元素，直至队列为空。如果右边窗口元素小于队列尾部元素，则直接加入队列，并且判断队列长度以及队列头部元素是否小于左窗口。

代码

var maxSlidingWindow = function (nums, k) {

    //创建一个优先队列，存储元素下标（方便后续下标与左窗口做比较）
    let queue = []   
    let res = []
    for (let r = 0; r < nums.length; r++) {
    
        //循环判断，如果右窗口的数字大于优先队列的最小值，则从队尾删除队列元素
        while (queue.length && nums[r] >= nums[queue[queue.length - 1]]) {
            queue.pop()
        }
        
        //将队列中小于右窗口的元素下标清除干净，将r 加入队列
        queue.push(r)
        
        //判断队列头部是否在窗口内，如果在窗口外，则从队列头部删除出队，
        let l = r - k + 1
        if (queue[0] < l) {
            queue.shift()
        }
        
        当窗口大小为k时，则每一次窗口移动，都会向结果中加入窗口最大值，最大值即是优先队列的queue[0]作为下标在nums中的值
        if (r + 1 >= k) {
            res.push(nums[queue[0]])
        }
    }
    return res
};