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]
提示：
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
1 <= k <= nums.length
看到这个题的第一反应是暴力破解，逐一获取K窗口中最大值得到最后的答案，看了测试用例，感觉会超时，并且时间复杂度会比较高。
如何动态的获取窗口最大值，更新最大值。这里就使用了动态单调递减队列，将窗口K中的值都入队，保证单调递减，窗口移动，更新队列，窗口内最大值被移除时，要更新队列，过程如下所示
package main
import "fmt"
func main() {
fmt.Println(maxSlidingWindow([]int{1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7}, 3))
}
// golang没有队列的数据类型，写一个简单的
// queueList 定义队列
type queueList struct {
list []int
}
// 判断队列是不是为空
func (q *queueList) isEmpty() bool {
return len(q.list) == 0
}
// 获取队列的第一个元素
func (q *queueList) front() int {
return q.list[0]
}
// 获取队列的最后一个元素
func (q *queueList) last() int {
return q.list[len(q.list)-1]
}
// 第一个元素出队
func (q *queueList) pop(v int) {
// 如果要出队的元素不是队头元素，则跳过
if q.front() == v {
q.list = q.list[1:]
}
}
// 元素入队
func (q *queueList) push(v int) {
// 入队的元素要保证单调性
for !q.isEmpty() && q.last() < v {
q.list = q.list[:len(q.list)-1]
}
q.list = append(q.list, v)
}
// https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/
// 使用 单调队列完成
func maxSlidingWindow(nums []int, k int) []int {
// 初始化
i, res := 0, make([]int, 0)
list := &queueList{
list: make([]int, 0),
}
// 窗口 k 内入队
for i < k {
list.push(nums[i])
i++
}
// 第一个窗口的最大值
res = append(res, list.front())
for i < len(nums) {
// 左边被移除的元素出队
list.pop(nums[i-k])
// 右边进入的元素入队
list.push(nums[i])
// 获取窗口的最大值
res = append(res, list.front())
i++
}
return res
}
这个算法题就分享到这里，要将数据结构的特性应用到算法中。
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