东莞人才网招聘优化关键词的作用

大家好我是苏麟 , 今天带来一道小题 .

滑动窗口最大值

描述 :

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 。

题目 :

LeetCode 239.滑动窗口最大值 :

239. 滑动窗口最大值

分析 :

这种方法我们在基础算法的堆部分介绍过。对于最大值、K个最大这种场景，优先队列(堆)是首先应该考虑的思路。大根堆可以帮助我们实时维护一系列元素中的最大值。

本题初始时，我们将数组 nums 的前 k个元素放入优先队列中。每当我们向右移动窗口时，我们就可以把一个新的元素放入优先队列中，此时堆顶的元素就是堆中所有元素的最大值。然而这个最大值可能并不在滑动窗口中，在这种情况下，这个值在数组 nums 中的位置出现在滑动窗口左边界的左侧。因此，当我们后续继续向右移动窗口时，这个值就永远不可能出现在滑动窗口中了，我们可以将其永久地从优先队列中移除。

我们不断地移除堆顶的元素，直到其确实出现在滑动窗口中。此时，堆顶元素就是滑动窗口中的最大值。为了方便判断堆顶元素与滑动窗口的位置关系，我们可以在优先队列中存储二元组(numindex)，表示元素num 在数组中的下标为index。

解析 :

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {int n = nums.length;PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>(){public int compare(int[] a,int[] b){return a[0] != b[0] ? b[0] - a[0] : b[1] - a[1];}});for(int i = 0;i< k; i++){pq.offer(new int[]{nums[i],i});}int[] arr = new int[n - k + 1];arr[0] = pq.peek()[0];for(int i= k;i < n;i++){pq.offer(new int[]{nums[i],i});while(pq.peek()[1] <= i - k){pq.poll();}arr[i - k + 1] = pq.peek()[0];}return arr;}
}

这期就到这里 , 下期见!