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leetcode239 滑动窗口最大值deque方式

这段文字描述的是使用单调队列(Monotonic Queue) 解决滑动窗口最大值问题的优化算法。我来简单解释一下:

核心思路

  1. 问题分析:在滑动窗口中,若存在两个下标 i < jnums[i] ≤ nums[j],则 nums[i] 永远不可能成为后续窗口的最大值(因为 j 会比 i 更晚离开窗口)。因此,可以提前淘汰 nums[i]

  2. 数据结构选择:使用双端队列(Deque)维护一个单调递减的下标序列,确保队列中元素对应的值从队首到队尾严格递减。

  3. 维护单调队列

    • 插入新元素:将新元素与队尾比较,若新元素更大,则不断弹出队尾,直到满足单调性。
    • 淘汰旧元素:检查队首元素是否已超出窗口范围,若超出则弹出队首。

算法步骤

  1. 初始化队列:遍历前 k 个元素,维护单调队列。
  2. 处理每个窗口
    • 淘汰旧元素:若队首下标超出窗口左边界,弹出队首。
    • 插入新元素:将当前元素下标加入队尾,弹出所有不大于当前值的队尾元素。
    • 记录最大值:队首元素对应的值即为当前窗口的最大值。
  3. 滑动窗口:重复步骤2,直到处理完所有窗口。

示例代码(C++)

#include <iostream>
#include <vector>
#include <deque>
using namespace std;vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {int n = nums.size();vector<int> result;if (n == 0 || k == 0) return result;deque<int> q; // 存储下标,对应的值单调递减// 初始化第一个窗口(前k个元素)for (int i = 0; i < k; ++i) {// 弹出所有比当前元素小的队尾下标(维护单调递减)while (!q.empty() && nums[i] >= nums[q.back()]) {q.pop_back();}q.push_back(i);}result.push_back(nums[q.front()]); // 第一个窗口的最大值// 滑动窗口处理后续元素for (int i = k; i < n; ++i) {// 淘汰已离开窗口的队首下标(左边界为i-k+1,下标<=i-k时淘汰)while (!q.empty() && q.front() <= i - k) {q.pop_front();}// 维护单调递减:弹出所有比当前元素小的队尾下标while (!q.empty() && nums[i] >= nums[q.back()]) {q.pop_back();}q.push_back(i);result.push_back(nums[q.front()]); // 当前窗口最大值}return result;
}// 测试示例
int main() {vector<int> nums = {1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7};int k = 3;vector<int> res = maxSlidingWindow(nums, k);cout << "滑动窗口最大值:";for (int num : res) {cout << num << " ";}// 输出:3 3 5 5 6 7return 0;
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n),每个元素最多入队和出队一次。
  • 空间复杂度:O(k),队列中最多存储 k 个元素。

关键点

  • 单调队列:通过维护单调性,避免重复比较,将暴力算法的 O(nk) 优化到 O(n)。
  • 双端队列:支持 O(1) 时间复杂度的队首和队尾操作。
  • 应用场景:适用于求解滑动窗口最大值/最小值、子数组最大和等问题。
http://www.lryc.cn/news/2379998.html

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