LeetCode-239-剑指offer-滑动窗口的最大值-队列与栈-python

给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}；针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。

思路：

class Solution:
    def maxInWindows(self, num, size):
        # write code here
        if not num:
            return []
        if size ==0:
            return []
        if len(num)==1:
            return num
        temp,res = [0],[]
        #数组temp中存放着当前窗口的最大值，和按需排列好的次大值，
        # 这些次大值在数组中的位置只能是位于最大之后的，
        # 数组 temp 的最大规模为 size -1。
        for i in range(len(num)):
            # temp[0]中记录第一个最大值的标号（位置） 
            if i-temp[0]>size-1: #代表第一个最大值的位置到当前位置，超出了长度为（size-1)的选定框
                temp.pop(0)#所以去掉第一个最大值
            while len(temp) !=0 and num[i] >= num[temp[-1]]:#当num当前的值大于或等于num次大值后，替换次大值
                temp.pop()
            temp.append(i)
            if i>=size-1:#如果当前坐标大于选定框长度，则将最大值放入res表
                res.append(num[temp[0]])
        return res

LeetCode-239-剑指offer-滑动窗口的最大值-队列与栈-python 用python 本身的性质，时间复杂度O(n*size)

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def maxInWindows(self, num, size):
        # write code here
        i,res = 0,[]
        while size and i+size -1<len(num):
            res.append(max(num[i:i+size]))
            i+=1
        return res

双向队列，queue存入num的位置，时间复杂度O(n)

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def maxInWindows(self, num, size):
        # write code here
        queue,res,i = [],[],0
        while size>0 and i<len(num):
            if len(queue)>0 and i-size+1 > queue[0]: #若最大值queue[0]位置过期 则弹出 
                queue.pop(0)
            while len(queue)>0 and num[queue[-1]]<num[i]: #每次弹出所有比num[i]的数字
                queue.pop()
            queue.append(i)
            if i>=size-1:
                res.append(num[queue[0]])
            i += 1
        return res

LeetCode-239-剑指offer-滑动窗口的最大值-队列与栈-python

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