2021-01-02 | 239. 滑动窗口最大值
原创
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1. 题目描述
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。
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]
示例 3:
输入:nums = [1,-1], k = 1
输出:[1,-1]
示例 4:
输入:nums = [9,11], k = 2
输出:[11]
示例 5:
输入:nums = [4,-2], k = 2
输出:[4]
提示:
- 1 <= nums.length <= 10
- -10 <= nums[i] <= 10
- 1 <= k <= nums.length
2. 解题思路
这个题目很好理解,就是在一个数组中有一个固定宽度的滑动窗口,每次移动记录滑动窗口中最大的值,最后返回包含每次最大的值的一个数组。
对于这个题目,最直接的想法就是按照题目的意思进行暴力循环。每次移动就把窗口中最大的值放在结果数组中,最后返回结果数组。这样固然是能解决问题,但是我们执行代码,似乎结果并不是很理想,执行超时了。49/60的测试用例执行通过,此时时间复杂度:O(n * k),空间复杂度:O(n),其中n是数组nums的长度,k是滑动窗口的长度。
我们可以使用双端队列来解答这个题目。使用一个双端队列来储存滑动窗口中值的索引,并且保持这个队列中第一个值是最大的,这样只需要遍历一次nums,就可以获取到每次移动中的最大值,具体步骤如下:
- 比较当前元素索引值 i 和双端队列第一个元素的索引值,相差 >= k 时队首出列,这一步是确保双端队列中的值一定是滑动窗口内的值。
- 如果当前的值大于双端队列中队尾的值,就将双端队列队尾值出队,直到队尾值不小于当前的值,这一步是为了确保当队头出队时,后面的值依旧是双端队列中最大值。
- 将当前元素的索引值入队
- 从第k次遍历开始,将当前双端队列的第一个值加入到结果数组res中
这种方法时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n),其中n是数组nums的长度。
3. 代码实现
暴力循环实现(超时):
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
let res = [], len = nums.length
for(let i = 0; i <= len - k; i++){
res.push(Math.max(...nums.slice(i, i + k)))
}
return res
};
双端队列:
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
let res = [], len = nums.length, queue = []
for(let i = 0; i < len; i++){
if(i - queue[0] >= k) queue.shift()
while(nums[queue[queue.length - 1]] <= nums[i]){
queue.pop()
}
queue.push(i)
if(i >= k - 1){
res.push(nums[queue[0]])
}
}
return res
};
4. 提交结果
双端队列: