题目：
给定一个数组 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。
进阶：
你能在线性时间复杂度内解决此题吗？
示例:
输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7]
解释:
滑动窗口的位置 最大值
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[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
提示：
- 1 <= nums.length <= 10^5
- -10^4 <= nums[i] <= 10^4
- 1 <= k <= nums.length
解法1：暴力
/**
* 思路：
* 比较k范围内的值，找到并记录
* 如果当前的max等于start-1，前移的时候就重新从start到end找max。
* 如果不等于，直接比较max和end
*/
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
int start=0,end=k-1,max=nums[0];
int[] result=new int[nums.length-k+1];
while (end<nums.length){
if (start==0||max == nums[start-1]){
max=nums[start];
for (int i=start;i<=end;i++){
max=Math.max(max,nums[i]);
}
}else {
max=Math.max(max,nums[end]);
}
result[start++]=max;
end++;
}
return result;
}
时间复杂度：On^2
空间复杂度：On
解法2：双端队列
/**
* 思路：
* 双端队列实现
* 每进来一个数前，先要和前面的数进行比较，如果当前的数比前面的数大，就进行出队操作
* 判断当前的队列头部的元素下标有没有超出窗口范围
* 在队列的尾部加入元素
* 如果达到了窗口的长度，就进行一次最大值的记录
*/
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
ArrayDeque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();
int[] result = new int[nums.length-k+1];
int index=0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
while (!queue.isEmpty() && nums[i] > nums[queue.peekLast()]) {
queue.pollLast();
}
while (!queue.isEmpty() &&queue.peek()<i-k+1){
queue.pollFirst();
}
queue.offerLast(i);
if (i>=k-1){
result[index++]=nums[queue.peek()];
}
}
return result;
}
时间复杂度：On^2
空间复杂度：On
解法3：大顶堆
/**
* 思路：
* 大顶堆
* 移除超出窗口范围的值
* 如果到达窗口边界就记录一次最大值
*/
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((v1, v2) -> v2 - v1);
int[] result = new int[nums.length - k + 1];
int index=0;
for (int i=0;i<nums.length;i++){
if (i>=k)heap.remove(nums[i-k]);
heap.offer(nums[i]);
if (i>=k-1){
result[index++]=heap.peek();
}
}
return result;
}
时间复杂度：On^2logn
空间复杂度：On
如果不理解堆的构造函数
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((v1, v2) -> v2 - v1);
可以看我的这篇文章：Prioprity源码分析–priority如何实现优先级排序？