239. 滑动窗口最大值（优先队列）

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]

分析：

主要是学会用priority_queue，相比起普通的队列，可以用emplace来保证top的元素为最大值，代码如下

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        priority_queue<pair<int, int>> q;
        // 前k个构造一下优先队列
        for(int i = 0; i < k; i++){
            q.emplace(nums[i], i);
            // 大顶堆，这个top对应的就是前k个里面最大的，从大到小的一个队列
            // cout << q.top().first << " " << q.top().second ;
        }
        // 构造一个数组专门装每次窗口的最大值
        vector<int> resultMax;
        resultMax.push_back(q.top().first);
        for(int i = k; i < nums.size(); i++){
            q.emplace(nums[i], i);
            // 为的是，假如后面窗口中的最大值比前面窗口的最大值小，那么堆顶一直都是原来窗口的最大值，需要把这些值给及时的pop掉，同样也能减轻堆的大小，比如[1, -1] k = 1这类情况
            while(q.top().second <= i - k){
                q.pop();
            }
            resultMax.push_back(q.top().first);
        }
        return resultMax;
    }
};