239.最大スライディングウィンドウ（Java実装）-LeetCode

トピック：

配列番号が与えられると、サイズkのスライディングウィンドウが配列の左端から配列の右端に移動します。スライディングウィンドウにはk個の数字しか表示されません。スライディングウィンドウは、一度に1つの位置だけ右に移動します。スライディングウィンドウの最大値を返します。

上級：

線形時間計算量でこの問題を解決できますか？

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
---------------               -----
[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

促す：

• 1 <= nums.length <= 10 ^ 5
• -10 ^ 4 <= nums [i] <= 10 ^ 4
• 1 <= k <= nums.length

解決策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;
    }

時間計算量：On ^ 2

スペースの複雑さ：オン

解決策2：Deque

/**
 * 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;
    }

時間計算量：On ^ 2

スペースの複雑さ：オン

解決策3：大きなトップパイル

/**
 * 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;
    }

時間計算量：On ^ 2logn

スペースの複雑さ：オン

ヒープコンストラクターを理解していない場合は
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((v1, v2) -> v2 - v1);
、私の記事「優先度ソースコード分析-優先度はどのようにして優先度の並べ替えを実現しますか？」を読むことができます。