【LeetCode】239. 滑动窗口最大值

这题其实挺不好写的。知识点虽然重要,但细节非常繁琐,我这一次(20240709)花费了大概2个小时才写出这道题,但其实这还是我已经知道这道题是需要使用"单调队列"算法来求解,并我已事先学过单调队列算法了。所以知易行难,提升算法水平,还是需要老老实实的多敲代码。

1. 题目

题目的意思很好理解,就是求某个数组固定大小窗口内的最大值。

2. 分析

我写这部分代码的时候,犯了三个错误:

  • 应该先把当前的数同队列尾部的数比较,然后处理;
  • 当前的每个数都会被入队,但是后面入队的数可能会因为"质量"更高而把当前数从队尾移除
  • 不会熟练使用Python自身的队列结构,从而被迫使用数组模拟队列,导致代码变得复杂

3. 代码

python 复制代码
class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        que = [0 for i in range(len(nums))]
        front = rear = 0
        res = []
        if k == 1:
            return nums
        for i in range(1, len(nums)):
            #关键点1:先把队尾处理了,再处理队首。原因很简单:队尾可能就是当前元素
            tail = que[rear]
            while(nums[i] >= nums[tail] and (i-tail) < k and rear >= 0):
                rear -= 1
                if rear>=0:
                    tail = que[rear]
			# 关键点2:无论当前来的是什么数,都会给它放到队列中
            rear+=1
            que[rear] = i
			
            head = que[front]
            while(i >= head + k and front <= rear):
                front += 1
                head = que[front]
            if (i >= k-1): # 可以构成一个窗口
                head = que[front]
                res.append(nums[head])
        return res
相关推荐
地平线开发者3 小时前
SparseDrive 模型导出与性能优化实战
算法·自动驾驶
董董灿是个攻城狮4 小时前
大模型连载2:初步认识 tokenizer 的过程
算法
地平线开发者4 小时前
地平线 VP 接口工程实践(一):hbVPRoiResize 接口功能、使用约束与典型问题总结
算法·自动驾驶
罗西的思考4 小时前
AI Agent框架探秘:拆解 OpenHands(10)--- Runtime
人工智能·算法·机器学习
HXhlx8 小时前
CART决策树基本原理
算法·机器学习
Wect8 小时前
LeetCode 210. 课程表 II 题解:Kahn算法+DFS 双解法精讲
前端·算法·typescript
颜酱9 小时前
单调队列:滑动窗口极值问题的最优解(通用模板版)
javascript·后端·算法
Gorway15 小时前
解析残差网络 (ResNet)
算法
拖拉斯旋风16 小时前
LeetCode 经典算法题解析:优先队列与广度优先搜索的巧妙应用
算法
Wect16 小时前
LeetCode 207. 课程表:两种解法(BFS+DFS)详细解析
前端·算法·typescript