栈和队列——3.滑动窗口最大值

力扣题目链接

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。

示例:

python 复制代码
输入:nums=[1,3,-1,-3,5,3,6,7],k = 3
输出:[3,3,5,5,6,7]

题干很简单,不考虑复杂度的话,那就是定义一个空数组,遍历一遍的过程中每次从窗口中再找到最大的数值加入空数组呗。但在考虑复杂度的情况下,你可以利用队列来完成这个题目,将数组nums中的数慢慢推进队列,按规则对数进行进出操作,这样复杂度就降低了很多。

那么到底怎么去制定进出规则呢,我们结合代码进行分析,《代码随想录》完整代码如下:

python 复制代码
from collections import deque


class MyQueue: #单调队列(从大到小
    def __init__(self):
        self.queue = deque() #这里需要使用deque实现单调队列,直接使用list会超时
    
    #每次弹出的时候,比较当前要弹出的数值是否等于队列出口元素的数值,如果相等则弹出。
    #同时pop之前判断队列当前是否为空。
    def pop(self, value):
        if self.queue and value == self.queue[0]:
            self.queue.popleft()#list.pop()时间复杂度为O(n),这里需要使用collections.deque()
            
    #如果push的数值大于入口元素的数值,那么就将队列后端的数值弹出,直到push的数值小于等于队列入口元素的数值为止。
    #这样就保持了队列里的数值是单调从大到小的了。
    def push(self, value):
        while self.queue and value > self.queue[-1]:
            self.queue.pop()
        self.queue.append(value)
        
    #查询当前队列里的最大值 直接返回队列前端也就是front就可以了。
    def front(self):
        return self.queue[0]
    
class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        que = MyQueue()
        result = []
        for i in range(k): #先将前k的元素放进队列
            que.push(nums[i])
        result.append(que.front()) #result 记录前k的元素的最大值
        for i in range(k, len(nums)):
            que.pop(nums[i - k]) #滑动窗口移除最前面元素
            que.push(nums[i]) #滑动窗口前加入最后面的元素
            result.append(que.front()) #记录对应的最大值
        return result
python 复制代码
from collections import deque

导入第三方库中的队列。我们继续去分析自定义的三个函数。

python 复制代码
    def pop(self, value):
        if self.queue and value == self.queue[0]:
            self.queue.popleft()#list.pop()时间复杂度为O(n),这里需要使用collections.deque()
       

首先是出队列规则,队列存在,将队列第一个值推出。那直接用popleft将最左边的数推出不就行了吗?为什么还要判断要推出的值是不是等于队列最左边的值呢?这就涉及到了后面第二个函数push进队列的规则和主代码程序了,我们继续往下看。

python 复制代码
    def push(self, value):
        while self.queue and value > self.queue[-1]:
            self.queue.pop()
        self.queue.append(value)
  

其次是进队列规则,先进行while循环,队列存在,如果新进的数大于队列中最右侧数(即上一个进队列的数),那就将最右侧数推出(直接pop,推出最左侧数才需要特意说明popleft),一直循环,直到队列中最右侧的数大于等于新进数,那就把新进数加入队列。

因为进队列的规则,所以如示例中,第一个滑动窗口为1,3,-1时,1先进入队列,3进入时根据规则将1推出,再进入-1,所以该滑动窗口中进入队列的只有3和-1。

python 复制代码
    def front(self):
        return self.queue[0]

最后是找出最大值的函数,既然我们的队列是从大到小排列,那么每次滑动窗口中的最大值就是队列中的第一个数,直接return到quene[0]就行了。

接下来看主程序代码

python 复制代码
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        que = MyQueue()
        result = []
        for i in range(k): #先将前k的元素放进队列
            que.push(nums[i])
        result.append(que.front()) #result 记录前k的元素的最大值
        for i in range(k, len(nums)):
            que.pop(nums[i - k]) #滑动窗口移除最前面元素
            que.push(nums[i]) #滑动窗口前加入最后面的元素
            result.append(que.front()) #记录对应的最大值
        return result

定义一个空队列,一个空数组(用来储存最大值)。接着先将滑动窗口中的数推进队列,根据push定义的规则,示例中第一次滑动窗口只有3和-1进入了队列,先储存队列中的第一个数。

接着开始移动滑动窗口,首先推出滑动窗口第一个数,这里就可以解释我们上文在pop函数定义时留下的问题了,理论上滑动窗口第一个数nums[i-k]需要被推出,但类似示例中这种情况时,首次滑动窗口的1,3,-1,推出nums[i-k]=nums[0]=1,但1在push进入队列时就已经被推出了,要推出的值value不等于队列中的第一个数代表着在push过程中就已经被推出了,那我还要推出吗,那就不需要了,1,3,-1中按规则3还能参加下一次滑动窗口,因此在pop函数中定义了这一规则。

其次按规则push一个新的数,将每次滑动窗口中进入队列中的数的最大值加入result数组,最终return到result数组。

相关推荐
董董灿是个攻城狮11 小时前
AI视觉连载8:传统 CV 之边缘检测
算法
AI软著研究员18 小时前
程序员必看:软著不是“面子工程”,是代码的“法律保险”
算法
FunnySaltyFish18 小时前
什么?Compose 把 GapBuffer 换成了 LinkBuffer?
算法·kotlin·android jetpack
颜酱19 小时前
理解二叉树最近公共祖先(LCA):从基础到变种解析
javascript·后端·算法
地平线开发者1 天前
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1 天前
大模型连载2:初步认识 tokenizer 的过程
算法
地平线开发者1 天前
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1 天前
AI Agent框架探秘:拆解 OpenHands(10)--- Runtime
人工智能·算法·机器学习
HXhlx2 天前
CART决策树基本原理
算法·机器学习
Wect2 天前
LeetCode 210. 课程表 II 题解:Kahn算法+DFS 双解法精讲
前端·算法·typescript