C.滑动窗口——2762. 不间断子数组

题目链接：2762. 不间断子数组（中等）

算法原理：

解法：滑动窗口+单调队列

击败94.13%

时间复杂度O(N)

这里单调队列的作用与下题是一样的👇（其实除了统计方式不同，其余基本完全相同😂，所以注释这里就不再赘述了）

本质就是找最大值最小值来判断，因为已经用一个for循环来找滑动窗口了，再用一个for循环找最值，时间复杂度直接飙升到O(N²)级别了，所以用单调队列来优化，因为可以让找最值降到O(1)级别：

①maxQ队首一定是当前窗口的最值：队首最旧最大的元素（单调性保证最值）+窗口范围[left,right]保证在窗口内,minQ同理

②队列出掉的元素再也用不上：遍历到right时，在当前窗口内的元素就是maxQ里的最大值，旧的最大值就算不出掉也用不上，出掉还能防止干扰，保证最大值最新，minQ同理

A.每日一题------3578. 统计极差最大为 K 的分割方式数

博主第一次做的时候犯的错误：以left对应元素为基准，只要符合[left-2,left+2]就算进去，代码如下：
java 复制代码
class Solution {
    public long continuousSubarrays(int[] nums) {
        //滑动窗口维护：两两之间数值差<=2的连续子数组
        int n=nums.length;
        int ret=0; 
        for(int left=0,right=0;right<n;right++){
            //取标准
            int cur=nums[left];
            int l=cur-2,r=cur+2;
            //进窗口
            if(nums[right]>=l&&nums[right]<=r)
                ret+=right-left+1;
            //出窗口
            if(nums[right]<l||nums[right]>r){
                left=right-1;
                right-=2;
                ret--;
            }
        }
        return ret;
    }
}
但其实这是错误的，因为以left对应元素为基准取"±2 区间"，只能保证right位置的元素和left的差≤2，但无法保证窗口内其他元素之间的差也≤2，比如5为基准时区间是[3,7],3、7与5之间都符合要求，但3和7的差是4，不符合要求

Java代码：

java 复制代码

class Solution {
    public long continuousSubarrays(int[] nums) {
        Deque<Integer> minQ=new ArrayDeque<>();
        Deque<Integer> maxQ=new ArrayDeque<>();
        int n=nums.length;
        long ret=0;
        for(int left=0,right=0;right<n;right++){
            //进窗口
            int x=nums[right];
            //maxQ队首一定是当前窗口的最值：队首最旧最大的元素（单调性保证最值）+窗口范围[left,right]保证在窗口内,minQ同理
            //队列出掉的元素再也用不上：遍历到right时，在当前窗口内的元素就是maxQ里的最大值，旧的最大值就算不出掉也用不上，出掉还能防止干扰，保证最大值最新，minQ同理
            while(!minQ.isEmpty()&&x<=nums[minQ.peekLast()]) minQ.pollLast();
            minQ.addLast(right);
            while(!maxQ.isEmpty()&&x>=nums[maxQ.peekLast()]) maxQ.pollLast();
            maxQ.addLast(right);
            //出窗口
            while(nums[maxQ.peekFirst()]-nums[minQ.peekFirst()]>2){
                left++;
                if(minQ.peekFirst()<left) minQ.pollFirst();
                if(maxQ.peekFirst()<left) maxQ.pollFirst();
            }
            //更新
            ret+=right-left+1;
        }
        return ret;
    }
}