双指针专题(九):谁是窗口里的老大?——「滑动窗口最大值」

这道题是 LC 239. 滑动窗口最大值 (Hard)。 它是所有涉及"区间最值"问题的鼻祖。面试官考这道题,看的就是你能不能在 O(N) 的时间里解决问题,而不是傻傻地用 O(N×K) 去遍历。

场景想象: 有一个固定长度为 k 的窗口在数组上滑动。这就好比一个**"淘汰制的晋升通道"**。

  • 规则 1(能力说话) :如果你比前面的老员工(队列里的元素)能力强(数值大),那前面的老员工就废了,永远不可能成为这个窗口里的老大(最大值),直接把他们踢走

  • 规则 2(任期限制) :你是这一届最强的(队头),但如果你的任期到了(滑出了窗口范围),你也得退休

力扣 239. 滑动窗口最大值

https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/

题目分析:

  • 输入 :整数数组 nums,窗口大小 k

  • 输出:数组,包含每次滑动后的最大值。

例子: nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], k = 3

  1. [1, 3, -1] -> Max: 3

  2. [3, -1, -3] -> Max: 3

  3. [-1, -3, 5] -> Max: 5

  4. ...

核心思维:单调队列 (Monotonic Queue)

我们需要维护一个双端队列 (Deque) 。 为了保证队头永远是最大值,这个队列里的元素必须严格单调递减(从大到小)。

队列里存什么? 存下标 (index)!而不是存数值。

  • 为什么? 因为我们需要通过下标来判断队头元素是否已经**"过期"**(滑出窗口)。如果只存数值,就不知道它什么时候该退休了。

操作三部曲:

  1. 入队(去尾) :新元素 nums[i] 来了。

    • 如果 队尾元素 < 新元素 :说明队尾是个"又老又弱"的废棋,直接 pop 踢掉。

    • 重复这个过程,直到队尾元素 >= 新元素,或者队列空了。

    • nums[i] 的下标放入队尾。

    • (这一步保证了队列是单调递减的)

  2. 出队(去头)

    • 检查 队头下标 是否已经小于 i - k + 1(即是否滑出了当前窗口)。

    • 如果是,shift 踢掉队头。

  3. 记录结果

    • 只要窗口形成(i >= k - 1),队头元素对应的数值就是当前窗口的最大值。

代码实现 (JavaScript)

JavaScript

复制代码
/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} k
 * @return {number[]}
 */
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
    // 队列存放的是下标 index
    const queue = []; 
    const result = [];

    for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
        // 1. 【入队前的清理】:维护单调递减
        // 只要队尾元素比当前元素小,就把它踢走
        // 因为当前元素更强,而且更晚离开窗口,所以队尾那些"弱者"永远没机会出头了
        while (queue.length > 0 && nums[queue[queue.length - 1]] < nums[i]) {
            queue.pop();
        }
        
        // 新元素入队 (存下标)
        queue.push(i);

        // 2. 【检查队头合法性】:老大多久退休?
        // 计算窗口左边界:i - k + 1
        // 如果队头下标 < i - k + 1,说明它已经滑出去了
        if (queue[0] <= i - k) {
            queue.shift(); // 移除队头
        }

        // 3. 【记录结果】
        // 只有当窗口完全形成后(也就是 i 走到 k-1 时),才开始记录
        if (i >= k - 1) {
            // 队头永远是当前窗口的最大值
            result.push(nums[queue[0]]);
        }
    }

    return result;
};

深度模拟

nums = [1, 3, -1, -3, 5], k = 3

  1. i=0 (值1) : 队列 [0] (对应值1)。

  2. i=1 (值3):

    • 3 比 1 大 -> 弹出 0。

    • 入队 1。队列 [1] (对应值3)。

  3. i=2 (值-1):

    • -1 比 3 小 -> 保持单调性。

    • 入队 2。队列 [1, 2] (对应值 3, -1)。

    • 窗口成型 :记录最大值 nums[1] = 3Res=[3]

  4. i=3 (值-3):

    • -3 比 -1 小 -> 入队 3。队列 [1, 2, 3] (对应值 3, -1, -3)。

    • 检查队头 :队头是 1。当前窗口范围 [1, 3]。队头还在,不用退休。

    • 记录最大值 nums[1] = 3Res=[3, 3]

  5. i=4 (值5):

    • 5 比 -3 大 -> 弹 3。

    • 5 比 -1 大 -> 弹 2。

    • 5 比 3 大 -> 弹 1。

    • 入队 4。队列 [4] (对应值 5)。

    • 记录最大值 nums[4] = 5Res=[3, 3, 5]

总结

这道题是 单调队列 的入门即巅峰。 请记住这个"职场法则":一旦新来的比你强,你就被淘汰了(pop);即使你是最强的,时间到了也得走人(shift)。


下一题预告:K 个不同整数的子数组

这一题(LC 239)解决的是"窗口内的最值"。 下一题 LC 992. K 个不同整数的子数组(专项十),我们要解决的是一个极具数学技巧的计数问题。

  • 题目:求有多少个子数组,恰好包含 K 种不同的整数。

  • 难点:直接求"恰好 K"很难。我们需要把问题转化为 "最多 K" - "最多 K-1"。这是一个非常高级的滑动窗口思想。

准备好迎接双指针专题的大结局了吗?

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