leetcode239. Sliding Window Maximum

sPeng 發布于2019-08-15 14:22 / 3334人閱讀

摘要：題目要求假設有一個數組和一個長度為的窗口，數組長度。當窗口右滑時，會刪除下標上的值，并加入下標上的值。此時中記錄的值編程了，并返回當前的最大值為。一旦最大值失效，就從窗口中重新找一個最大值就好了。

題目要求

Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves right by one position.

For example,
Given nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], and k = 3.

Window position                Max
---------------               -----
[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
Therefore, return the max sliding window as [3,3,5,5,6,7].

Note: 
You may assume k is always valid, ie: 1 ≤ k ≤ input array"s size for non-empty array.

假設有一個數組和一個長度為k的窗口，1 ≤ k ≤ 數組長度。這個窗口每次向右移動一位。現在問該窗口在各個位置上，能夠得到的子數組的最大值是多少？

思路與代碼

如果直接使用TreeSet會有問題，因為Set遇到重復的值時，只會將其添加一次。比如下面這個數組[3,2,3],1。當窗口右滑時，會刪除下標0上的值，并加入下標3上的值。此時Set中記錄的值編程了[2,1]，并返回當前的最大值為2。但是明顯下標為2上的值也是3。所以我們不能直接使用Set解決問題。

但是如果每次我們都重新計算滑動窗口中的最大值，那明顯浪費了很多之前遍歷所提供的有效的信息。我們可以試著去看每次遍歷能夠得到什么可以重復利用的信息從而盡可能減去無效的遍歷。

就看題目中的例子，[1 3 -1] -3 5 3 6 7，我們知道這個窗口中的最大值為3。我們同時也可以確定，3之前的數字無需加入后面大小的比較，因為它們一定比3小。

按照這種規則，我們可以維護一個存儲了可比較數字的鏈表。這個鏈表中的數字可以和當前準備加入鏈表的值進行比較。那么我們看一下將一個值加入該鏈表有什么場景：

鏈表為空，直接加入

鏈表的數量大于窗口，則刪除最左側的值

鏈表中有值，且有些值小于即將加入的值，則這些小于的值都被拋棄

鏈表中的值均大于即將加入的值，則不進行任何操作

通過這種方式，我們確保了鏈表頭的值一定是當前窗口的最大值。

    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if(nums.length == 0 || k == 0) return new int[0];
        LinkedList list = new LinkedList();
        int[] result = new int[nums.length - k + 1];
        
        for(int i = 0 ; i= 0){
                result[i-k+1] = nums[list.getFirst()];
            }
        }
        return result;
    }

當然，我們也可以不使用鏈表來存儲當前可比較最大值，而是直接存儲當前最大值的下標。一旦最大值失效，就從窗口中重新找一個最大值就好了。而如果當前值比之前的最大值更大，則將最大值下標更新為當前下標就好了。

    public int[] maxSlidingWindow_noDataStructure(int[] nums, int k) {
        if(nums.length == 0 || k == 0) return new int[0];
        int[] result = new int[nums.length - k + 1];
        int max = 0;
        for(int i = 0 ; i nums[max]){
                        max = i-j;
                    }
                }
            }
            if(nums[i] > nums[max]) max = i;
            if(i-k+1>=0){
                result[i-k+1] = nums[max];
            }
        }
        return result;
    }

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