給定乙個陣列和滑動視窗的大小，找出所有滑動視窗裡數值的最大值。例如，如果輸入陣列及滑動視窗的大小3，那麼一共存在6個滑動視窗，他們的最大值分別為； 針對陣列的滑動視窗有以下6個： ， ， ， ， ， 。
本人思路：
每次滑動，總是減去乙個值，新增乙個值；如果新增值大於上乙個視窗的最大值，那麼新增值為本視窗的最大值；否則，如果上乙個視窗最大值大於移除的那個元素，則上乙個視窗的最大值為本視窗最大值； 如果移除元素為上乙個視窗最大值，則將本視窗所有元素統計最大值。
public class window ;
int size = 3;
// int result = getmaxinwindow(a, size);
// print.printarray(result);
window win = new window() ;
arraylisters = win.maxinwindows(a,size);
print.printarray(ers);
}/**
* 獲得每個滑動視窗最大值
* @param params ： 已知陣列
* @param size ： 滑動視窗大小
* @return
*/public static int getmaxinwindow(int params, int size)
// 最大值個數為 params.length + 1- size
int result = new int[params.length - size + 1] ;
// 第乙個滑動視窗最大值
for(int i= 0 ; i< size ; i ++)
}for (int i = size; i < params.length; i++) else if (result[i - size] > params[i - size]) else
result[i - size + 1] = temp;}}
return result ;
}private static int getmax(int params, int i, int i1)
int max = params[i] ;
for(int temp = i ; temp <= i1 ; temp ++)
}return max ;
}}
如果陣列為降序排列，時間複雜度為o(n * k) 。
在網上搜尋，發現了另外一種解法見 鏈結
這種解法採用了雙端佇列的資料結構，每次得到的視窗最大值的索引都放在佇列的頭部；並且佇列保持的索引，在陣列中為非降序排列。每次佇列頭部儲存的索引要麼移除，要麼保留。然後根據非降序規則新增新的索引進來。這樣有效排除了，視窗中小於當前值的元素。這種演算法的時間複雜度為o（n）。
劍指offer 滑動視窗最大值
很多題解都是用雙端佇列，但是既然是區間最值得問題，那麼可以用st表 唯一注意的是引數陣列的大小一定要大於視窗的大小，不然沒意義，即 中的len size的時候退出 果然還是引數的合法性一定要考慮，尤其是提示段錯誤的時候，而自己在本地測試沒問題，一般都是引數合法性的問題！一開始就是漏了這個條件，一直提...
劍指 74，滑動視窗
題目描述 給定乙個陣列和滑動視窗的大小，找出所有滑動視窗裡數值的最大值。例如，如果輸入陣列及滑動視窗的大小3，那麼一共存在6個滑動視窗，他們的最大值分別為 針對陣列的滑動視窗有以下6個 思路 我們採用乙個佇列來儲存視窗，遍歷所有數字,依次壓入。首先，如果seq有數字，就使得要壓入的這個是如果大的話壓...
劍指offer 滑動視窗的最大值
題目描述 給定乙個陣列和滑動視窗的大小，找出所有滑動視窗裡數值的最大值。例如，如果輸入陣列及滑動視窗的大小3，那麼一共存在6個滑動視窗，他們 的最大值分別為 針對陣列的滑動視窗有以下6個 思路描述 掃瞄給定的陣列，用乙個大小為size的堆維護，將這次的元素加入堆中，找出其中的最大值 然後利用firs...