給定乙個整型陣列arr和乙個大小為w的視窗，視窗從陣列最左邊滑動到最右邊，每次向右滑動乙個位置，求出每一次滑動時視窗內最大元素的和。
輸入第一行為用例個數， 每個測試用例輸入的第一行為陣列，每乙個元素使用空格隔開；第二行為視窗大小。
輸出每個測試用例結果。
14 3 5 4 3 3 6 7
3
# 陣列與視窗
# 題目要求出每次滑動後視窗中的最大值，最終把所有最大值求和。
# 暴力解法：由於是求最大值，所以並不需要每次滑動都重新構建視窗，
# 只有當最大值滑出視窗時，才需要重新構建視窗（此時是為了重新求得最大值）
nums =
int(
input()
)for n in
range
(nums)
: arr =
list
(map
(int
,input()
.split())
)# 輸入陣列
w_len =
int(
input()
)# 輸入視窗大小
wins =
[arr[x]
for x in
range
(w_len)
]# 初始化視窗
maxnum =
max(wins)
# 獲得視窗中最大值
maxindex = wins.index(maxnum)
# 最大值在視窗中的下標
result = maxnum
# 迴圈滑動視窗直到陣列，每次滑動，最大值在視窗的下標就會-1，此時需判斷最大值是否已經脫離視窗，如果脫離，就重新構建視窗並獲得最大值及其下標
# 每次滑動會獲得乙個新的陣列值，此時比較新值與最大值的大小，若新值》最大值，則替換之，否則繼續滑動
# 主要思想是，由於只是求最大值，因此無需每次都重新構建視窗，只有當最大值脫離視窗時，才需要重新構建視窗（此時作用是重新求得最大值）
for i in
range(1
,len
(arr)
- w_len +1)
: maxindex -=
1if maxindex <0:
# 最大值脫離視窗，重新構建視窗求最大值
wins =
[arr[x]
for x in
range
(i, w_len + i)
] maxnum =
max(wins)
maxindex = wins.index(maxnum)
result += maxnum
elif arr[i + w_len -1]
>= maxnum:
# 新陣列值大於等於最大值，替換
maxnum = arr[i + w_len -1]
maxindex = w_len -
1 result += maxnum
else
: result += maxnum
print
(result)
# 動態規劃：定義雙端佇列，隊頭到隊尾遞減，用來記錄最大值。遍歷陣列，每次與隊尾元素進行比較，若比隊尾小，
# 則直接入隊，若大，則隊尾元素出隊，當前陣列元素繼續於隊尾元素比較，直到比隊尾元素小或者隊列為空。
# 另外，當隊頭元素值出了視窗時，要從隊頭彈出。
if __name__ ==
'__main__'
: nums =
int(
input()
)for n in
range
(nums)
: arr =
list
(map
(int
,input()
.split())
)# 輸入陣列
w_len =
int(
input()
)# 輸入視窗大小
result =
0 maxnum =
# 最大值雙端佇列，儲存最大值在陣列中的座標
for i in
range(0
,len
(arr)):
while
len(maxnum)
>
0and arr[maxnum[0]
]<= arr[i]
:# 隊尾元素和當前元素相比較，小則出列
maxnum.pop(
0)
maxnum.insert(
0, i)
# 當前元素入列
if maxnum[-1
]+ w_len -
1< i:
# 隊頭元素（即當前最大值）出窗，則出列
maxnum.pop(-1
)if i >= w_len -1:
result += arr[maxnum[-1
]]print
(result)
class
solution
list.
addlast
(i);
} re[0]
= nums[list.
peekfirst()
];for(
int j = k; j < nums.length; j++
) list.
addlast
(j);
if(list.
peekfirst()
< j - k +1)
re[j-k+1]
= nums[list.
peekfirst()
];}return re;
}}
演算法 陣列 滑動視窗
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