給你乙個整數陣列 nums，有乙個大小為 k 的滑動視窗從陣列的最左側移動到陣列的最右側。你只可以看到在滑動視窗內的 k 個數字。滑動視窗每次只向右移動一位。返回滑動視窗中的最大值。
示例 1：
輸入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
輸出：[3,3,5,5,6,7]
解釋：滑動視窗的位置 最大值
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[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
示例 2：
輸入：nums = [1], k = 1
輸出：[1]
示例 3：
輸入：nums = [1,-1], k = 1
輸出：[1,-1]
<= nums.length <=
10e5
-10e4
<= nums[i]
<=
10e4
1<= k <= nums.length
這種方法思路比較簡單、直接：從左向右依次滑動視窗的過程中，計算每一次的最大值，存入ans中。
class
solution
ans.
push_back
(max);}
return ans;}}
;
對於本題，兩個相鄰（只差了乙個位置）的滑動視窗，它們共用著 k-1 個元素，而只有 1個元素是變化的，我們可以根據這個特點進行優化。
優先佇列priority_queue與普通佇列queue的不同之處在於，它包含的最大值元素位於隊首，因此這是一種非常合適解決此類問題的資料結構。
c++中，優先佇列priority_queue類的具體用法可參見：【c++養成計畫】佇列 —— 快速上手stl queue類（day13）
對於本題而言，具體步驟是：
class
solution
vector<
int> ans =
;for
(int i = k; i < n;
++i)
// 剩下的裡面最大值即可
ans.
push_back
(q.top()
.first);}
return ans;}}
;
注：這裡所有的空間複雜度分析都不考慮返回的答案需要的 o(n) 空間，只計算額外的空間使用。
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