BM45. [滑动窗口的最大值]
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BM45. 滑动窗口的最大值
根据题意:
要寻找每个滑动窗口的最大值,每次只滑一位
size等于0或者大于数组长度,都返回空值
方法一:暴力法
暴力解法应该是最容易想到的,只需要遍历数组的同时往后遍历每个窗口,找出最大值即可。
class Solution { public: vector<int> maxInWindows(const vector<int>& num, unsigned int size) { vector<int> res; if(size <= num.size() && size != 0) //窗口大于数组长度的时候,返回空 for(int i = 0; i <= num.size() - size; i++){//数组后面要空出窗口大小,避免越界 int max = 0; //寻找每个窗口最大值 for(int j = i; j < i + size; j++){ if(num[j] > max) max = num[j]; } res.push_back(max); } return res; } };
复杂度分析
- 时间复杂度:O(nm),其中n为数组长度,m为窗口长度,双层for循环
- 空间复杂度:O(1),没有使用额外的空间,暂存的结果res不算入空间开销
方法二:双向队列法
暴力法重复计算了很多不必要比较。我们都知道,若是一个数字A进入窗口后,若是比窗口内其他数字都大,那么这个数字之前的数字都没用了,因为它们必定会比A早离开窗口,在A离开之前都争不过A,所以A在进入时要依次从后排除掉前面的小值。而当一个窗口最前的数字要离开时,是从前面离开。
因此一个双向队列可以解决这个问题。
具体做法:
维护一个双向队列,用来存储数列的下标,如果即将进入队列的下标的值大于队列后方的值,依次将它们pop掉,再加入。如果某个下标已经过了窗口,则从队列前方将其pop掉。
class Solution { public: vector<int> maxInWindows(const vector<int>& num, unsigned int size) { vector<int> res; if(size <= num.size() && size != 0){//窗口大于数组长度的时候,返回空 deque <int> dq; //双向队列 for(int i =0; i < size; i++){ while(!dq.empty() && num[dq.back()] < num[i]) //去掉比自己先进队列的小于自己的值 dq.pop_back(); dq.push_back(i); } for(int i = size; i < num.size(); i++){ res.push_back(num[dq.front()]); while(!dq.empty() && dq.front() < (i - size + 1)) dq.pop_front(); //弹出窗口移走后的值 while(!dq.empty() && num[dq.back()] < num[i]) dq.pop_back(); dq.push_back(i); } res.push_back(num[dq.front()]); } return res; } };
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(n),只遍历一遍数组
- 空间复杂度:O(m),窗口长度m,双向队列最长时,将窗口填满