滑动窗口最大值

滑动窗口最大值

题目链接：LeetCode 239

描述
给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回 滑动窗口中的最大值 。

示例

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]
解释：

滑动窗口的位置	最大值
[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

思路

方法一：
用deque实现了一个单调队列
重写offer(),添加元素时，如果前一个元素比当前元素小就抛掉，使队列保持单调递减，
重写poll(), 如果要出队列的元素没有被抛掉，就将该元素poll掉。
队列保持单调递减，队列的第一个元素即为滑动窗口的最大值
方法二：
和方法一样，也是用双端队列维持一个单调队列，只是没有把进出队列的逻辑写在MyQueue中。

代码
方法一：

class MyQueue239 {
    Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
    public void offer(int x){
        while (!deque.isEmpty() && x>deque.peekLast()){
            deque.pollLast();
        }
        deque.offerLast(x);
    }
    public void poll(int x){
        if(x==deque.peek()){
            deque.poll();
        }
    }
    public int peek(){
        return deque.peek();
    }
}

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        int len = nums.length-k+1;
        int[] arr = new int[len];
        MyQueue239 queue = new MyQueue239();
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            queue.offer(nums[i]);
        }
        arr[0] = queue.peek();
        for (int i = 0; i < len-1; i++) {
            queue.poll(nums[i]);
            queue.offer(nums[k+i]);
            arr[i+1] = queue.peek();
        }
        return arr;
    }
}

方法二：

class Solution {
    public static int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        Deque<Integer> deque = new LinkedList<Integer>();
        // len 为需要返回的数组长度
        int len = nums.length-k+1;
        int[] arr = new int[len];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            while(!deque.isEmpty() && nums[i]>deque.peekLast()){
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(nums[i]);
        }
        arr[0] = deque.peekFirst();
        for (int i = 0; i < len-1; i++) {
            // 滑动窗口移动,将nums[i]个元素出队列，nums[i+k]元素入队列
            // 1、将nums[i]个元素出队列
            // 移除的是deque中的第一个元素（如果该元素还在deque中）
            if (!deque.isEmpty() && deque.peekFirst()==nums[i]){
                deque.pollFirst();
            }
            // 2、nums[i+k]元素入队列
            // 将新进入窗口的元素入队列，如果当前元素大于队尾元素，则队尾元素出队
            while(!deque.isEmpty() && nums[i+k]>deque.peekLast()){
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(nums[i+k]);
            arr[i+1] = deque.peekFirst();
        }
        return arr;
    }
}