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 1:
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
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
示例 2:
输入:nums = [1], k = 1
输出:[1]
提示:
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
1 <= k <= nums.length
本题初始时,我们将数组 nums 的前 k个元素放入优先队列中。每当我们向右移动窗口时,我们就可以把一个新的元素放入优先队列中,此时堆顶的元素就是堆中所有元素的最大值。然而这个最大值可能并不在滑动窗口中,在这种情况下,这个值在数组 nums 中的位置出现在滑动窗口左边界的左侧。因此,当我们后续继续向右移动窗口时,这个值就永远不可能出现在滑动窗口中了,我们可以将其永久地从优先队列中移除。
我们不断地移除堆顶的元素,直到其确实出现在滑动窗口中。此时,堆顶元素就是滑动窗口中的最大值。为了方便判断堆顶元素与滑动窗口的位置关系,我们可以在优先队列中存储二元组 (num,index),表示元素num 在数组中的下标为index。
class Solution {
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
int n = nums.length; // 数组 nums 的长度
// 创建优先队列,用于存储元素值和索引对,按照值的降序和索引的升序排列
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {
public int compare(int[] pair1, int[] pair2) {
// 如果元素值不相等,则按照元素值的降序排列;如果相等,则按照索引的升序排列
return pair1[0] != pair2[0] ? pair2[0] - pair1[0] : pair2[1] - pair1[1];
}
});
// 将前 k 个元素的值和索引加入优先队列
for (int i = 0; i < k; i++) {
pq.offer(new int[]{nums[i], i});
}
int[] ans = new int[n - k + 1]; // 结果数组
ans[0] = pq.peek()[0]; // 第一个窗口的最大值
// 从索引 k 开始遍历数组
for (int i = k; i < n; i++) {
pq.offer(new int[]{nums[i], i}); // 将当前元素的值和索引加入优先队列
// 移除超出窗口范围的元素
while (pq.peek()[1] <= i - k) {
pq.poll();
}
ans[i - k + 1] = pq.peek()[0]; // 当前窗口的最大值放入结果数组
}
return ans; // 返回结果数组
}
}
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