滑动窗口求最大值超详细版，附deque模块介绍
滑动窗口求最大值超详细版 附deque模块介绍
deque是python的collections中的一个类
因此需要调用模块才能使用
from collections import deque
deque的对象像是一个列表，只不过可以固定这个deque对象的大小，以及列表是在队列的两端执行添加和弹出元素的操作，可以理解为，deque是一个双向的队列
以下是部分源码，以及部分方法：
class deque(object):
"""
deque([iterable[, maxlen]]) --> deque object
A list-like sequence optimized for data accesses near its endpoints.
"""
def append(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Add an element to the right side of the deque. """
pass
def appendleft(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Add an element to the left side of the deque. """
pass
def clear(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Remove all elements from the deque. """
pass
def copy(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return a shallow copy of a deque. """
pass
def count(self, value): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value """
return 0
def extend(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Extend the right side of the deque with elements from the iterable """
pass
def extendleft(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Extend the left side of the deque with elements from the iterable """
pass
def index(self, value, start=None, stop=None): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
D.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value.
Raises ValueError if the value is not present.
"""
return 0
def insert(self, index, p_object): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.insert(index, object) -- insert object before index """
pass
def pop(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Remove and return the rightmost element. """
pass
def popleft(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Remove and return the leftmost element. """
pass
def remove(self, value): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.remove(value) -- remove first occurrence of value. """
pass
def reverse(self): # real signature unknown; restored from __doc__
""" D.reverse() -- reverse *IN PLACE* """
pass
def rotate(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Rotate the deque n steps to the right (default n=1). If n is negative, rotates left. """
pass
deque的基本用法以及方法
创建deque的方法
from collections import deque
# 创建一个空的deque
data = deque()
print(data) # deque([])
# 创建有数据的deque
data1 = deque('42你好。asdjnafs[]as\\136')
print(data1) # deque(['4', '2', '你', '好', '。', 'a', 's', 'd', 'j', 'n', 'a', 'f', 's', '[', ']', 'a', 's', '\\', '1', '3', '6'])
# 创建有数据的deque
data2 = deque([1, 2, 3, 4])
print(data2) # deque([1, 2, 3, 4])
创建deque时，并指定大小maxlen，即最多能装maxlen个元素， 以及deque添加元素append()方法
from collections import deque
# 创建一个空的deque, 并指定最大的元素是3个
data = deque(maxlen=3)
data.append(1)
data.append(2)
data.append(3)
print(data) # deque([1, 2, 3], maxlen=3)
data.append(4)
print(data) # deque([2, 3, 4], maxlen=3)
运行结果，我们可以看到，当新的元素加入并且这个队列已满的时候，最老的元素会自动被移除掉 因此新数据默认从右往左添加
appendleft()
appendleft就是王deque队列的左侧添加数据 append则是默认在尾部即右侧添加数据
data = deque('123')
print(data)
data.appendleft(0)
# deque([0, '1', '2', '3'])
clear()
清空deque队列，让其变成空队列
from collections import deque
data = deque('123')
print(data) # deque(['1', '2', '3'])
data.clear()
print(data) # deque([])
copy()
deque的copy方法相当于深拷贝，拷贝后的地址不相同，并且原来的值修改后，不会影响拷贝后的值
data1 = deque('123')
print(data1) # deque(['1', '2', '3'])
data2 = data1.copy()
print(data2) # deque(['1', '2', '3'])
print("data1的地址", id(data1)) # 2646053277264
print("data2的地址", id(data2)) # 2646053277504
data1.append('4')
print(id(data1)) # 2687303601744
print(id(data2)) # 2687303601744
count
data1 = deque('123333333')
count = data1.count('3')
print(count) # 7
extend()
两个队列合并，extend(value), value的值可以是deque对象也可以是可迭代的对象，字符串，列表，元组等等
data1 = deque('123')
data2 = deque('236')
data1.extend(data2)
# deque(['1', '2', '3', '2', '3', '6'])
extendleft()
两个队列合并，从左侧合并，extendleft(value), value的值可以是deque对象也可以是可迭代的对象，字符串，列表，元组等等
要注意。合并时候，value的值，也是反着来的，注意看下面的打印，从左侧开始往里面加
data1 = deque('123')
data1.extendleft('456')
print(data1)
# deque(['6', '5', '4', '1', '2', '3'])
index方法
与字符串的find方法类似不赘述
data1 = deque('helloword')
print(data1.index('o')) # 有多个的话，取第一个的索引位置
print(data1.index('o', 5)) # 从第五个开始（索引从0开始）
print(data1.index('o', 5, 8)) # 从第五个开始 -- 第八个结束
insert方法
与list的insert同理
from collections import deque
data1 = deque('helloword')
data1.insert(0, '1') # 在第一个位置上插入 1
data1.insert(0, '2') # 在第一个位置上插入 2
data1.insert(0, ['123']) # 在第一个位置上插入 列表123
print(data1)
# deque([['123'], '2', '1', 'h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'w', 'o', 'r', 'd'])
pop
from collections import deque
data1 = deque('12345')
print(data1.pop()) # 5 弹出元素，从右侧即末尾弹出，并返回
print(data1.pop()) # 4 弹出元素，从右侧即末尾弹出，并返回
print(data1) # deque(['1','2','3'])
reverse()
data1 = deque('12345')
data1.reverse()
print(data1)
# deque(['5', '4', '3', '2', '1'])
练习
接下来是一道来自力扣的困难题：
科技馆内有一台虚拟观景望远镜，它可以用来观测特定纬度地区的地形情况。该纬度的海拔数据记于数组 heights ，其中 heights[i] 表示对应位置的海拔高度。请找出并返回望远镜视野范围 limit 内，可以观测到的最高海拔值。
示例：
输入：heights = [14,2,27,-5,28,13,39], limit = 3
输出：[27,27,28,28,39]
解释：
滑动窗口的位置 最大值
--------------- -----
[14 2 27] -5 28 13 39 27
14 [2 27 -5] 28 13 39 27
14 2 [27 -5 28] 13 39 28
14 2 27 [-5 28 13] 39 28
14 2 27 -5 [28 13 39] 39
这是笔者的原解题思路
def maxAltitude(heights, limit):
"""
:type heights: List[int]
:type limit: int
:rtype: List[int]
"""
true_list = []
temp_list = []
print(heights)
if heights:
if len(heights) <= limit:
true_list.append(max(heights))
return true_list
for i in range(len(heights) - limit + 1):
for j in range(limit):
temp_list.append(heights[i + j])
if temp_list:
true_list.append(max(temp_list))
temp_list = []
return true_list
heights = [14, 2, 27]
limit = 3
list1 = maxAltitude(heights, limit)
print(list1)
可以看到非常的繁琐，不仅要嵌套for循环，还要专门为limit进行一次遍历
击败15.44%可以说是非常耻辱了，接下来看看利用deque模块的升级版
from collections import deque
def maxAltitude(heights, limit):
data = deque()
res = []
# 前limit个数据中的最大值以及其deque
for i in range(limit):
while data and heights[i] >= heights[data[-1]]:
data.pop()
data.append(i)
res.append(heights[data[0]])
for j in range(limit, len(heights)):
while data and heights[j] >= heights[data[-1]]:
data.pop()
data.append(j)
while data[0] + limit <= j:
data.popleft()
res.append(heights[data[0]])
return res
# 测试示例
heights = [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3, 1, 28, 13, 39]
limit = 3
result = maxAltitude(heights, limit)
print(result)
# [14, 27, 27, 27, 6, 6, 28, 28, 39]
效率瞬间就上来了
接下来是解析，首先我们要搞懂双向队列在这道题中运用到的原理
【1】初始数据
# heights为数据 limit为窗口大小
heights = [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
limit = 3
【2】创建窗口
# 也就是代码中的
for i in range(limit):
【3】移动
第一步理所当然的 窗口没有数据也就是直接将’1’放进窗口，这对应这代码第二行的while data
heights[i]是整个数组的数据，data[i]是窗口中的数据，所以当data窗口为空时，无论下一个下标的数据是什么都直接data.appennd(i)
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for i in range(limit):<<<<<<<<i=0
while data and heights[i] >= heights[data[-1]]:<<<<<<<<第一次判断 data不存在
data.pop()
data.append(i)<<<<<<<<此时代码走到了这里 heights[i]也就是1加入了窗口
res.append(heights[data[0]])
【4】继续移动
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for i in range(limit):<<<<<<<<i=1
while data and heights[i] >= heights[data[-1]]:<<<<<<<<此时heights[i]=14明显大于data[-1]=1
data.pop()<<<<<<<<此时1就被踢了出去
data.append(i)<<<<<<<<然后放14进来
res.append(heights[data[0]]
【5】继续移动
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for i in range(limit):<<<<<<<<i=2
while data and heights[i] >= heights[data[-1]]:<<<<<<<<此时heights[i]=2明显小于data[-1]=14
data.pop()
data.append(i)<<<<<<<<直接放入2 此时data窗口内容为[14, 2]
res.append(heights[data[0]]
【6】第一个窗口完毕
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for i in range(limit):
while data and heights[i] >= heights[data[-1]]:
data.pop()
data.append(i)
res.append(heights[data[0]]<<<<<<<<终于走完第一个窗口 将最大值14放进去
【7】踢掉2
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for j in range(limit, len(heights)):# j=3
while data and heights[j] >= heights[data[-1]]:<<<<<<<<2比27小
data.pop()<<<<<<<<直接踢掉2
data.append(j)
while data[0] + limit <= j:
data.popleft()
res.append(heights[data[0]])
【8】踢掉14
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for j in range(limit, len(heights)):# j=3
while data and heights[j] >= heights[data[-1]]:<<<<<<<<14也比27小
data.pop()<<<<<<<<直接踢掉14
data.append(j)
while data[0] + limit <= j:
data.popleft()
res.append(heights[data[0]])
【8】放27进来
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for j in range(limit, len(heights)):# j=3
while data and heights[j] >= heights[data[-1]]:
data.pop()
data.append(j)<<<<<<<<放27进来
while data[0] + limit <= j:
data.popleft()
res.append(heights[data[0]])
【9】比较data有没有超出长度
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for j in range(limit, len(heights)):# j=3
while data and heights[j] >= heights[data[-1]]:
data.pop()
data.append(j)
while data[0] + limit <= j:<<<<<<<<data[0]也就是27,27的下标就是3, 3+3<=3不成立 放心往下走
data.popleft()
res.append(heights[data[0]])<<<<<<<<res = [14, 27]
【10】重复操作
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for j in range(limit, len(heights)):# j=4
while data and heights[j] >= heights[data[-1]]:<<<<<<<<27大于-5 等式不成立往下走
data.pop()
data.append(j)<<<<<<<<直接把-5放进来
while data[0] + limit <= j:<<<<<<<<长度没超往下走
data.popleft()
res.append(heights[data[0]])<<<<<<<<res = [14, 27, 27]
【11】重复操作
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for j in range(limit, len(heights)):# j=5
while data and heights[j] >= heights[data[-1]]:<<<<<<<<27大于6 等式不成立往下走
data.pop()
data.append(j)<<<<<<<<直接踢掉5把6放进来
while data[0] + limit <= j:<<<<<<<<长度没超往下走
data.popleft()
res.append(heights[data[0]])<<<<<<<<res = [14, 27, 27, 27]
如下：
【12】窗口即将超出长度
# [1, 14, 2, 27, -5, 6, 3]
for j in range(limit, len(heights)):# j=6
while data and heights[j] >= heights[data[-1]]:<<<<<<<<27大于6 等式不成立往下走
data.pop()
data.append(j)<<<<<<<<直接把6放进来
while data[0] + limit <= j:# 3+3=6 满足条件
data.popleft()<<<<<<<<popleft把data左边的27踢了
res.append(heights[data[0]])<<<<<<<<于是剩下了小6当老大 res=[14, 27, 27, 27, 6]
【13】结束
完结撒花