leetcode239

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: 'List[int]', k: int) -> 'List[int]':
        n = len(nums)
        if n==0:
            return []
        if k==0:
            return []
        dic = {}
        for i in range(k):
            dic.update({i:nums[i]})
                
        maxindex = max(dic,key=dic.get)
        result = list()
        result.append(dic[maxindex])

        i=0
        j=k
        while j<len(nums):
            del dic[i]
            dic.update({j:nums[j]})
            maxindex = max(dic,key=dic.get)
            result.append(dic[maxindex])
            i+=1
            j+=1

        return result

显然这是暴力搜索算法，性能比较差，执行时间1800ms，基本上是超时的边缘了。

下面是参考其他人的，执行时间120ms

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: 'List[int]', k: int) -> 'List[int]':
        n=len(nums)
        stack=[]
        ans=[]
        for i in range(n):
            while stack and nums[i]>nums[stack[-1]]:
                stack.pop()
            while stack and i-stack[0]>=k:
                stack.pop(0)
            stack.append(i)
            if i>=k-1: 
                ans.append(nums[stack[0]])
        return ans

思路分析：使用滑动窗口，stack是宽度为k的滑动窗口，并且里面的元素是从大到小排列的。

外层滑动窗口每次取的是stack[0]，也就是当前滑动个窗口范围内最大的值的下标，存储在stack[0]中。因此nums[stack[0]]就是当前范围的最大值。