• 剑指Offer-滑动窗口的最大值


    题目描述

    给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}; 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4],2,6,2,5,1}, {2,[3,4,2],6,2,5,1}, {2,3,[4,2,6],2,5,1}, {2,3,4,[2,6,2],5,1}, {2,3,4,2,[6,2,5],1}, {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。

    思路

    思路一:

    用双端队列来存储数组元素的索引

    1. 如果新来的值比队列尾部的数小,那就追加到后面,因为它可能在前面的最大值划出窗口后成为最大值
    2. 如果新来的值比尾部的大,那就删掉尾部,再追加到后面
    3. 如果追加的值比的索引跟队列头部的值的索引超过窗口大小,那就删掉头部的值
    4. 每次队列的头都是滑动窗口中值最大的

    思路二:

    最大堆方法

    构建一个窗口size大小的最大堆,每次从堆中取出窗口的最大值,随着窗口往右滑动,需要将堆中不属于窗口的堆顶元素删除。

    代码实现

    package StackAndQueue;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Deque;
    import java.util.LinkedList;
    import java.util.PriorityQueue;
    
    /**
     * 滑动窗口的最大值
     * 给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}; 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4],2,6,2,5,1}, {2,[3,4,2],6,2,5,1}, {2,3,[4,2,6],2,5,1}, {2,3,4,[2,6,2],5,1}, {2,3,4,2,[6,2,5],1}, {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。
     */
    public class Solution52 {
        public static void main(String[] args) {
            Solution52 solution52 = new Solution52();
            int[] num = {2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1};
            int size = 3;
            ArrayList<Integer> list = solution52.maxInWindows(num, size);
            System.out.println(list);
    
        }
    
        /**
         * 最大堆方法
         * 构建一个窗口size大小的最大堆,每次从堆中取出窗口的最大值,随着窗口往右滑动,需要将堆中不属于窗口的堆顶元素删除。
         *
         * @param num
         * @param size
         * @return
         */
        public ArrayList<Integer> maxInWindows_2(int[] num, int size) {
            ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
            if (size > num.length || size < 1) return res;
            // 构建最大堆,即堆顶元素是堆的最大值。
            PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<Integer>((o1, o2) -> o2 - o1);
            for (int i = 0; i < size; i++) heap.add(num[i]);
            res.add(heap.peek());
            for (int i = 1; i + size - 1 < num.length; i++) {
                heap.remove(num[i - 1]);
                heap.add(num[i + size - 1]);
                res.add(heap.peek());
            }
            return res;
        }
    
        /**
         * 双队列方法
         * 滑动窗口的最大值总是保存在队列首部,队列里面的数据总是从大到小排列。
         *
         * @param num
         * @param size
         * @return
         */
        public ArrayList<Integer> maxInWindows(int[] num, int size) {
            ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
            if (num == null || num.length == 0 || size == 0 || size > num.length) {
                return res;
            }
            Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
            for (int i = 0; i < num.length; i++) {
                if (!deque.isEmpty()) {
                    // 如果队列头元素不在滑动窗口中了,就删除头元素
                    if (i >= deque.peek() + size) {
                        deque.pop();
                    }
    
                    // 如果当前数字大于队列尾,则删除队列尾,直到当前数字小于等于队列尾,或者队列空
                    while (!deque.isEmpty() && num[i] >= num[deque.getLast()]) {
                        deque.removeLast();
                    }
                }
                deque.offer(i); // 入队列
    
                // 滑动窗口经过一个滑动窗口的大小,就获取当前的最大值,也就是队列的头元素
                if (i + 1 >= size) {
                    res.add(num[deque.peek()]);
                }
            }
            return res;
        }
    }
    
    
  • 相关阅读:
    事务/数据库操作之事务,开启回滚提交
    python连接数据库、cursor fetch语句处理
    order by 排序输出、插入
    表的查询,
    android权限大全
    uniapp ios端证书打包+开发环境
    uniapp在app端白屏报错
    数字递增动画js插件-countUp.js
    窗口滚动时,判断元素与视野的关系-js代码
    Linux安装Nginx并配置站点
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wupeixuan/p/8881868.html
Copyright © 2020-2023  润新知