剑指虾皮-滑动窗口最大值

虾皮一面问了redis、MySQL、Http，前面答得都很好，面试官评价也挺好的，然后面试官说做完这个算法题，如果能做出来，面试就过了。

面试题：滑动窗口最大值JZ59

我的思路：

• 通过双指针实现窗口（大小为k）在数组（大小为n）上的滑动，并用一个索引记录当前窗口最大值的位置，如果最大值被划出窗口了，就重新计算新窗口的最大值。
• 这样的时间复杂度是O(nk)

class Solution {
public:
    // 记录滑动窗口的最大值=》减少向量比较次数   
    vector<int> maxInWindows(const vector<int>& num, unsigned int size) {
        // 双指针
        int vlen=num.size();
        vector<int> res;
        if(vlen<size || size==0){
            return res;
        }
        // 记录最大值索引值更好点，key可以直接定位val，但val不能定位key
        int lp=0,rp=size-1;
        int maxIdx=maxValue(num,lp,rp);    // 处理边界
        lp++;rp++;
        res.push_back(num[maxIdx]);
        while(rp<vlen){
            if(num[rp]>num[maxIdx]){   // 先把rp元素拉入区间
                maxIdx=rp;
            }
            if(maxIdx<lp){   // 如果最大值的索引值已经在区间左侧了
                 maxIdx=maxValue(num,lp,rp);
            }
            res.push_back(num[maxIdx]);
            ++lp;++rp;
        }
        return res;
    }
    
    // 返回一个窗口的最大值的索引值
    int maxValue(vector<int> wick,int lp,int rp){
        int maxIndex=lp;
        for(int i=lp+1;i<=rp;++i){
            maxIndex=wick[i]>wick[maxIndex]?i:maxIndex;
        }
        return maxIndex;
    }
};

然后，我做出来了，面试官从最开始的高评价变成了整体还不错，然后就收到感谢信了！！！！

面试官最后说这题的思路应该是用优先队列，看了下牛客，记录下用双端队列的解题思路吧。

双端队列的核心思想：

• 记录一个窗口起点为最大值，终点为当前值的递减序列，如果6 2 5 2 4 1 7，窗口大小为5，那么双端队列的第一个窗口存储值就是6 5 4；

当6被划出去后，5就是当前窗口最大值了。 因此，我们在将当前值插入队列时，需要从后到前删除比它小的值。

• 为了判断6什么时候会被划走，不是直接存储val 6 而是存储 key 0. 当 i-deque.front+1>k时，就表示上个窗口的最大值被移走了。

class Solution {
public:
    vector<int> maxInWindows(const vector<int>& num, unsigned int size) {
        vector<int> res;
        deque<int> deq;
        int len=num.size();
        // 这个条件判断很重要，面试官也是针对这个问题说了我下
        if(num.empty() || size<=0 || size>len) return res;
        for(int i=0;i<len;++i){
            while(!deq.empty() && num[deq.back()]<num[i]){deq.pop_back();}
            while(!deq.empty() && i-deq.front()+1>size){deq.pop_front();}
            // 将当前索引追加到双端队列尾巴
            deq.push_back(i);
            // 当窗口为size时，才写入结果
            if(i+2>size){res.push_back(num[deq.front()]);}
        }
        return res;
    }
};

这种方法时间复杂度是O(n)，比如最坏的情况，整个数组是顺序的，执行时间好像也只是T(2n)，第二个while用 if 替代也是可以的。