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算法训练 leetcode hot 100 239. 滑动窗口最大值

从滑动窗口到单调队列,思考怎样高效维护窗口中的最大值,以及每一步操作背后的原因。

239. 滑动窗口最大值

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

分析及AC代码

单调队列模板题,无需多言。考虑如果有一个元素,比原值年轻(位置更符合条件),还比原值厉害(数值更符合条件),那么该值完全可以取代原值。从暴力出发,优化了原队列。

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        deque<int>dq;
        int w_r = 0;
        vector<int> ans;
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(i < k){
                while(!dq.empty() && nums[dq.back()] <= nums[i]){
                    dq.pop_back();
                }
                dq.push_back(i);
                if(i == k - 1){
                    ans.push_back(nums[dq.front()]);
                }
            }else{
                // 删除淘汰值
                if(i-k == dq.front()){
                    dq.pop_front();
                }
                w_r = nums[i];
                while(!dq.empty() && nums[dq.back()] <= nums[i]){
                    dq.pop_back();
                }
                dq.push_back(i);
                ans.push_back(nums[dq.front()]);               
            }
            
        }
        return ans;
    }
};
✳

谢谢你读到这里。

更新于 2025-12-28

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