向解题新模式飞奔吧！—— LeetCode 239，滑动窗口的最大值

2023-09-16 09:44:41

大展身手：以扩展运算符和最大值子数组寻找答案

面对这道颇具挑战性的算法题，扩展运算符就如一把锋利的长剑，为我们斩断了前进的荆棘。它可以将滑动窗口内的所有元素轻松提取出来，化为一个个单独的战士，任由我们调度。同时，最大值子数组这个概念也如一盏明灯，指引我们找到滑动窗口中那个至高无上的王者。

// 引入扩展运算符，准备在数组上大展身手
const nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7];
const k = 3;

// 准备就绪，将滑动窗口内的元素轻松提取出来
const slidingWindow = nums.slice(0, k);

// 巧妙利用扩展运算符，化零为整
const maxSubArray = Math.max(...slidingWindow);

// 开启循环，让滑动窗口稳步前行
for (let i = k; i < nums.length; i++) {

  // 踢出老兵，纳入新兵
  slidingWindow.shift();
  slidingWindow.push(nums[i]);

  // 用最大值子数组理论，不断更新最大值
  maxSubArray = Math.max(maxSubArray, Math.max(...slidingWindow));

}

// 胜利在望，将答案高声报出
console.log(`滑动窗口中的最大值是：${maxSubArray}`);

剑走偏锋：单调队列横空出世

就在你为扩展运算符和最大值子数组的完美组合沾沾自喜时，另一种解法横空出世——单调队列。它巧妙地避开了最大值子数组的计算，转而用一种更加简洁优雅的方式找到了滑动窗口中的最大值。

// 引入单调队列，开启别具一格的解题之旅
const nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7];
const k = 3;

// 初始化单调队列，为我们的冒险做好准备
const monoQueue = [];

// 开始循环，让滑动窗口动起来
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {

  // 队列的前面如果有比当前值小的元素，就通通剔除掉
  while (monoQueue.length > 0 && nums[monoQueue[monoQueue.length - 1]] < nums[i]) {
    monoQueue.pop();
  }

  // 将当前值添加到队列的尾部
  monoQueue.push(i);

  // 如果队首元素已经不属于当前的滑动窗口，就将其移除
  if (monoQueue[0] <= i - k) {
    monoQueue.shift();
  }

  // 滑动窗口中的最大值就是队列首部的元素，简单明了
  const maxInWindow = nums[monoQueue[0]];

  // 将答案收入囊中，为下一次胜利做好准备
  console.log(`滑动窗口中的最大值是：${maxInWindow}`);

}