精解[57]滑动窗口最大值：征服数组窗口的进阶解法

滑动窗口算法的魅力

大家好，欢迎来到前端算法必刷题系列的第 57 期！今天，我们将要一起学习滑动窗口算法。滑动窗口算法是一种在数据流中查找最大值或最小值的高效算法，它在各种实际应用场景中都有着广泛的应用。

算法原理

滑动窗口算法的基本思想是，维护一个固定大小的窗口，随着窗口在数据流中滑动，不断更新窗口中的元素并计算窗口的最大值或最小值。这种算法的效率很高，因为每次只更新窗口中的元素，而不需要重新计算整个数据流。

代码实现

/**
 * 给定一个数组 nums 和一个滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口中的最大值。
 *
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} k
 * @return {number[]}
 */
const maxSlidingWindow = (nums, k) => {
  if (nums.length < k) {
    return [];
  }
  const result = [];
  const queue = [];
  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    // 从队列中删除不满足条件的元素
    while (queue.length > 0 && nums[queue[queue.length - 1]] <= nums[i]) {
      queue.pop();
    }
    // 将当前元素入队
    queue.push(i);
    // 判断队列首元素是否在当前窗口外
    if (i - queue[0] >= k) {
      queue.shift();
    }
    // 将当前窗口的最大值加入结果数组
    if (i >= k - 1) {
      result.push(nums[queue[0]]);
    }
  }
  return result;
};

算法分析

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 为数组 nums 的长度。
• 空间复杂度：O(k)，其中 k 为滑动窗口的大小。

算法应用

滑动窗口算法在实际应用中有着广泛的应用，例如：

• 股票交易：滑动窗口算法可以用来计算股票价格的移动平均值，帮助投资者做出更明智的交易决策。
• 网络流量分析：滑动窗口算法可以用来分析网络流量的峰值和低谷，帮助网络管理员优化网络性能。
• 机器学习：滑动窗口算法可以用来训练时间序列数据，例如股票价格或传感器数据。

总结

滑动窗口算法是一种高效的算法，它可以用来在数据流中查找最大值或最小值。这种算法在各种实际应用场景中都有着广泛的应用。希望大家能够通过这篇文章对滑动窗口算法有一个更深入的了解。

扩展阅读

• 滑动窗口算法
• 滑动窗口算法的应用