精益求精：详解 LeetCode 239 滑动窗口最大值

2024-01-07 02:54:03

滑动窗口算法是解决时间序列数据处理问题的有力工具，它可以通过固定大小的窗口在数组或列表中移动，以统计和分析数据。在 LeetCode 239 滑动窗口最大值问题中，我们使用滑动窗口来找到特定窗口内的最大值。

本文将深入探讨 LeetCode 239 滑动窗口最大值的解法，着重分析其核心思想和实现细节。我们不仅会提供一个清晰易懂的算法，还会提供一个 Python 语言的示例实现，帮助读者更好地理解问题的解决过程。

算法

滑动窗口最大值算法的核心思想是维护一个大小为 k 的窗口，并在窗口中跟踪最大值。窗口从数组的开头开始移动，每次移动一步。在每个步骤中，我们更新窗口中的最大值，然后将窗口向右移动一步。

Python 实现

def max_sliding_window(nums, k):
    """
    :type nums: List[int]
    :type k: int
    :rtype: List[int]
    """
    if not nums or k <= 0:
        return []

    # 初始化双端队列
    window = deque()

    # 预处理前 k 个元素
    for i in range(k):
        # 保证队列递减
        while window and nums[i] >= nums[window[-1]]:
            window.pop()
        window.append(i)

    # 处理剩余元素
    result = [nums[window[0]]]
    for i in range(k, len(nums)):
        # 检查窗口是否需要更新
        if window[0] <= i - k:
            window.popleft()
        # 保证队列递减
        while window and nums[i] >= nums[window[-1]]:
            window.pop()
        window.append(i)
        # 记录窗口最大值
        result.append(nums[window[0]])

    return result