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]

示例 3：

输入：nums = [1,-1], k = 1
输出：[1,-1]

示例 4：

输入：nums = [9,11], k = 2
输出：[11]

示例 5：

输入：nums = [4,-2], k = 2
输出：[4]

提示：

• 1 <= nums.length <= 105
• -104 <= nums[i] <= 104
• 1 <= k <= nums.length

Solution

参考：**@sam_2019** 、 @LeetCode官方

• 单调队列 ，队列的第一个元素即为最大元素
• 当队列非空，左边界出界时（滑动窗口向右移导致的），更新左边界
• 当队列非空，将队列中索引对应的元素值比 num 小的移除
• 更新队列
• 当索引 i 大于 k-1（已经构成长度为 k 的窗口），更新输出结果

# @lc code=start
class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        # 双端队列，保存的是索引值
        window = collections.deque()
        res = []
        for i in range(len(nums)):
            while window and nums[window[-1]]<nums[i]:
                window.pop()
            
            window.append(i)            
            if window[0]<=i-k:
                window.popleft()
            
            if i>=k-1:
                res.append(nums[window[0]])
        return res
# @lc code=end

cpp

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        deque<int> q;  // 保存的是索引值
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            while (!q.empty() && nums[i] >= nums[q.back()]) {
                q.pop_back();
            }
            q.push_back(i);
        }

        vector<int> res;
        res.push_back(nums[q.front()]);
        for (int i = k; i < n; ++i) {
            while (!q.empty() && nums[i] >= nums[q.back()]) {
                q.pop_back();
            }
            q.push_back(i);
            while (q.front() <= i-k) {
                q.pop_front();
            }
            res.push_back(nums[q.front()]);
        }
        return res;
    }
};

参考 代码随想录 、《算法小抄》3.8

• 实现一个 单调队列 类
• pop(value)：如果窗口移除的元素value等于单调队列的出口元素，那么队列弹出元素，否则不用任何操作
• push(value)：如果push的元素value大于入口元素的数值，那么就将队列入口的元素弹出，直到push元素的数值小于等于队列入口元素的数值为止
• 时间复杂度是 O(n)，空间复杂度是 O(k)

class Solution {
private:
    // 单调队列
    class MonotonicQueue {
        public:
            deque<int> que;

            void pop(int value) {
                if (!que.empty() && value == que.front()) {
                    que.pop_front();
                }
            }

            void push(int value) {
                while (!que.empty() && value > que.back()) {
                    que.pop_back();
                }
                que.push_back(value);
            }

            int front() {
                return que.front();
            }
    };

public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        MonotonicQueue que;
        vector<int> res;

        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            que.push(nums[i]);
        }
        res.push_back(que.front());
        for (int i = k; i < n; ++i) {
            que.pop(nums[i-k]);
            que.push(nums[i]);
            res.push_back(que.front());
        }
        return res;
    }
};

• 借助优先队列

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        priority_queue<pair<int, int>> pq;
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            pq.emplace(nums[i], i);
        }

        vector<int> res;
        res.push_back(pq.top().first);
        for (int i = k; i < n; ++i) {
            pq.emplace(nums[i], i);
            while (pq.top().second <= i-k) {
                pq.pop();
            }
            res.push_back(pq.top().first);
        }
        return res;
    }
};

java

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();  // 存的是下标
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(i);
        }

        int[] res = new int[n - k + 1];
        res[0] = nums[deque.peekFirst()];
        for (int i = k; i < n; ++i) {
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(i);
            while (deque.peekFirst() <= i - k) {
                deque.pollFirst();
            }
            res[i - k + 1] = nums[deque.peekFirst()];
        }
        return res;
    }
}