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Python
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Python
#!/usr/bin/env python
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# coding=utf-8
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# Leetcode 239 滑动窗口最大值
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# 给定一个数组 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。
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# 返回滑动窗口中的最大值。
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# 进阶：
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# 你能在线性时间复杂度内解决此题吗？
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# 示例:
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# 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
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# 输出: [3,3,5,5,6,7]
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# 解释:
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#
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# 滑动窗口的位置 最大值
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# --------------- -----
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# [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
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# 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
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# 1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
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# 1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
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# 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
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# 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
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#
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# 提示：
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# 1 <= nums.length <= 10^5
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# -10^4 <= nums[i] <= 10^4
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# 1 <= k <= nums.length
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import collections
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class Solution:
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def maxSlidingWindow(self, nums, k):
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"""
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(knowledge)
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思路：
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1. 用一个队列记录当前处于窗口内的值，这个队列有如下性质：
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- 队列中的元素不会超过窗口大小k；
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- 保证队头的元素总是队列里面最大的；
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2. 每次有数据入队时都执行如下流程：
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- 判断当前队列长度是否为k，如果是则首先pop一个元素，并依次比对，进行若干次出队，把当前队列的最大值排到队首；
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- 然后将队首元素与预入队元素比对，如果小于等于将要入队的元素，则出队；
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- 循环执行上一步骤，直到队列为空或者队首元素大于将要入队的元素；
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- 最后将要入队的元素入队。
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3. 初始时，先用步骤2的方法，入队k-1个元素，从第k个元素开始，每次入队完，队首的元素即为当前窗口的最大值。
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PS: 关于上述算法的流程，这边有一个leetcode官方制作的动画演示：
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https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/solution/shi-pin-jie-xi-shuang-duan-dui-lie-hua-dong-chuang/
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"""
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def easyEnqueue(queue, num, k):
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# 当前队列中的元素数量和窗口大小一致，此时要入队需要额外处理（保证队列中的元素个数小于等于窗口数量）
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if len(queue) == k:
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# 此时要入队，肯定要先出队一个元素，将最左边的元素出队
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queue.popleft()
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# maxValue 记录本次调整后窗口内的最大值，初始置为将要入队的元素
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# maxValue 记录本次调整后窗口内的最大值元素在队列中的下标，初始置为队列的大小（表示将要入队的元素的位置）
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maxValue, maxIndex = num, len(queue)
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# 通过一轮循环，找到最大值和最大值的索引
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for index, v in enumerate(queue):
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if v > maxValue:
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maxValue = v
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maxIndex = index
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# 将最大值以左的所有元素出队（当前窗口最大值以左的元素已经用不到了，没有必要保留）
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for index in range(maxIndex):
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queue.popleft()
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# 如果当前队列不为空，依次判断队列中的元素是否小于等于将要入队的元素，如果是则出队
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while queue:
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if queue[0] <= num:
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queue.popleft()
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else:
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break
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# 将要入队的元素入队
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queue.append(num)
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# 特判，当数组小于等于窗口大小时，不需要滑动，直接返回数组的最大值即可
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if len(nums) <= k:
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return [max(nums)]
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# queue用来存储当前窗口的元素（不一定是全部元素，窗口内最大值以左的元素都出队了）
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# res用来存储最终的结果（每个窗口的最大值）
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queue, res = collections.deque(), []
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# 先将前k-1个元素入队
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for i in range(k - 1):
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easyEnqueue(queue, nums[i], k)
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# 从第k个元素开始，每入队一个元素，都得到一个当前窗口的最大值（队头元素）
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for i in range(k - 1, len(nums)):
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easyEnqueue(queue, nums[i], k)
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res.append(queue[0])
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return res
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def maxSlidingWindow2(self, nums, k):
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"""
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思路：
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1. 用一个双向队列来存储处于窗口内的索引值，该队列有如下性质：
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- 队列中的元素不会超过窗口大小k
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- 保证队头元素对应的数一定是当前队列里面最大的值
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2. 遍历所有的数，每轮执行如下流程：
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- 如果当前队列中元素已经有k个了，则首先左出队一个元素；
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- 接着将队列中比当前元素小的数都右出队；
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- 将当前索引加到队列当中；
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- 如果当前索引大于等于k-1，则取队头元素加入到结果集当中
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"""
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if not nums:
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return []
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# window是一个双向队列
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# res记录结果
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window, res = [], []
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for i, x in enumerate(nums):
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# 如果当前window中的元素已经有k个了，首先pop掉一个最先入队的元素
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if i >= k and window[0] <= i - k:
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window.pop(0)
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# 将比待插入值小的右出队
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while window and nums[window[-1]] <= x:
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window.pop()
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window.append(i)
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if i >= k - 1:
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res.append(nums[window[0]])
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return res
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if __name__ == '__main__':
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solution = Solution()
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print(solution.maxSlidingWindow([1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], 3), "= \n[3, 3, 5, 5, 6, 7]")
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print(solution.maxSlidingWindow([1, 3, 1, 2, 0, 5], 3), "= \n[3, 3, 2, 5]")
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print(solution.maxSlidingWindow([9, 10, 9, -7, -4, -8, 2, -6], 5), "= \n[10, 10, 9, 2]")
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print(solution.maxSlidingWindow2([1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], 3), "= \n[3, 3, 5, 5, 6, 7]")
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print(solution.maxSlidingWindow2([1, 3, 1, 2, 0, 5], 3), "= \n[3, 3, 2, 5]")
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print(solution.maxSlidingWindow2([9, 10, 9, -7, -4, -8, 2, -6], 5), "= \n[10, 10, 9, 2]")
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