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• 🙋‍♂️ 作者：海码007
• 📜 专栏：算法专栏
• 💥 标题：【Hot100】239. 滑动窗口最大值
• ❣️ 寄语：书到用时方恨少，事非经过不知难！

引言

滑动窗口最大值

• 🎈 题目链接：
• 🎈 做题状态：一开始想到一个暴力求解

暴力求解解题

暴力求解，这种时间复杂度有点高。

class Solution {
public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {if (nums.size() < k) return {};// 暴力计算，时间复杂度O(n*k)vector<int> result;for (int i = 0; i <= nums.size() - k; ++i){int maxV = nums[i];for (int j = i; j < i + k; ++j){maxV = max(maxV, nums[j]);}result.push_back(maxV);}return result;}
};

采用优先级队列优化

在最开始想着要维护一个最大值，想到了使用优先级队列适配器来实现，但是优先级队列只能移除队列顶部元素，不能给定一个值让其移除。所以当滑动窗口右移时，需要将左边界的值给移除掉。

所以如何直到队列中维护的数据是否处于滑动窗口中就很关键。这里使用优先级队列存储 pair<int, int> {value: index} 根据index来判断是否处于滑动窗口的左边界的左侧。这是一个很巧妙的地方。

class Solution {
public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {if (nums.size() < k) return {};vector<int> result;priority_queue<pair<int, int>> pq;// 首先插入k个元素for (int i = 0; i < k; ++i){pq.push({nums[i], i});}result.push_back(pq.top().first);// 遍历剩余的元素for (int i = k; i < nums.size(); ++i){// 首先将当前滑动窗口右边界的元素插入到优先级队列中pq.push({nums[i], i});// 然后再判断当前优先级队列中的最大值是否是位于左边界的左侧，如果是则循环移除。// 因为可能需要移除多次，如果之前左侧数值小于最大值是不会被移除的，所以这里得循环移除while(pq.top().second < i - k + 1){// index < i - k + 1 时说明当前index处于左边界左侧pq.pop();}// 再将最大值添加到结果中result.push_back(pq.top().first);}return result;}
};