滑动窗口的最大值

给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组 {2,3,4,2,6,2,5,1} 及滑动窗口的大小 3，那么一共存在 6 个滑动窗口，他们的最大值分别为 {4,4,6,6,6,5}；针对数组 {2,3,4,2,6,2,5,1} 的滑动窗口有以下 6 个：{[2,3,4],2,6,2,5,1}，{2,[3,4,2],6,2,5,1}，{2,3,[4,2,6],2,5,1}，{2,3,4,[2,6,2],5,1}，{2,3,4,2,[6,2,5],1}，{2,3,4,2,6,[2,5,1]}。
窗口大于数组长度的时候，返回空

解题思路

最简单的思路就是使用双指针 + 优先级队列

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
import java.util.ArrayList;
public class Solution {
    
    private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(3, new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o2 - o1;
        }
    });
    
    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size) {
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        if(num.length == 0 || num.length < size) {
            return list;
        }
        int low = 0;
        int high = low + size - 1;
        while(high <= num.length - 1) {
            for(int i = low; i <= high; i++) {
                maxHeap.offer(num[i]);
            }
            Integer result = maxHeap.poll();
            if(result != null) {
                list.add(result);
            }
            maxHeap.clear();
            low++;
            high++;
        }
        return list;
    }
}

第二种思路就是使用双端队列，遍历数组，对于每一个新加进来的元素，都先判断是否比队尾的元素大，这样一来队列头保存的肯定就是当前滑动窗口中最大的值了。在弹出队头元素时，还要判断一下元素是否过期

import java.util.*;
public class Solution {
    public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size) {
        if (num == null || num.length == 0 || size <= 0 || num.length < size) {
            return new ArrayList<Integer>();
        }
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
        // 双端队列，用来记录每个窗口的最大值下标
        LinkedList<Integer> qmax = new LinkedList<>();
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < num.length; i++) {
            while (!qmax.isEmpty() && num[qmax.peekLast()] < num[i]) {
                qmax.pollLast();
            }
            qmax.addLast(i);
            //判断队首元素是否过期
            if (qmax.peekFirst() == i - size) {
                qmax.pollFirst();
            }
            //向result列表中加入元素
            if (i >= size - 1) {
                result.add(num[qmax.peekFirst()]);
            }
        }
        return result;
    }
}