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描述
给定一个长度为 n 的数组 num 和滑动窗口的大小 size ,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]}。
窗口大于数组长度或窗口长度为0的时候,返回空。
数据范围: 1 \le n \le 100001≤n≤10000,0 \le size \le 100000≤size≤10000,数组中每个元素的值满足 |val| \le 10000∣val∣≤10000
要求:空间复杂度 O(n)O(n),时间复杂度 O(n)O(n)
示例1
输入:[2,3,4,2,6,2,5,1],3
返回值:[4,4,6,6,6,5]
示例2
输入:[9,10,9,-7,-3,8,2,-6],5
返回值:[10,10,9,8]
示例3
输入:[1,2,3,4],5
返回值:[]
第一种解法
直接从零开始,遍历即可,组成一个滑动窗口,然后从滑动窗口中,找出最大的一个值即可,此方法属于暴力解法。代码如下
public ArrayList<Integer> firstMaxInWindows(int [] num, int size) {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
if(num == null || num.length < 1 || size < 1 || num.length < size){
return list;
}
for (int i = 0; i < num.length; i++) {
if(i + size <= num.length){
ArrayList<Integer> listTmp = new ArrayList<>();
for (int j = 0; j < size; j++) {
listTmp.add(num[j+i]);
}
Collections.sort(listTmp);
list.add(listTmp.get(size-1));
}
}
return list;
}
第二种解法
在第一种解法里面,进行了一点小优化,不再用新的集合保存滑动窗口的所有数据,只保存滑动窗口里最大的一个值即可。代码如下
public ArrayList<Integer> secondMaxInWindows(int [] num, int size) {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
if(num == null || num.length < 1 || size < 1 || num.length < size){
return list;
}
for (int i = 0; i <= num.length-size; i++) {
int max = num[i];
for (int j = i; j < i+size; j++) {
if(max < num[j]){
max = num[j];
}
}
list.add(max);
}
return list;
}
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