滑動窗口的最大值

給定一個數組和滑動窗口的大小，找出全部滑動窗口裏數值的最大值。例如，若是輸入數組 {2,3,4,2,6,2,5,1} 及滑動窗口的大小 3，那麼一共存在 6 個滑動窗口，他們的最大值分別爲 {4,4,6,6,6,5}；針對數組 {2,3,4,2,6,2,5,1} 的滑動窗口有如下 6 個：{[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]}。
窗口大於數組長度的時候，返回空

解題思路

最簡單的思路就是使用雙指針 + 優先級隊列

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;
    }
}

第二種思路就是使用雙端隊列，遍歷數組，對於每個新加進來的元素，都先判斷是否比隊尾的元素大，這樣一來隊列頭保存的確定就是當前滑動窗口中最大的值了。在彈出隊頭元素時，還要判斷一下元素是否過時

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<>();
        // 雙端隊列，用來記錄每一個窗口的最大值下標
        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);
            //判斷隊首元素是否過時
            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;
    }
}