栈与队列 Leetcode 239 滑动窗口最大值

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根据引用[1]，可以使用暴力解法来求解滑动窗口的最大值。具体的做法是，遍历数组，对于每个窗口，使用一个内部循环来找到窗口中的最大值，并将其存储在结果数组中。时间复杂度为O(n*k)，其中n为数组长度，k为窗口大小。根据引用[2]，还可以使用队列来求解滑动窗口的最大值。具体的做法是，使用一个双端队列来维护一个单调递减的窗口。遍历数组，对于每个元素，首先判断队头是否在滑动窗口范围内，如果不在，则将其从队头移除。然后，将当前元素与队尾元素比较，如果当前元素大于队尾元素，则将队尾元素移除，直到队列为空或者当前元素小于等于队尾元素。最后，将当前元素的索引插入队尾。如果滑动窗口的元素个数达到了k个，并且始终维持在窗口中，就将队头元素加入答案数组中。时间复杂度为O(n)，其中n为数组长度。综上所述，可以使用暴力解法或者使用队列来求解leetcode滑动窗口的最大值。#### 引用[.reference_title]- *1* *3* [leetcode239. 滑动窗口最大值]()[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]- *2* [Leetcode#239. 滑动窗口最大值 （Java解法）]()[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item][ .reference_list ]

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_46930685/article/details/139941509