Leetcode练习(Python):滑动窗口:第239题:滑动窗口最大值:给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。

题目:

滑动窗口最大值:给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。  返回滑动窗口中的最大值。 

进阶:

你能在线性时间复杂度内解决此题吗?

 

示例:

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7]
解释:

滑动窗口的位置 最大值
--------------- -----
[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
 

提示:

1 <= nums.length <= 10^5
-10^4 <= nums[i] <= 10^4
1 <= k <= nums.length

思路:

暴力法

针对暴力法的改进

程序1:常规思路果然超时了

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        if not nums:
            return []
        if k == 0:
            return
        if k == 1:
            return nums
        begin = 0
        result = []
        while begin + k <= len(nums):
            result.append(max(nums[begin:begin + k]))
            begin += 1
        return result

  

程序2:对程序1进行优化处理

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        if not nums:
            return []
        if k == 0:
            return 
        if k == 1:
            return nums
        result = []
        auxiliary = 0
        local_maximum = max(nums[: k])
        for index in range(k - 1 ,len(nums)):
            local_maximum = max(local_maximum, nums[index])
            result.append(local_maximum)
            if nums[auxiliary] == local_maximum:
                if auxiliary + 1 < index:
                    local_maximum = max(nums[auxiliary + 1 : index + 1])
                else:
                    local_maximum = float("-inf")
            auxiliary += 1
        return result

  

 

Leetcode练习(Python):滑动窗口:第239题:滑动窗口最大值:给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。

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