不过，

算法每日一题 | LeetCode ：滑动窗口最大值

📌 题目描述

给你一个整数数组 nums还有一个整数 k 表示滑动窗口的大小。窗口从数组最左侧开始，向右移动到最右侧，每次只能向右移动一位。你只能看到窗口内的 k 个数字，要求返回每个窗口中的最大值。

📋 示例

示例 1：

输入：nums =,k = 3
从输出来看。解释：
窗口位置   最大值
-> 3
-> 3
-> 5
-> 5
-> 6
-> 7

示例 2：

输入：nums =,k = 0
说到输出，

🧠 思路分析：为什么暴力解法会 TLE？

最直观的做法是：对每个窗口，遍历其中的 k 个元素找到最大值。这样时间复杂度为 O当 N 大、K 不小 时几乎必定触发超时。这正是许多同学在 LeetCode 上碰到的痛点。

关键问题是这方面，如何在滑动过程中保持对当前最大值的快速访问？

单调队列——线性方法

单调队列是一种双端队列，内部存储的是数组下标，而对应的值始终保持单调递减. 通过维护这种结构。可以在 O 的平均时间内完成：

• #踢过期元素： 当窗口左边界移出时如果队头下标已不在当前窗口内，就弹出。
• #踢弱者： 新来的元素如果比队尾对应的值更大。则弹出队尾，直到满足单调递减。
• #入队与取最大值： 把新下标加入队尾，此时队头即为当前窗口最大值。

因为每个元素最多进队一次、出队一次总时间复杂度为 O,空间复杂度为 O.

代码实现

class Solution {
public int maxSlidingWindow {
if return new int;int n = nums.length;
int res = new int;Deque deque = new LinkedList<>;for {
// #踢过期
if && deque.peekFirst <= i - k) {
                deque.pollFirst;
            }
            // #踢弱者
            while  && nums <= nums) {
                deque.pollLast;
            }
            // #入队
            deque.offerLast;
            // #取最大值
            if  {
                res = nums;
            }
        }
        return res;
    }
}

主要要点 & 常见踩坑

1.  **存下标而非值**——只有下标才能判断是否过期。
2.   是左边界；过期判断用 <= i‑k+1‑1 .
3.  = = 用于“踢弱者”，因为相等时新来的更靠后应视为更优先保留。
4.  不要在 时写结果，否则会出现未初始化或错误长度的问题。
5.  No extra logics like sorting inside loops.

图解演示

"i=0。val=9" "deque=" 再看value，9 "max=9"

"i=1,val=8" queue这方面，value:9 push idx “8” "deque=" 从values来看，9>>8 "max=9"

"i=2,val=7" pop idx ?no pop since val=9>‘|?|，... etc...">

🔗 LeetCode 原题链接与练习建议

• -
  • *先写暴力解法验证结果，再逐步调整到单调队列；*
  • *检查边界条件，如空数组、k==0 或 n==k 等情况*;不过，
  • *运行多组测试用例。包括极端情况和随机大数据*;
  • *阅读官方讨论区常见错误和调整技巧*;

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