Maximum de fenêtre coulissante
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Sliding Window Maximum'.
1. Apprendre
Le problème de la « fenêtre coulissante maximale » est un défi clé dans la section Fenêtre coulissante.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau dur dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour Sliding Window Maximum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour Sliding Window Maximum.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Vous recevez un tableau d'entiers nums et un entier k représentant la taille d'une fenêtre coulissante qui se déplace de l'extrême gauche du tableau vers l'extrême droite. Vous ne pouvez voir que les numéros k dans la fenêtre. À chaque fois, la fenêtre coulissante se déplace d'une position vers la droite.
Renvoie la valeur maximale dans chaque fenêtre glissante.
Écrivez une fonction maxSlidingWindow(nums: List[int], k: int) -> List[int].
- •1 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^4 <= nums[i] <= 10^4
- •1 <= k <= len(nums)
Exemples
nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7], k = 3
[3, 3, 5, 5, 6, 7]
Window [1,3,-1] max=3, [3,-1,-3] max=3, [-1,-3,5] max=5, [-3,5,3] max=5, [5,3,6] max=6, [3,6,7] max=7.
nums = [1], k = 1
[1]
Single element window, max is 1.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
import collections
def max_sliding_window_opt(nums, k):
output = []
q = collections.deque()
l = r = 0
while r < len(nums):
while q and nums[q[-1]] < nums[r]:
q.pop()
q.append(r)
if l > q[0]:
q.popleft()
if (r + 1) >= k:
output.append(nums[q[0]])
l += 1
r += 1
return outputCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def max_sliding_window_brute(nums, k):
res = []
for i in range(len(nums) - k + 1):
res.append(max(nums[i : i + k]))
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Sliding Window data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de fenêtre coulissante s’appliquent.
Questions connexes
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