Finestra scorrevole massima
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema "Finestra scorrevole massima".
1. Impara
Il problema della "finestra scorrevole massima" è una sfida chiave nella sezione Finestra scorrevole.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello hard in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per Sliding Window Maximum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggi attentamente la dichiarazione del problema per Sliding Window Maximum.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Ti viene dato un array di numeri interi nums e un intero k che rappresenta la dimensione di una finestra scorrevole che si sposta dall'estrema sinistra dell'array all'estrema destra. Puoi vedere solo i numeri k nella finestra. Ogni volta che la finestra scorrevole si sposta verso destra di una posizione.
Restituisce il valore massimo in ciascuna finestra scorrevole.
Scrivi una funzione maxSlidingWindow(nums: List[int], k: int) -> List[int].
- •1 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^4 <= nums[i] <= 10^4
- •1 <= k <= len(nums)
Esempi
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
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
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 outputCodice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
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
Si applicano le proprietà standard del problema Finestra scorrevole.
Domande correlate
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