Sliding Window Maximum
Detailed guide and Python implementation for the 'Sliding Window Maximum' problem.
1. 学ぶ
The 'Sliding Window Maximum' problem is a key challenge in the Sliding Window section.
This implementation focuses on hard-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Sliding Window Maximum.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Sliding Window Maximum carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
You are given an array of integers nums and an integer k representing the size of a sliding window which moves from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves right by one position.
Return the max value in each sliding window.
Write a function maxSlidingWindow(nums: List[int], k: int) -> List[int].
- •1 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^4 <= nums[i] <= 10^4
- •1 <= k <= len(nums)
例
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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 outputブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Sliding Window problem properties apply.
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