滑动窗口最大值
“滑动窗口最大值”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“滑动窗口最大值”问题是滑动窗口部分的一个关键挑战。
此实现重点关注 Python 中的硬级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化滑动窗口最大值的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读滑动窗口最大值的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定一个整数数组 nums 和一个整数 k ，表示滑动窗口的大小，该窗口从数组的最左边移动到最右边。您只能在窗口中看到 k 数字。每次滑动窗口右移一个位置。
返回每个滑动窗口中的最大值。
编写一个函数 maxSlidingWindow(nums: List[int], k: int) -> List[int]。
- •1 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^4 <= nums[i] <= 10^4
- •1 <= k <= len(nums)
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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