滑动窗口算法_Go实现算法：滑动窗口最大值（LeetCode）

题目：

给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。

示例:

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3

输出: [3,3,5,5,6,7]

解释: 滑动窗口的位置 最大值 --------------- -----

[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3

1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3

1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5

1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5

1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6

1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7

提示：

你可以假设 k 总是有效的，在输入数组不为空的情况下，1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。

进阶：

你能在线性时间复杂度内解决此题吗？

解题思路：研究了下各路大神的代码，采用双端队列法，可以达到线性时间复杂度。这里用链表实现队列。也可以使用切片来处理。

type Node struct {index intvalue intnext  *Node}//主调用函数func maxSlidingWindow(nums []int, k int) []int {var head *Noderet := make([]int, 0) //存储结果集for i := 0; i < len(nums); i++ {if head == nil {head = new(Node)head.index = ihead.value = nums[i]} else if i-head.index >= k {//head 滑出窗口head = head.nexti--continue} else if head.value <= nums[i] {//遇到比头结点更大的数，新建队列head = &Node{index: i, value: nums[i]}} else {//降序排列p := headfor p.next != nil {if p.next.value > nums[i] {p = p.next} else {break}}p.next = &Node{index: i, value: nums[i]}}if i >= k-1 {ret = append(ret, head.value)}}return ret}
           

执行用时：24ms

使用切片来处理，队列记录index：

func maxSlidingWindow(nums []int, k int) []int {if k <= 1 {return nums}ret := make([]int, 0)queue := make([]int, 0, k) //存储indexfor i := 0; i < len(nums); i++ {if len(queue) == 0 {queue = append(queue, i)continue}if i-queue[0] >= k { //滑出窗口queue = queue[1:]}if nums[queue[len(queue)-1]] > nums[i] {queue = append(queue, i)} else {for j := 0; j < len(queue); j++ {if nums[queue[j]] <= nums[i] {queue[j] = iqueue = queue[:j+1]break}}}if i >= k-1 {ret = append(ret, nums[queue[0]])}}return ret}
           

执行用时：12 ms, 在所有 Go 提交中击败了100.00%的用户

内存消耗：6.4 MB, 在所有 Go 提交中击败了100.00%的用户