一、用途:
该技术将很少出现问题的嵌套for循环转换为单个for循环,从而减少时间复杂度。
二、例题:
例题1:
给定一个长度为n的数组。
求连续k个元素的和最大值sum
Input : arr[] = {100, 200, 300, 400}
k = 2
Output : 700
- 方法一:暴力嵌套
int maxSum(int arr[], int k)
{
int max_sum = INT_MIN;
for (int i = 0; i < arr.length - k + 1; i++) {
int current_sum = 0;
for (int j = 0; j < k; j++)
current_sum = current_sum + arr[i + j];
max_sum = max(current_sum, max_sum);
}
return max_sum;
}
- 方法二:我们利用滑动窗口技术将它改成一个for循环,以减少时间复杂度
1.我们使用一个窗口,窗口一共有k个窗格,第一个窗格放在数组元素的最最左边。我们利用一个for循环算出这个窗口中数组前k个元素的和,并把值存入window_sum
2.我们线性地移动这个窗口,直到这个窗口最右边的窗格到达数组的最右边元素。
3.为了得到移动 后的窗口中的元素的和,将原来窗口的第一个窗格的元素除去,并且加上当前窗口最右边的值
public int maxSum(int arr[],int k)
{
//第一个窗口的值
int window_sum=0;
for(int i=0;i<k;i++)
window_sum=window_sum+arr[i];
//初始化最大值
int max_sum=window_sum;
for(int i=k;i<arr.length;i++)
{
//线性移动窗口,直到窗口最右边窗格到达数组尽头
window_sum=window_sum+arr[i]-arr[i-k];
max_sum=Math.max(max_sum,window_sum);
}
return max_sum;
}
例题2:
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 k 内的数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
返回滑动窗口最大值。
示例:
输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7]
该题是LeetCode239题。
利用滑动窗口。
思路:
特殊情况:长度为0的数组,则返回[]
一般情况:
- 1.利用一个 双端队列,在队列中存储元素在数组中的位置角标, 并且使队列的首元素是最大值
- 2.当遍历到一个新元素时:
如果队列里有比当前元素小的,就将其移除队列;
如果队列里没有比当前元素小的,就将其添加到队列里;
如果队列元素位置之差大于 k,就将队首元素移除。 - 3。将队列中的第一个元素添加到数组ans中,返回ans
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums,int k)
{
if(nums.length==0)
return new int[0];
int[] res = new int[nums.length - k + 1];
Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
while(!deque.isEmpty()&&nums[i]>nums[deque.getLast()])
deque.removeLast();
deque.add(i);
if(deque.getFirst()==i-k)
deque.removeFirst();
if(i>=k-1)
res[i-k+1]=nums[deque.getFirst()];
}
return res;
}