算法模板:数据结构之单调队列

简介: 算法模板:数据结构之单调队列

单调队列

单调队列:就是队列内元素满足单调性的队列结构。


且为了满足队列内元素的单调性,队尾也可弹出元素。此处的单调性分为单调递增与单调递减。


通过 单调队列 我们可以解决 经典问题 ---- 滑动窗口 。


滑动窗口

给定一个大小为 n≤106 的数组。 有一个大小为 k的滑动窗口,它从数组的最左边移动到最右边。


你只能在窗口中看到 k个数字。 每次滑动窗口向右移动一个位置。


以下是一个例子:该数组为 [1 3 -1 -3 5 3 6 7],k为 3。


窗口位置 最小值 最大值
[1 3 -1] -3 5 3 6 7 -1 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 -3 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 -3 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 -3 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 3 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 3 7


你的任务是确定滑动窗口位于每个位置时,窗口中的最大值和最小值。


题解部分:


用单调队列来维护整个窗口,更新队列元素时当队列内元素超过窗口大小时,队头出队


怎么检测队列内元素个数超过窗口大小呢?


当队头储存下标小于的更新点的下标减去滑动窗口的大小 + 1 时,


说明队列内元素已超过窗口大小,直接使队头出队就行。


优化:更新队列时当发现更新的直要小于等于此时的队尾的元素时,删掉队尾,


因为因为要求的是滑动窗口内的最小值,所以如果更新的值比队内的值还小的话,那队尾的值肯定不是答案


所以最后每个滑动窗口都会有且仅有一个最小值在队列里面


直接通过队列储存的下标输出即可


#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1e6+10;
int a[N],q[N];
int main()
{
    int n,k;
    cin>>n>>k;
    for(int i = 0 ; i < n ; i ++)
    cin>>a[i];
    int hh=0,tt=-1;
    for(int i = 0 ; i < n ; i ++)
    {
        if(hh<=tt&&q[hh]<i-k+1)
        hh++;
        while(hh<=tt&&a[q[tt]]>=a[i])tt--;
        q[++tt]=i;
        if(i+1>=k)cout<<a[q[hh]]<<" ";
    }
     hh=0,tt=-1;
     puts("");
    for(int i = 0 ; i < n ;i ++)
    {
        if(hh<=tt&&q[hh]< i - k + 1 )
        hh++;
        while(hh<=tt&&a[q[tt]]<=a[i])tt--;
        q[++tt]=i;
        if(i+1>=k)cout<<a[q[hh]]<<" ";
    }
    return 0;
}


完结散花

ok以上就是对 数据结构之单调队列 的全部讲解啦,很感谢你能看到这儿。如果有遗漏、错误或者有更加通俗易懂的讲解,欢迎小伙伴私信我,我后期再补充完善。

目录
打赏
0
0
0
0
0
分享
相关文章
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
479 6
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
这篇文章详细介绍了Dijkstra和Floyd算法,这两种算法分别用于解决单源和多源最短路径问题,并且提供了Java语言的实现代码。
285 3
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
|
4月前
|
算法系列之数据结构-二叉树
树是一种重要的非线性数据结构,广泛应用于各种算法和应用中。本文介绍了树的基本概念、常见类型(如二叉树、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、B树等)及其在Java中的实现。通过递归方法实现了二叉树的前序、中序、后序和层次遍历,并展示了具体的代码示例和运行结果。掌握树结构有助于提高编程能力,优化算法设计。
101 9
 算法系列之数据结构-二叉树
|
4月前
|
算法系列之数据结构-Huffman树
Huffman树(哈夫曼树)又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树,常用于信息传输、数据压缩等方面。它的构造基于字符出现的频率,通过将频率较低的字符组合在一起,最终形成一棵树。在Huffman树中,每个叶节点代表一个字符,而每个字符的编码则是从根节点到叶节点的路径所对应的二进制序列。
120 3
 算法系列之数据结构-Huffman树
|
4月前
|
算法系列之数据结构-二叉搜索树
二叉查找树(Binary Search Tree,简称BST)是一种常用的数据结构,它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是,对于树中的每个节点,其左子树中的所有节点都小于该节点,而右子树中的所有节点都大于该节点。
112 22
套用算法模板备案审核问题增多的原因及解决建议
随着算法备案要求的完善,企业常因使用网上廉价模板而遭遇审核通过率低、问题增多的困境。本文分析了审核不通过的原因,包括模板缺乏针对性、审核标准严格、审核人员主观差异及企业准备不足等,并提出建议:深入了解备案要求、准备详尽材料、避免通用模板、寻求专业帮助。备案后还需持续合规管理,确保算法服务安全运行。
C 408—《数据结构》算法题基础篇—链表(下)
408考研——《数据结构》算法题基础篇之链表(下)。
142 29
C 408—《数据结构》算法题基础篇—链表(上)
408考研——《数据结构》算法题基础篇之链表(上)。
199 25
C 408—《数据结构》算法题基础篇—数组(通俗易懂)
408考研——《数据结构》算法题基础篇之数组。(408算法题的入门)
178 23
探索局域网电脑监控软件:Python算法与数据结构的巧妙结合
在数字化时代,局域网电脑监控软件成为企业管理和IT运维的重要工具,确保数据安全和网络稳定。本文探讨其背后的关键技术——Python中的算法与数据结构,如字典用于高效存储设备信息,以及数据收集、异常检测和聚合算法提升监控效率。通过Python代码示例,展示了如何实现基本监控功能,帮助读者理解其工作原理并激发技术兴趣。
159 20
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等

登录插画

登录以查看您的控制台资源

管理云资源
状态一览
快捷访问