【刷算法】滑动窗口的最大值

简介: 【刷算法】滑动窗口的最大值

题目描述


给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}; 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4],2,6,2,5,1}, {2,[3,4,2],6,2,5,1}, {2,3,[4,2,6],2,5,1}, {2,3,4,[2,6,2],5,1}, {2,3,4,2,[6,2,5],1}, {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。


分析


仔细想想,对于数组{2,3,4,2,6,2,5,1}来说,假如窗口大小为3,则整个过程如下:

  1. {[2,3,4],2,6,2,5,1},此时最大值是4
  2. {2,[3,4,2],6,2,5,1},此时最大值是4
  3. {2,3,[4,2,6],2,5,1},此时最大值是6,因为新进入窗口的6比4还大
  4. {2,3,4,[2,6,2],5,1},此时最大值是6
  5. {2,3,4,2,[6,2,5],1},此时最大值是6
  6. {2,3,4,2,6,[2,5,1]},此时最大值是5 可以得出思路是:
    保存当前窗口最大值的数组下标maxIndex,滑动一次窗口,若maxIndex还在窗口内,则只需要比较maxIndex处的值和最新进入窗口的值哪个大,新进入的值大则更新maxIndex,否则不需要更新;若maxIndex不在窗口内,则要遍历一次当前窗口的所有值找出新的maxIndex


代码实现


function maxInWindows(arr, size)
{
    if(size > arr.length || size === 0)
    return [];
  var res = [], maxIndex = -1;
  for(var l = 0, r = size-1;r < arr.length;l++, r++){
    if(maxIndex < l){
      maxIndex = getMaxIndex(arr, l, r);
    }
    if(arr[r] > arr[maxIndex]){
      maxIndex = r;
    }
    res.push(arr[maxIndex]);
  }
  return res;
}
function getMaxIndex(arr, l, r){
  var index = l;
  for(var i = l;i <= r;i++) {
    if(arr[i] > arr[index])
      index = i;
  }
  return index;
}



相关文章
|
3月前
|
算法
【算法】滑动窗口——最大连续1的个数
【算法】滑动窗口——最大连续1的个数
|
6月前
|
算法 测试技术 C++
【动态规划】【滑动窗口】【C++算法】 629K 个逆序对数组
【动态规划】【滑动窗口】【C++算法】 629K 个逆序对数组
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法
【优选算法】—— 滑动窗口类问题
【优选算法】—— 滑动窗口类问题
|
3月前
|
算法
【算法】滑动窗口——最小覆盖子串
【算法】滑动窗口——最小覆盖子串
|
3月前
|
算法
【算法】滑动窗口——找到字符串中所有字母异位词
【算法】滑动窗口——找到字符串中所有字母异位词
|
3月前
|
算法
【算法】滑动窗口——将x减到0的最小操作数
【算法】滑动窗口——将x减到0的最小操作数
|
3月前
|
算法
【算法】滑动窗口——无重复字符的最长子串
【算法】滑动窗口——无重复字符的最长子串
|
3月前
|
算法
【算法】滑动窗口——长度最小的子数组
【算法】滑动窗口——长度最小的子数组
|
3月前
|
算法 容器
【算法】滑动窗口——串联所有单词的子串
【算法】滑动窗口——串联所有单词的子串
|
3月前
|
算法
【算法】滑动窗口——水果成篮
【算法】滑动窗口——水果成篮