本文为剑指 offer 系列第六十一篇。
主要知识点为数组，题目看起来很炫酷，但是实际上就是一个给定区间的遍历找最大值而已。
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]}。
解题思路
思路1
直接使用stl的max_element方法来获得对应区间的最大值。
思路2
朴素算法，自己实现类似于max_element的方法。
解题代码
思路1代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
| class Solution {
public:
vector<int> maxInWindows(const vector<int>& num, unsigned int size)
{
// 方法1: 直接使用stl中的max_element函数得到对应的窗口
if(num.size() == 0 || size <=0 ||size>num.size() ) return{};
vector<int> res;
for(int i = 0; i<=num.size()-size; i++){
int cur = *max_element(num.begin()+i,num.begin()+i+size);
res.push_back(cur);
}
return res;
}
};
|
时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)
思路2代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
| class Solution {
public:
vector<int> maxInWindows(const vector<int>& num, unsigned int size)
{
// 方法2:朴素的方法依次向后比较窗口大小个元素
if(num.size() == 0 || size <=0 ||size>num.size() ) return{};
vector<int> res;
for(int i = 0; i <= num.size()-size; i++){
int temp = num[i];
for(int j = i+1; j<i+size; j++){
if(num[j]>temp){
temp = num[j];
}
}
res.push_back(temp);
}
return res;
}
};
|
时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)
以上，本题结束！