Python算法题集_滑动窗口最大值

本文为Python算法题集之一的代码示例

题目239：滑动窗口最大值

说明：给你一个整数数组 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 1：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 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       31 [3  -1  -3] 5  3  6  7       31  3 [-1  -3  5] 3  6  7       51  3  -1 [-3  5  3] 6  7       51  3  -1  -3 [5  3  6] 7       61  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7

示例 2：

输入：nums = [1], k = 1
输出：[1]

提示：

1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
1 <= k <= nums.length

- 问题分析

本题为求连续窗口中的最大子元素
主要的计算为2个，1数组窗口遍历，2求窗口内的最大值
基本的遍历为双层循环，从第一个元素开始，每个数组窗口计算一次最大值，所以基本的时间算法复杂度为（On2）

- 优化思路

优化的思路，计算一次最大值是没有什么余地的，最重要是是否能将双层循环变成单层循环，将依次计算变成一遍

CheckFuncPerf是我写的函数用时和内存占用模块，地址在这里：测量函数运行用时、内存占用的代码单元CheckFuncPerf.py以及使用方法
测试的超长字符串文件是官网的，已上传到CSDN，地址在这里：LeetCode：滑动窗口最大值测试用例数组，长度为10W（估计是1月31日过审)

标准求解，双层循环，超时失败

import CheckFuncPerf as cfpdef maxSlidingWindow_base(nums, k):result = []for iIdx in range(len(nums)-k+1):iMax = nums[iIdx]for jIdx in range(k):iMax = max(iMax, nums[iIdx+jIdx])result.append(iMax)return resulttestcase_big = open(r'testcase/hot11_big.txt', mode='r', encoding='utf-8').read().replace('[', '').replace(']', '')
testcase_big = testcase_big.split(',')
nums = [int(x) for x in testcase_big]
k = 1000
result = cfp.getTimeMemoryStr(maxSlidingWindow_base, nums, k)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(len(result['result'])))# 运行结果
函数 maxSlidingWindow_base 的运行时间为 22652.95 ms；内存使用量为 780.00 KB 执行结果 = 99001

优化版【队列法优化最大值序列计算】，马马虎虎，超越68% 在这里插入图片描述

def maxSlidingWindow_ext1(nums, k):if len(nums)==1:return numsif k==1:return numsresult = []list_check = []for iIdx in range(len(nums)):ileft = iIdx - k + 1while(list_check and nums[iIdx] >= nums[list_check[-1]]):del list_check[-1]while(list_check and list_check[0] < ileft):del list_check[0]list_check.append(iIdx)if ileft >= 0:result.append(nums[list_check[0]])return resulttestcase_big = open(r'testcase/hot11_big.txt', mode='r', encoding='utf-8').read().replace('[', '').replace(']', '')
testcase_big = testcase_big.split(',')
nums = [int(x) for x in testcase_big]
k = 1000
result = cfp.getTimeMemoryStr(maxSlidingWindow_ext1, nums, k)
print(result['msg'], '执行结果 = {}'.format(len(result['result'])))# 运行结果
函数 maxSlidingWindow_ext1 的运行时间为 40.01 ms；内存使用量为 780.00 KB 执行结果 = 99001