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]

 

有两种思路，第一种最容易想到的，我们可以想到一种非常合适的数据结构，那就是优先队列（堆），其中的大根堆可以帮助我们实时维护一系列元素中的最大值。（代码注释写的非常详细）

 

class Solution {
public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {vector<int> res; // 存储滑动窗口的最大值priority_queue<pair<int,int>> pp; // 优先队列，存储元素值和对应的索引// 初始化优先队列，将前 k 个元素加入队列for(int i = 0; i < k; i++)pp.emplace(nums[i], i); // 将元素值和索引对加入队列res.push_back(pp.top().first); // 将滑动窗口的最大值加入结果数组// 从第 k 个元素开始遍历for(int i = k; i < nums.size(); i++){pp.emplace(nums[i], i); // 将新元素加入队列// 移除滑动窗口外的元素while(pp.top().second <= i - k) pp.pop(); // 弹出队列头部小于等于 i - k 的元素res.push_back(pp.top().first); // 将当前滑动窗口的最大值加入结果数组}return res; // 返回滑动窗口的最大值数组}
};

第二种写法，更加高级，单调栈，双端队列不熟悉的先复习一下。

单调队列套路（代码注释写的非常详细）

• 入（元素进入队尾，同时维护队列单调性）
• 出（元素离开队首）
• 记录/维护答案（根据队首）

class Solution {
public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {vector<int> ans;deque<int> q; // 双端队列for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {// 1. 入while (!q.empty() && nums[q.back()] <= nums[i]) {q.pop_back(); // 维护 q 的单调性}q.push_back(i); // 入队// 2. 出if (i - q.front() >= k) { // 队首已经离开窗口了q.pop_front();}// 3. 记录答案if (i >= k - 1) {// 由于队首到队尾单调递减，所以窗口最大值就是队首ans.push_back(nums[q.front()]);}}return ans;}
};