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
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[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 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 cfp def 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 result testcase_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
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优化版【队列法优化最大值序列计算】,马马虎虎,超越68%
def maxSlidingWindow_ext1(nums, k): if len(nums)==1: return nums if k==1: return nums result = [] list_check = [] for iIdx in range(len(nums)): ileft = iIdx - k + 1 while(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 result testcase_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_ext3 的运行时间为 40.01 ms;内存使用量为 780.00 KB 执行结果 = 99001
一日练,一日功,一日不练十日空
may the odds be ever in your favor ~