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[LeetCode] 239. Sliding Window Maximum
题：https://leetcode.com/problems/sliding-window-maximum/description/ 题目 Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the array to the very right. You
leetcode 239: 滑动窗口最大值
并没有完成线性时间复杂度解决问题，最坏情况下的时间复杂度为O(n*k) std::vector<int> maxSlidingWindow(std::vector<int>& nums, int k) {std::vector<int> a;if(nums.size()==0||k==0)return a;int max=nums[0];for(int i=i+1;i<k;i++){if(m
代码随想录算法训练营第十一天|150. 逆波兰表达式求值 、239. 滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素
Leetcode150. 逆波兰表达式求值 题目链接：150. 逆波兰表达式求值 C++： class Solution {public:int evalRPN(vector<string>& tokens) {stack<long long> st; for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {if (tokens[i] == "+" || toke
leetcode刷题（43）——239. 滑动窗口最大值
给定一个数组 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: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值------------
基于java+springboot+vue实现的便利店信息管理系统（文末源码+Lw）239
摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本华府便利店信息管理系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。此华府便利店信息管理系统利用当下成熟完善的SSM框架，使用跨平台的可开发大型商业网站的Java语言，
day12--150. 逆波兰表达式求值+239. 滑动窗口最大值+ 347. 前 K 个高频元素
一、150. 逆波兰表达式求值 题目链接：https://leetcode.cn/problems/evaluate-reverse-polish-notation/description/ 文章讲解：https://programmercarl.com/0150.%E9%80%86%E6%B3%A2%E5%85%B0%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F%E6%B1%82%E5
LeetCode 239.滑动窗口最大值【困难】
思路 构建一个单调递增的队列类型，pop和push操作在队列内部进行特殊定义（队头存储当前滑动窗口的最大值；队列中比插入元素小的队尾元素均要移除；比队尾元素小的元素直接插入队列；当滑动窗口移除的元素和队头元素相等时，队头出队） 239. 滑动窗口最大值 代码 #include <deque>class Solution {public:class MyQueue{public:deque
UVA 239 - Tempus et mobilius. Time and motion(置换周期)
UVA 239 - Tempus et mobilius. Time and motion 题目链接 题意：这题题意也是吊得飞起，看了老半天，大概是这样： 有一个放球的队列，和3个轨道（说白了就是栈），一个容纳5，1个12，1个12，每1分钟队列出一个小球，放入栈，如果放入5的满了，就把5的放回队列，头一个放入12的，如果12的满了，就把12的放回队列，头一个放入另一个12的栈，如果又满
【九十】【算法分析与设计】单调队列,239. 滑动窗口最大值,1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组,[USACO12MAR] Flowerpot S
239. 滑动窗口最大值 - 力扣（LeetCode） 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
代码随想录算法训练营第13天 | 239. 滑动窗口最大值 | 347. 前 K 个高频元素
239. 滑动窗口最大值 题目链接 题意 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
239. 滑动窗口最大值/76. 最小覆盖子串
239. 滑动窗口最大值 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
DAY13|239. 滑动窗口最大值、347.前K个高频元素
239. 滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素 239. 滑动窗口最大值347.前 K 个高频元素 239. 滑动窗口最大值 难度有些大啊… 其实队列没有必要维护窗口里的所有元素，只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了，同时保证队列里的元素数值是由大到小的。 那么这个维护元素单调递减的队列就叫做单调队列，即单调递减或单调递增的队列。C++中没有直接支持单调队列，需
AcWing 239. 奇偶游戏（带权并查集，扩展域并查集）
小A和小B在玩一个游戏。 首先，小A写了一个由0和1组成的序列S，长度为N。 然后，小B向小A提出了M个问题。 在每个问题中，小B指定两个数 l 和 r，小A回答 S[l~r] 中有奇数个1还是偶数个1。 机智的小B发现小A有可能在撒谎。 例如，小A曾经回答过 S[1~3] 中有奇数个1， S[4~6] 中有偶数个1，现在又回答 S[1~6] 中有偶数个1，显然这是自相矛盾的。 请你帮
【队列的算法题记录】239. 滑动窗口最大值
239. 滑动窗口最大值 题目链接 思路 提到滑动窗口就不难不想到队列，这题是要获得滑动窗口每一步的最大值，所以我们可以通过保证队列的单调性（即单调递减，使得最大值永远处在队列前端）来实现： class MyQueue {public:deque<int> que; // 用deque来实现单调队列// 如果当前value和队列前端元素相等，就让队列前端元素出列void pop(int v
【LeetCode刷题记录】239. 滑动窗口最大值
239 滑动窗口最大值 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
算法练习第12天|● 239. 滑动窗口最大值● 347.前 K 个高频元素
239.滑动窗口的最大值 力扣原题 题目描述： 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
【算法刷题day13】Leetcode:239. 滑动窗口最大值、 347.前 K 个高频元素
239. 滑动窗口最大值 文档链接：[代码随想录] 题目链接：239. 滑动窗口最大值 状态：ok 困难 题目： 给定一个数组 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。 注意： class Solution {public:vector<int> maxSl
LeetCode-239. 滑动窗口最大值【队列 数组 滑动窗口 单调队列 堆（优先队列）】
LeetCode-239. 滑动窗口最大值【队列 数组 滑动窗口 单调队列 堆（优先队列）】 题目描述：解题思路一：其实是一道队列题，单调队列。队头是最大值，依次递减，所以需要在入队出队的时候维护单调队列的时候。解题思路二：优化，单调队列解题思路三： 题目描述： 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
leetcode 239.滑动窗口最大值
题目 思路 这是单调队列的经典题目。 最基本思路就是（拿窗口大小为3说明）： 从队列中已经有三个元素开始。先要pop掉第一个元素，然后再push进新的元素，最后返回这三个元素中最大的那一个。 pop和push操作都很简单，那么怎么返回三个元素最大的那一个呢？ 最简单的就是暴力法，遍历一遍窗口，找到最大值返回。但我们这里不用。 我们用单调队列的方法，在这个方法中，我们把每个窗口的最大
代码随想录算法训练营第十三天|239. 滑动窗口最大值
239. 滑动窗口最大值 已解答 困难 相关标签 相关企业 提示 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
建模杂谈系列239 AI研究的推进方向与方式思考
说明 回顾一下过去这些年对AI的一些经历，以及明确一下未来几年的方向、突破口。 内容 1 AI的定义 AI其实是一个很有意思的名词，在很多介绍人工智能的书里都有提到，这也是大众最能接受的一种说法。 所以这里不过多的去纠结严格的学术定义，而是以一种稍微工程化的语言来明确这里提到AI的定义，也是我最接受的一种说法。 AI就是脑力劳动自动化 AI = 人工智能 = 先人工，再智能
基于java+springboot+vue实现的农产品智慧物流系统（文末源码+Lw）23-239
课题意义 现如今，信息种类变得越来越多，信息的容量也变得越来越大，这就是信息时代的标志。近些年，计算机科学发展得也越来越快，而且软件开发技术也越来越成熟，因此，在生活中的各个领域，只要存在信息管理，几乎都有计算机的影子，可以说很多行业都采用计算机的方式管理信息。信息计算机化处理相比手工操作，有着保密性强，效率高，存储空间大，成本低等诸多优点。针对农产品配送信息管理，采用农产品智慧物流系统可以有
2021-10-5 239. 滑动窗口最大值（单调队列）
注： 题目： 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。最终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-----
【滑动窗口】力扣239.滑动窗口最大值
前面的文章我们练习数十道 动态规划 的题目。相信小伙伴们对于动态规划的题目已经写的 得心应手 了。 还没看过的小伙伴赶快关注一下，学习如何 秒杀动态规划 吧！ 接下来我们开启一个新的篇章 —— 「滑动窗口」。 滑动窗口 滑动窗口 是一种基于 双指针 思想的算法。两个指针指向的元素之间会形成一个窗口，从前往后遍历元素进行一定的运算。 从名字中也不难看出：滑动 说明窗口的大小并不是固定不
算法打卡day11|栈与队列篇03|Leetcode 239. 滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素
小顶堆和大顶堆 小顶堆（Min Heap）和大顶堆（Max Heap）是两种特殊的完全二叉树，它们遵循特定的堆属性，即父节点的值总是小于或等于（小顶堆）或者大于或等于（大顶堆）其子节点的值。这种结构使得堆的根节点包含了最大值或者最小值，这使得堆在很多算法中非常有用，尤其是在优先级队列的实现上。 小顶堆（Min Heap） 在小顶堆中，每个非叶子节点的值都必须大于或等于其子节点的值。这意味着