239专题

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

代码随想录算法训练营三刷day13 |栈与队列之 239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素

三刷day13 239. 滑动窗口最大值347.前 K 个高频元素 239. 滑动窗口最大值题目链接解题思路：设计单调队列的时候，pop和push操作要保持如下规则： pop(value)：如果窗口移除的元素value等于单调队列的出口元素，那么队列弹出元素，否则不用任何操作 push(value)：如果push的元素value大于入口元素的数值，那么就将队列入

代码随想录算法训练营第十三天| 239. 滑动窗口最大值，347.前 K 个高频元素

day12是休息，那天跑去刷蓝桥杯去了。。。这道题和大数据寻找前K大的数据那道题还是有所不同的，优先级队列没办法处理这种两端出数据的窗口问题，这时候就得用单调队列来做（图源代码随想录）简单的说，单调队列就是使用deque双向队列维护三个函数： push,pop,getMaxValue 由于我们需要保持当前队列中的元素是以一定次序单调的，那么push在每次向着队尾放数据的时候，如果队头

java算法第十三天 | ● 239. 滑动窗口最大值 ● 347.前 K 个高频元素 ● 总结

239. 滑动窗口最大值 leetcode链接之前讲的都是栈的应用，这次该是队列的应用了。本题算比较有难度的，需要自己去构造单调队列，建议先看视频来理解。思路：自定义一个单调队列维护当前滑动窗口的最大值。代码随想录解题思路注意：本题的重点在于如何实现自定义单调队列中的poll、add、peek方法。以实现队首的元素是当前滑动窗口的最大元素。 ArrayDeque、LinkedLi

LeetCode 239 Sliding Window Maximum

问题描述：解答：一开始申请了一堆最大值，最大值索引，次大值，次大值索引，次次大值，次次大值索引和当前值比较，来记录遍历时的情况，发现一些特殊情况很难表达，注入k=1,2什么的，而且有漏洞。后来搜索了一下答案，是用队列来记录，想法还是差不多的，不过比我那种要好表达的多。 class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums