题目描述
给定一个大小为$n \le 10^6$的数组。
有一个大小为k的滑动窗口,它从数组的最左边移动到最右边。
您只能在窗口中看到k个数字。
每次滑动窗口向右移动一个位置。
以下是一个例子:
该数组为[1 3 -1 -3 5 3 6 7],k为3。
不会写Markdown的表格,所以请自行看题目
您的任务是确定滑动窗口位于每个位置时,窗口中的最大值和最小值。
输入格式
输入包含两行。
第一行包含两个整数n和k,分别代表数组长度和滑动窗口的长度。
第二行有n个整数,代表数组的具体数值。
同行数据之间用空格隔开。
输出格式
输出包含两个。
第一行输出,从左至右,每个位置滑动窗口中的最小值。
第二行输出,从左至右,每个位置滑动窗口中的最大值。
样例
输入样例:
8 3
1 3 -1 -3 5 3 6 7
输出样例:
-1 -3 -3 -3 3 3
3 3 5 5 6 7
单调队列
这道题目,我们就维护两个队列,一个是最小值,一个是最大值.这里唯一的重点就是,每一次入队的时候,不需要管是不是比队头小,因为也许他现在小,但是在队头出队列后,他还在,而且是最小的值.
来自yxc老师
这道题目的时间限制卡得比较紧,需要用 $O(n)$ 时间复杂度的算法来做。
这是一道单调队列的模板题,以求最小值为例:
我们从左到右扫描整个序列,用一个队列来维护最近 $k$ 个元素;
如果用暴力来做,就是每次都遍历一遍队列中的所有元素,找出最小值即可,但这样时间复杂度就变成 $O(nk)$ 了;
然后我们可以发现一个性质:
如果队列中存在两个元素,满足 a[i] >= a[j] 且 i < j,那么无论在什么时候我们都不会取 a[i] 作为最小值了,所以可以直接将 a[i] 删掉;
此时队列中剩下的元素严格单调递增,所以队头就是整个队列中的最小值,可以用 $O(1)$ 的时间找到;
为了维护队列的这个性质,我们在往队尾插入元素之前,先将队尾大于等于当前数的元素全部弹出即可;
这样所有数均只进队一次,出队一次,所以时间复杂度是 $O(n)$ 的。
C++ 代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e6+10;
int a[N],n,m,f,i,j,s_min[N],s_max[N];
deque<int> min_val,max_val;
int main()
{
ios::sync_with_stdio(false);
cin>>n>>m;
for(int i=1;i<=n;i++)
cin>>a[i];
min_val.push_front(1);
max_val.push_front(1);
s_min[1]=1;
s_max[1]=1;
m--;
for(int i=2;i<=n;i++)
{
while (min_val.size() && min_val.front()+m<i)//如果队头已经不满足条件,在当前候选区间了
min_val.pop_front();
while (max_val.size() && max_val.front()+m<i)//如果队头已经不满足条件,在当前候选区间了
max_val.pop_front();
while (min_val.size() && a[min_val.back()]>=a[i])//生存能力弱,弹出
min_val.pop_back();
while (max_val.size() && a[max_val.back()]<=a[i])//生存能力弱,弹出
max_val.pop_back();
//if (a[i]<=min_val.front()) 生存能力,不只是看值的大小,还有位置问题
min_val.push_back(i);
//if (a[i]>=max_val.front()) 生存能力,不只是看值的小小,还有位置问题
max_val.push_back(i);
s_min[i]=min_val.front();
s_max[i]=max_val.front();
}
for(int i=m+1;i<=n;i++)
cout<<a[s_min[i]]<<" ";
cout<<endl;
for(int i=m+1;i<=n;i++)
cout<<a[s_max[i]]<<" ";
return 0;
}
删除队列首部时没必要用while,用if就可以了,因为队首最多有一个距离队尾超过k的
https://blog.csdn.net/m0_74215326/article/details/128835688
还是秦大佬讲的简单易懂
可以用小根堆来做吗
为什么打印的时候是
a[q[hh]]
而不是a[q[tt]]
呀想不明白为什么q[hh]存储的是最小的数的下标,明明在之前的操作里面只有每次的开头才会移动hh
若求最小值,
a[q[hh]]
和a[q[tt]]
之间的数是按照从小到大排列,每次移动过程中会把大于等于a[i]
的数移出去,所以a[q[hh]]
和a[q[tt]]
是单调递增的。我也不太确定这样解释对不对nb
用multiset
可是获得一个新的元素a,要判断原有队列中k个元素和a的大小,不依然需要O(k)的时间吗?
队列的大小可以近似为$O(1)$,因为我们会弹出队列的元素.
python的队列没有判断元素然后弹出这个操作怎么办
emm,自己加
怎么加啊?都没有这个函数啊,自己用列表模拟时间复杂度更高唉
没有$deque$,就自己手动模拟啊.
使用手动数组模拟双端队列就好了,一个$head$存储队头的位置,一个$tail$存储队尾,就这样处理即可.
python 有deque()双向队列
from collections import deque
这样可以过TLE
感觉使用最大最小堆 更简单些
是的
这题用堆怎么做???
堆控制最小,最小值.不过要手写堆.不能使用
priority_queue
.问题是你记录最小值的时候还要记录这个数在序列中的位置、还有堆的大小等信息
我觉得非常不方便,而且实现起来……根本不可能实现
所以我打的是单调队列哎.
所以我指的是@ defddr 用最大最小堆的方案 不可行啊 $QwQ$
是的
问题是你记录最小值的时候还要记录这个数在序列中的位置、还有堆的大小等信息
我觉得非常不方便,而且实现起来……根本不可能实现
堆的大小不一致都是K么???
再仔细看了看,堆的删除与查找确实还是处理起来太麻烦了。不是一个很正确的选择。
可以实现的,逻辑也不复杂,堆内元素为(val, index),不使用删除,堆顶元素不在当前区间内时,持续弹出堆顶元素,可以贴python3代码给你看
这个看得头晕,看题目理解数组的复制就解决问题了,为毛写那么复杂,还是我小白。
因为是要用数据结构啊.
请问您怎么复制数组???
您用的是双队列吗?
还有ios::sync_with_stdio(false);这句是什么意思呢?
效果是减少运行时间,提高效率?你百度搜搜有的