JavaScript 实现滑动窗口最大值:暴力法与单调队列优化详解
本文详解 JavaScript 实现剑指 Offer 59 滑动窗口最大值问题。首先分析暴力遍历法导致超时的原因,时间复杂度为 O(n*k)。接着重点讲解使用单调递减队列的优化方案,通过维护队首最大元素和索引管理,将时间复杂度降至 O(n),并提供完整 JS 代码实现与步骤解析。
题目要求:
给定一个整数数组 nums 和一个整数 k,需要找出所有大小为 k 的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
--------------- -----
[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
题目来源:剑指 Offer 59 - I. 滑动窗口的最大值
解题思路:
初步思考
有时难以理解力扣对本题难度定为“困难”的原因。
直观想法是使用一个长度为 k 的数组遍历 nums,每次获取窗口内的最大值,将其 push 进结果数组,最后返回结果即可。
具体步骤分析:
1. 计算窗口从头滑到尾需要执行的次数,公式为:nums.length - k + 1;
2. 初始化用于存储窗口元素的队列;
3. 每次滑动时,找到当前窗口的最大值并保存到结果数组 res 中,随后执行删除队列头元素、在队列尾添加下一个元素的操作;
JavaScript 代码实现
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
if (nums.length == 0 || k > nums.length) return []
var index = k
var len = nums.length - k + 1
var stack = [], res = []
for (var j = 0; j < k; j++) {
stack.push(nums[j])
}
for (i = 0; i < len; i++) {
if (i !== 0) {
stack.shift()
stack.push(nums[index])
index++
}
res.push(Math.max.apply(null, stack))
}
return res
};
提交测试后,结果报错“超出时间限制” QAQ

回顾算法逻辑,发现 for 循环内部对数组整体调用 Math.max,导致时间复杂度达到 O(n*k),必然超时。
进阶思路
正确解法:转换思路,采用单调队列(Monotonic Queue)。
依次将数组元素的下标 push 到窗口队列中,若下标超出窗口范围则 shift 掉队首元素。该窗口维护为一个单调递减队列,队头元素即为当前窗口的最大值;
步骤详细拆解:
1、每当读入的新元素大于队尾元素时,循环删除队尾小于该新元素的数字,以保证队列保持递减单调性;
2、如果单调队首(极大值)的下标等于窗口左边界的上一位,说明该极大值已移出窗口,需移除单调递减队列的队首元素;
3、每次窗口滑动的最大值,即为单调递减队列的队首元素;
4、循环执行以上步骤,直到窗口的右边界到达数组队尾;

JS 优化实现
var maxSlidingWindow = function(nums, k) {
const res = []; //保存滑动窗口的最大值
const q = []; //滑动窗口队列
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
//1.在队尾添加元素num[i]
var last = q.length - 1; //队列的最后一个元素的索引
while (last >= 0 && nums[i] > q[last]) { //2.循环求解序列中的最大值
//2.求队列中的最大值:如果新入队列的元素,比队尾元素大,队尾被更新成新入队列的元素,保证队头为队列中的最大元素
q.pop(); //队尾移除,
last = q.length - 1; //队列更新长度
}
q.push(nums[i]); //入队列
// 当窗口i + 1 - k >= 0时,窗口满了有三个数了
const j = i + 1 - k; //窗口向右滑动过程中最后一个元素的索引。
if (j >= 0) {
res.push(q[0]); //保存每一次k个窗口的最大值
if (nums[j] === q[0]) { //3.向有滑动过程中,如果序列中的最大元素即退出窗口,则移除队列头部元素
q.shift(); //
}
}
}
return res;
};

总结:
除了上述两种解法,还有其他思路,可见本题颇具深度。在处理滑动窗口问题时,常需构造单调队列,建议重点笔记记录。(ಥ﹏ಥ)
以上就是 JavaScript 日拱算法题解滑动窗口的最大值示例的详细内容,更多关于 JavaScript 滑动窗口最大值的资料请关注本站其它相关文章!
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