油画风网站,网络营销策划的基本策略,wordpress 管理插件下载,直接IP做访问我服务器的网站在数据结构的学习中#xff0c;队列是一种常用的线性数据结构#xff0c;它遵循先进先出#xff08;FIFO#xff09;的原则。而单调队列是队列的一种变体#xff0c;它在特定条件下保证了队列中的元素具有某种单调性质#xff0c;例如单调递增或单调递减。单调队列在处理… 在数据结构的学习中队列是一种常用的线性数据结构它遵循先进先出FIFO的原则。而单调队列是队列的一种变体它在特定条件下保证了队列中的元素具有某种单调性质例如单调递增或单调递减。单调队列在处理一些特定问题时非常有用比如滑动窗口的单调性问题。 单调队列所解决的问题
单调队列主要是为了求滑动窗口最大/最小值。单调队列是双端队列首尾两边都可以append和pop。具体而言我们会在单调队列的队尾pop和append会在队首pop
滑动窗口只能左边界L向右移动或不动、右边界R向右移动或不动二者不能向左移动。
基本概念
单调队列的类型
从头到尾递减可以求滑动窗口内的最大值 从头到尾递增可以求滑动窗口内的最小值
我们之前学过单调栈
由上图可以看出对于栈内元素来说
在栈内左边的数就是数组中左边第一个比自己小的元素但元素被弹出时遇到的就是数组中右边第一个比自己小的元素。
对于将要入栈的元素来说在对栈进行更新后即弹出了所有比自己大的元素此时栈顶元素就是数组中左侧第一个比自己小的元素 由上图可以看出对于栈内元素来说
在栈内左边的数就是数组中左边第一个比自己大的元素但元素被弹出时遇到的就是数组中右边第一个比自己大的元素。
对于将要入栈的元素来说在对栈进行更新后即弹出了所有比自己小的元素此时栈顶元素就是数组中左侧第一个比自己大的元素
单调队列在这里的操作其实是和单调栈差不多的
为什么要选择这样的单调性
首先规定队首的元素是我们需要的最值这一点非常重要所以递减队列的队首是最大值递增队列的队首是最小值。其次我们从下面对队列中元素的理解也可以看到。从队首到队尾的元素成为所需最值的优先级需要依次递减。 在单调队列中头和尾都可以pop但只有尾可以append。
特别注意单调队列里存放的是index下标而不是元素值其实也可以是(value index)这种这是因为我们无法用元素值来判断元素是否过期。但是我们在谈论元素大小时指的不是index的大小而是index在原数组对应value的大小。
用法
以求最大值的单调队列为例其进出队规则如下
该单调队列要求其中元素是从头到尾递减。遍历一个数组所有元素依次入队。 在入队时若该元素比队尾元素小直接从队尾入队仍能保持单调性那么从尾部直接入队即可。 若该元素比队尾元素大那么要将队尾元素不停pop直到队尾元素比该元素大满足单调性将该元素从队尾入队。 另外注意当元素过期已经不在滑动窗口内将该元素在队首出队。 什么时候生成记录每当形成一个窗口时就收集答案。 如何获取滑动窗口的最大值即双端队列头部的值
理解单调队列的进出原因
队列中的元素表示如果此时从左往右那么从队首到队尾的元素表示能够成为滑动窗口最大值的优先级即哪些元素会依次称为最大值。优先级高的元素应当值更大、值相同的情况下下标更晚过期这就处理了具有重复值的情况。
我们按照这样的理解来审视上面的进出队规则
如果我们希望从队尾入队的元素比队尾已有的元素大说明其称为最大值的优先级更高所以需要pop掉已有的队尾元素。如果希望入队的元素比队尾已有元素小说明其优先级低所以可以直接入队。
对于重复值情况的说明当即将入队的元素和队尾此时的元素重复的时候新来的元素其下标更晚过期所以其优先级更高所以队中的旧元素应当被pop掉。因此队中的元素其实是严格递减的。
如何解决滑动窗口内的最小值问题呢其实是一样的不过我们把最小值放在队首队中元素依次递增。
Java实现单调队列
在Java中我们可以通过继承LinkedList类来实现一个单调队列。下面是一个简单的单调递增队列的实现示例
import java.util.LinkedList;public class MonotonicQueue {private LinkedListInteger queue;public MonotonicQueue() {queue new LinkedList();}public void offer(int num) {// 维护单调性移除所有比当前元素大的元素while (!queue.isEmpty() queue.getLast() num) {queue.pollLast();}queue.offer(num);}public int peek() {return queue.peekFirst();}public int poll() {return queue.poll();}// 检查队列是否为空public boolean isEmpty() {return queue.isEmpty();}
}单调队列的c语言数组版
int deque[1000];
int h 0, t 0;
int pop {if (h t) {t--;}return deque[t];
}
int isEmpty() { return h t;
}
void push(int x) { deque[t] x;
}
int peek(){return deque[t-1];
}
int poll(){return deque[h];
}
int main(){
//操作如while(htdeque[t-1]nums[i]){t--}
}示例
239. 滑动窗口最大值 - 力扣LeetCode 在队列中索引对应的元素值是递减的队首元素对应的元素值最大队尾元素对应的元素值最小。
在这里双端队列来实现单调。队列中存储的是数组中元素的索引。
初始化一个ht变量用来表示队头队尾
先从数组的第一个元素开始遍历维护一个递减的双端队列。在这个阶段由于窗口大小为 k所以只需要遍历数组的前 k-1 个元素。
如果当前元素大于队尾元素则将队尾元素出队直到队列为空或者当前元素小于等于队尾元素。然后将当前元素的索引入队。
在这个时候虽然队列里的东西不一定是k-1但是初始化的窗口已经到了k-1.
然后从第 k 个元素开始遍历数组每次遍历都会对双端队列进行维护并且将当前窗口的最大值也就是队头元素h记录在结果数组中。
在滑动窗口阶段从第 k 个元素开始遍历数组。继续维护递减的双端队列将当前元素入队。然后将当前窗口的最大值记录在结果数组中。
在每次左边窗口加1时判断队首元素是否已经不在当前窗口内如果不在则将队首元素出队。
最后返回答案数组即可 class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {int[] deque new int[nums.length];int h 0, t 0;for (int i 0; i k - 1; i) {while (h t nums[deque[t - 1]] nums[i]) {t--;}deque[t] i;}int x nums.length - k 1;int[] ans new int[x];for (int l 0, r k - 1; l nums.length - k 1; l, r) {while (h t nums[deque[t - 1]] nums[r]) {t--;}deque[t] r;ans[l] nums[deque[h]];if (deque[h] l) {h;}}return ans;}
}// 定义一个指向整数的指针数组用于存储滑动窗口中元素的索引
int deque[numsSize];// 初始化头部和尾部索引
int h 0, t 0;// 填充双端队列的前 k-1 个元素
for (int i 0; i k - 1; i) {// 维护双端队列的单调性移除所有比当前元素小的元素while (h t nums[deque[t - 1]] nums[i]) {t--;}// 将当前元素的索引加入到双端队列中deque[t] i;
}// 分配内存用于存储滑动窗口最大值的结果
int* ans (int*)malloc(sizeof(int) * (numsSize - k 1));// 滑动窗口遍历整个数组
for (int l 0, r k - 1; l numsSize - k 1; l, r) {// 维护双端队列的单调性移除所有比当前元素小的元素while (h t nums[deque[t - 1]] nums[r]) {t--;}// 将当前窗口的最后一个元素的索引加入到双端队列中deque[t] r;// 当前窗口的最大值是双端队列头部元素对应的值ans[l] nums[deque[h]];// 如果双端队列头部元素的索引正好是窗口左边界则移除头部元素if (deque[h] l) {h;}
}// 更新返回的最大值数组的大小
*returnSize numsSize - k 1;// 返回结果数组
return ans;862. 和至少为 K 的最短子数组 - 力扣LeetCode class Solution {// 初始化ans为一个较大的数值以便在遍历过程中找到更小的值int ans 100001;public int shortestSubarray(int[] nums, int k) {// deque数组用于存储当前考虑的子数组的索引实现单调队列的功能int[] deque new int[nums.length 1];// 初始化双端队列的头和尾索引int h 0, t 0;// sum数组用于存储前缀和sum[i]表示nums从0到i的元素和long[] sum new long[nums.length 1];// 初始化前缀和数组的第一个元素为0sum[0] 0;// 循环遍历数组numsfor (int i 0; i nums.length; i) {// 如果不是第一个元素计算当前位置的前缀和if (i ! 0)sum[i] sum[i - 1] nums[i - 1];// 维护单调队列移除所有使得sum[i] - sum[deque[h]] k的元素// 因为这些元素之前的子数组和已经不可能满足和至少为kwhile (h t sum[i] - sum[deque[h]] k) {ans Math.min(ans, i - deque[h]); // 更新最短子数组长度}// 维护单调队列移除所有使得sum[i] sum[deque[t - 1]]的元素// 因为这些元素对于找到和至少为k的最短子数组没有帮助while (h t sum[i] sum[deque[t - 1]]) {t--; // 移除队尾元素}// 将当前元素的索引加入到单调队列中deque[t] i;}// 如果ans没有被更新则说明不存在和至少为k的子数组返回-1return ans 100000 ? -1 : ans;}
}结语
单调队列是一种强大的数据结构它在处理与窗口相关的算法问题时特别有用。通过维护队列的单调性我们可以有效地减少不必要的计算提高算法的效率。 希望这篇博客能够帮助您更好地理解单调队列以及如何在Java中实现和应用它。如果您有任何问题或想要了解更多信息请在评论区告诉我。
