用python实现上述算法
时间: 2024-10-30 09:02:18 浏览: 8
在Python中,可以使用列表推导式和切片操作轻松地实现滑动窗口的最大值和最小值查找。这里是一个简单的示例代码:
def sliding_window_min_max(arr, window_size):
# 初始化窗口值和指针
min_values = [arr[i] for i in range(window_size)]
max_values = [arr[i] for i in range(window_size)]
# 遍历数组,处理窗口
left = 0
for right in range(window_size, len(arr)):
# 更新窗口左侧元素
if arr[left] != min_values[-1]:
min_values.pop(0)
min_values.append(arr[right])
if arr[left] != max_values[-1]:
max_values.pop(0)
max_values.append(arr[right])
# 移动窗口
left += 1
return min_values, max_values
# 测试数据
arr = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7]
window_size = 3
min_values, max_values = sliding_window_min_max(arr, window_size)
print("最小值:", min_values)
print("最大值:", max_values)
这个函数首先创建了窗口大小的初始最小值和最大值列表,然后通过一个循环来更新窗口,每次都把左侧的元素移出并添加新的元素,同时保证窗口内的最小值和最大值始终是最小的和最大的。当窗口完全滑过数组后,返回的就是每个窗口的位置对应的最小值和最大值。