滑动窗口最大值为什么-1

根据提供的引用内容，无法确定滑动窗口最大值为什么会是-1。请提供更多的信息或上下文以便更好地回答您的问题。同时，我可以为您解释一下滑动窗口的概念和如何求解滑动窗口中的最大值。

滑动窗口是一种常见的算法思想，通常用于解决数组/字符串中的子数组/子串问题。滑动窗口的基本思想是维护一个大小为k的窗口，该窗口从数组的最左侧开始移动到最右侧，每次移动一个位置。在每个位置上，我们可以计算窗口内的某些值，并根据这些值来更新答案。

对于求解滑动窗口中的最大值，我们可以使用双端队列来实现。具体来说，我们可以维护一个双端队列，该队列存储的是窗口中的元素下标。在每个位置上，我们首先判断队列中的队首元素是否已经超出了窗口的范围，如果是，则将其从队列中弹出。然后，我们将当前位置的元素加入队列中，并从队列的队尾开始，将所有小于当前元素的元素弹出。这样，队列的队首元素就是当前窗口中的最大值。

相关问题

滑动窗口最大值

滑动窗口最大值问题是指给定一个长度为 n 的数组 nums 和一个大小为 k 的滑动窗口，从左至右在 nums 中滑动这个窗口，求出每个窗口内的最大值。该问题可以使用双端队列（deque）来解决，具体实现方法可以参考以下代码：

from collections import deque
def maxSlidingWindow(nums, k):
    if not nums:
        return []
    if k == 1:
        return nums
    res = []
    deque = deque()
    for i in range(len(nums)):
        if deque and i - deque[0] == k:
            deque.popleft()
        while deque and nums[deque[-1]] < nums[i]:
            deque.pop()
        deque.append(i)
        if i >= k - 1:
            res.append(nums[deque[0]])
    return res

该算法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(k)，其中 n 是数组 nums 的长度。

滑动窗口最大值python

滑动窗口最大值问题，可以使用双端队列来解决。双端队列中存放的是窗口中的元素的索引值，而且队列中的元素按照从大到小的顺序排列。具体算法如下：

1. 创建一个双端队列 deque，用来存放窗口中的元素的索引值。
2. 初始化结果数组 res，用来存放每个窗口中的最大值。
3. 遍历整个数组，做如下操作：
a. 检查队列中的头部元素是否已经越过窗口的范围，如果是，则删除头部元素。
b. 判断当前元素是否比队列中的尾部元素大，如果是，则将尾部元素删除，直到队列为空或者队列中的元素比当前元素大。
c. 将当前元素的索引加入队列的尾部。
d. 判断当前窗口是否已经形成，如果是，则将队列中的头部元素加入结果数组 res。
4. 返回结果数组 res。

下面是用 Python 实现的代码：

from collections import deque

def slidingWindowMax(nums, k):
    deque = deque()
    res = []
    
    for i in range(len(nums)):
        if deque and i - deque[0] == k:
            deque.popleft()
            
        while deque and nums[i] > nums[deque[-1]]:
            deque.pop()
            
        deque.append(i)
        
        if i >= k - 1:
            res.append(nums[deque[0]])
            
    return res

以上就是滑动窗口最大值问题的 Python 解法。该算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。