窗口滑动产生的所有窗口和的最大值 python

窗口滑动问题指的是，在一个序列（通常是数组或链表）中，从前往后以固定大小k滑动窗口，每次记录窗口内的元素，求所有窗口和的最大值。

解决此问题的常用方法是使用双指针。定义两个指针left和right，分别指向窗口的左端点和右端点。首先将left和right指针都指向序列的起始位置，然后计算窗口[left, right]的元素和sum。若sum大于当前记录的最大值max_sum，则更新max_sum。接着将left指针右移一位，sum减去该位元素的值，若sum仍大于max_sum，则更新max_sum。再将right指针右移一位，sum加上该位元素的值，以此类推，直到right到达序列的末尾为止，得到所有窗口和的最大值max_sum。

Python代码如下：

def max_sum(nums, k):
left = right = 0
sum = max_sum = 0
while right < len(nums):
sum += nums[right]
if right - left + 1 > k:
sum -= nums[left]
left += 1
if right - left + 1 == k:
max_sum = max(max_sum, sum)
right += 1
return max_sum

其中，nums表示输入的序列，k表示窗口的大小。函数返回最大的窗口和。

相关问题

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。

python滑动窗口最大值

可以使用双端队列来实现滑动窗口最大值的查找，具体步骤如下：

1. 创建一个双端队列，用于保存滑动窗口中的元素下标，队列中的元素按照从大到小的顺序排列。

2. 遍历整个数组，对于每个元素，进行以下操作：

a. 如果队列非空且队列中第一个元素的下标小于等于当前元素下标与窗口大小之差，说明队列中第一个元素已经不在窗口中了，将其从队列中删除。

b. 将当前元素下标加入队列中。

c. 如果队列中最后一个元素的下标小于等于当前元素下标，说明队列中最后一个元素不可能成为窗口内的最大值，将其从队列中删除。

d. 如果当前元素下标大于等于窗口大小减1，说明已经形成了一个完整的窗口，将队列中第一个元素对应的元素作为当前窗口的最大值。

代码实现如下：

from collections import deque

def max_sliding_window(nums, k):
    n = len(nums)
    if not nums or k <= 0 or k > n:
        return []
    # 初始化双端队列，保存的是元素下标
    q = deque()
    res = []
    for i in range(n):
        # 如果队列非空且队列中第一个元素的下标小于等于当前元素下标与窗口大小之差，说明队列中第一个元素已经不在窗口中了，将其从队列中删除。
        if q and q[0] <= i - k:
            q.popleft()
        # 将当前元素下标加入队列中。
        while q and nums[q[-1]] < nums[i]:
            q.pop()
        q.append(i)
        # 如果当前元素下标大于等于窗口大小减1，说明已经形成了一个完整的窗口，将队列中第一个元素对应的元素作为当前窗口的最大值。
        if i >= k - 1:
            res.append(nums[q[0]])
    return res

例如，对于数组 `[1,3,-1,-3,5,3,6,7]`，窗口大小为 3，滑动窗口最大值为 `[3,3,5,5,6,7]`。