描述

给定一个长度为 n 的数组 num 和滑动窗口的大小 size ，找出所有滑动窗口里数值的最大值。

例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。

窗口大于数组长度或窗口长度为0的时候，返回空。

数据范围： 1 \le n \le 100001≤ n ≤10000，0 \le size \le 100000≤ size ≤10000，数组中每个元素的值满足 |val| \le 10000∣ val ∣≤10000

要求：空间复杂度 O(n) O ( n )，时间复杂度 O(n) O ( n )

示例1

输入：[2,3,4,2,6,2,5,1],3

返回值：[4,4,6,6,6,5]

示例2

输入：[9,10,9,-7,-3,8,2,-6],5

返回值：[10,10,9,8]

示例3

输入：[1,2,3,4],5

返回值：[]

第一种解法

直接从零开始，遍历即可，组成一个滑动窗口，然后从滑动窗口中，找出最大的一个值即可，此方法属于暴力解法。代码如下

 public ArrayList<Integer> firstMaxInWindows(int [] num, int size) {
    ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
    if(num == null || num.length < 1 || size < 1 || num.length < size){
        return list;
    }
    for (int i = 0; i < num.length; i++) {
        if(i + size <= num.length){
            ArrayList<Integer> listTmp = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < size; j++) {
                listTmp.add(num[j+i]);
            }
            Collections.sort(listTmp);
            list.add(listTmp.get(size-1));
        }


    }
    return list;
}  

第二种解法

在第一种解法里面，进行了一点小优化，不再用新的集合保存滑动窗口的所有数据，只保存滑动窗口里最大的一个值即可。代码如下

 public ArrayList<Integer> secondMaxInWindows(int [] num, int size) {
    ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
    if(num == null || num.length < 1 || size < 1 || num.length < size){
        return list;
    }
    for (int i = 0; i <= num.length-size; i++) {
        int max = num[i];
        for (int j = i; j < i+size; j++) {
            if(max < num[j]){
                max = num[j];
            }
        }
        list.add(max);
    }
    return list;
}