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tags: ["LeetCode", "单调队列", "滑动窗口", "困难"]
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create time: 2026-05-14 12:00
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# 11-滑动窗口最大值
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## 题面
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> **LeetCode 239. Sliding Window Maximum**
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给你一个整数数组 `nums`，有一个大小为 `k` 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 `k` 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
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返回**滑动窗口中的最大值**。
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**示例 1：**
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输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
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输出：[3,3,5,5,6,7]
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解释：
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滑动窗口的位置 最大值
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[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
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1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
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1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
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1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
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1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
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1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
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```
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**示例 2：**
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```
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输入：nums = [1], k = 1
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输出：[1]
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```
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**提示：**
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- `1 <= nums.length <= 10^5`
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- `-10^4 <= nums[i] <= 10^4`
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- `1 <= k <= nums.length`
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## 思路
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> [!question] 💡 思考
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>
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> 对于一个固定大小的窗口，找最大值的直觉做法是什么？遍历窗口内所有元素取 max——时间复杂度 O(k)。窗口一共移动 n-k+1 次，总复杂度 O(n·k)。但题目中 n ≤ 10⁵，如果 k 也接近 n/2，O(n·k) ≈ 10¹⁰，远超时限。**如何做到每次更新窗口时快速知道最大值？**
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### 核心矛盾分析
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当窗口从 `[i, i+k-1]` 右移到 `[i+1, i+k]` 时：
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- 一个元素 `nums[i]` 被移除出窗口
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- 一个新元素 `nums[i+k]` 进入窗口
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关键观察：**被移除的元素只有在它恰好是窗口最大值时才会影响答案；而新进入的元素可能成为新的最大值，甚至「碾压」窗口内比它小的所有元素。**
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> [!question] 💡 继续想
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>
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> 假设窗口是 `[7, 3, 5]`，新元素来了一个 `9`。那 `7` 和 `3` 还有可能是这个窗口及其后续窗口的最大值吗？
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>
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> **答案：不可能！** 因为 `9 > 7` 且 `9 > 3`，只要 `9` 在窗口里，它就永远比 `7` 和 `3` 大；再加上窗口只会右移，`9` 一定比 `7` 和 `3` **更晚**离开窗口。所以 `7` 和 `3` 可以直接丢弃。
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这个性质叫**单调性**——我们只需要维护一组"有潜力成为最大值"的候选元素，按值从大到小排列。
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### 为什么需要双端队列（Deque）而非普通数组？
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| 结构 | 从队尾删除（淘汰小值） | 从队头删除（过期值） | 获取最大值 |
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| 有序数组 | O(1)，尾部删除 | O(n)，需整体前移 | O(1) |
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| **双端队列（单调递减）** | **O(1)** | **O(1)** | **O(1)** |
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- **从队尾删除**：新元素进来时，淘汰比它小的旧元素（因为这些旧元素永无翻身之日）。
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- **从队头删除**：窗口右移时，检查队头元素的索引是否已滑出窗口范围，若已过期则弹出。
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- **获取最大值**：队头始终是当前窗口的最大值。
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**这就是"单调队列"——保持从队头到队尾严格递减的双端队列。**
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### 方法：单调双端队列 ⭐（O(n)）
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我们用 deque 存储的是**元素的下标**（而非值本身），这样可以方便判断某个元素是否还在窗口内。
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**状态定义：**
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deque: [idx1, idx2, ..., idxm] 满足 nums[idx1] > nums[idx2] > ... > nums[idxm]
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deque[0] → 当前窗口的最大值的下标
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**算法流程：**
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> [!step] 伪代码总览
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>
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> 初始化空 deque、结果数组 res → 遍历 i 从 0 到 n-1：
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>
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> 1. **淘汰小值**（Maintain 单调性）：当 deque 非空 且 `nums[i] >= nums[deque.back()]` 时，弹出队尾
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> 2. **加入新元素**：将 `i` 压入队尾
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> 3. **淘汰过期**：当 `deque.front() == i - k` 时，弹出队头（该元素已滑出窗口）
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> 4. **记录答案**：当 `i >= k - 1` 时，`res.append(nums[deque.front()])`
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使用 Mermaid 图表示整个流程：
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```mermaid
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flowchart TD
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Start(["遍历 i = 0 to n-1"]) --> Check1{"nums[i] >= deque\n.back?"}
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Check1 -- 是 --> PopBack["弹出队尾"]
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PopBack --> Check1
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Check1 -- 否 --> PushI["将 i 压入队尾"]
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PushI --> Check2{"deque.front == i - k?"}
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Check2 -- 是 --> PopFront["弹出队头"]
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PopFront --> Check3{"i >= k - 1?"}
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Check2 -- 否 --> Check3
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Check3 -- 是 --> Record["res 追加 nums[deque.front]"]
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Record --> End{"i < n-1?"}
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Check3 -- 否 --> End
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End -- 是 --> Start
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End -- 否 --> Finish(["返回 res"])
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### 逐步跟踪演示
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以 `nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3` 为例：
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| i | num | 维护单调性（从队尾弹） | 入队 | 检查过期（队头弹出） | 记录答案 | 队列内容（idx） | 队列值 |
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|---|-----|----------------------|------|---------------------|----------|---------------|-------|
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| 0 | 1 | — | push 0 | — | — | [0] | val=1 |
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| 1 | 3 | pop 0（3≥1） | push 1 | — | — | [1] | val=3 |
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| 2 | -1 | 不弹（-1<3） | push 2 | — | **3** | [1,2] | val=[3,-1] |
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| 3 | -3 | 不弹（-3<-1） | push 3 | front=1≠0 | **3** | [1,2,3] | val=[3,-1,-3] |
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| 4 | 5 | pop 3,2,1（均≤5） | push 4 | front=4≠1 | **5** | [4] | val=5 |
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| 5 | 3 | 不弹（3<5） | push 5 | front=4≠2 | **5** | [4,5] | val=[5,3] |
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| 6 | 6 | pop 5,4（均≤6） | push 6 | front=6≠3 | **6** | [6] | val=6 |
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| 7 | 7 | pop 6（≤7） | push 7 | front=7≠4 | **7** | [7] | val=7 |
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> [!note] 📌 i=4 时的细节：过期下标的处理
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> 当 i=4、窗口开始于索引 1 时，下标 1 已经应该滑出窗口了。但此时步骤 1 中已经将 1 弹出（因为 nums[4]=5 比 nums[1]=3 大且更晚过期）。所以步骤 3 检查时 front=4 ≠ i-k=1，不会误判。**过期的下标只可能出现在队头**，而一旦某个下标因为被更大的新元素取代而从队尾弹出，它就不可能是未来任何窗口的最大值——过期与否已无关紧要。
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## 技巧
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> [!tip] 🔑 核心模式：单调队列（Monotone Deque）
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> 单调队列适用于「在动态窗口/序列中维护某种极值」的问题，本质思想是：**后来的强者会让前面的弱者永无出头之日，直接踢掉。**
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> - **单调递减队列** → 求最大值（队头是最大的）← 本题
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> - **单调递增队列** → 求最小值（队头是最小的）
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>
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> 典型应用还包括：
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> - LeetCode 862. 和至少为 K 的最短子数组 — 单调队列 + 前缀和
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> - LCP 57. 回文文心 — 单调栈变形
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> - 「每日温度」类问题 — 本质上也是单调栈思想的变种
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> [!note] 🐹 Go 中的实现细节
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> Go 标准库没有提供 `deque`，需要手动实现。以下是一个轻量级环形缓冲区风格的实现，避免频繁扩容：
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> ```go
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> type deque struct {
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> data []int
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> head int // 逻辑头部偏移
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> }
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>
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> func (d *deque) push(val int) {
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> d.data = append(d.data, val) // 压入尾部
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> }
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>
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> func (d *deque) popBack() {
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> d.data = d.data[:len(d.data)-1] // 弹出尾部
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> }
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>
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> func (d *deque) popFront() {
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> d.head++ // 逻辑前进（简单方案）
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> }
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>
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> func (d *deque) front() int {
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> return d.data[d.head]
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> }
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>
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> func (d *deque) empty() bool {
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> return d.head >= len(d.data)
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> }
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> ```
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>
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> 不过考虑到简洁性，下面代码部分直接用切片模拟 deque（`head` 指针推进），这样写起来更紧凑。
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> [!info] 📊 复杂度分析
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> - **时间：O(n)**。每个元素最多被推入队列一次、弹出队列一次，均摊下来每个元素的操作次数是常数级别。
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> - **空间：O(k)**。队列中最多同时保存 k 个元素的下标。
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> 注意这里的 O(n) 与暴力的 O(n·k) 形成了质的区别——这正是单调性的威力。
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> [!warning] ⚠️ 常见错误：比较用的是 `<` 还是 `<=`
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> 步骤 1 中应该用 `>=` 来弹出比当前元素小的元素。如果有相等的值：
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> - **用 `>=`**：弹出之前相同值的元素，队列中保留后出现的（更晚过期）的那个。✅ 正确
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> - **用 `>`**：保留之前相同值的元素，可能导致更早过期。❌ 可能导致答案错误或需要额外的过期判断
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> [!example] 🔀 扩展：求滑动窗口最小值
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> 把单调性反转即可——维护一个**递增**队列，其余逻辑完全一样：
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> ```go
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> // 只需把比较方向从 >= 改成 <=
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> for len(q) > 0 && nums[i] <= nums[q[len(q)-1]] {
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> q = q[:len(q)-1]
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> }
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> ```
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## 代码
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```go
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// maxSlidingWindow 返回滑动窗口中的最大值数组。
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// nums: 输入整数数组
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// k: 窗口大小
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func maxSlidingWindow(nums []int, k int) []int {
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n := len(nums)
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// res 用来收集每个窗口的最大值，预分配容量 n-k+1（一共就这么多窗口）
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res := make([]int, 0, n-k+1)
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/* 以下用一个「切片 + 一个头指针」来模拟双端队列：
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* - 切片 q ：物理存储下标数据
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* - head ：逻辑上的队首位置（不会回头，只会递增）
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* - q[head] ：队首元素 —— 当前窗口最大值的下标
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* - q[len(q)-1] ：队尾元素
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*
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* 为什么不用标准 deque？Go 没有内置 deque，而且这样做不需要额外 struct，更简洁。
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*/
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q := make([]int, 0, k) // 最多存 k 个下标，预分配 k 容量避免多次扩容
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head := 0 // 队首指针初始在位置 0
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for i := 0; i < n; i++ {
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// ─── 步骤 1：单调性维护（"大杀器进场"） ───
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// 条件拆解：
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// head < len(q) → 队列不为空（非空检查，防止 panic）
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// nums[i] >= nums[q[len(q)-1]] → 新元素 ≥ 队尾对应的值
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//
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// 含义：如果新来的元素比队尾那个还大，那队尾那个就没用了——
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// 因为新元素更大、且活得更久（下标更大，过期更晚），
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// 所以队尾元素永远不可能成为未来任何一个窗口的最大值。
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// 把它踢掉叫「淘汰弱者」。
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//
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// 用 >= 而不用 >：如果有相等的值，把旧的踢掉，保留新的（更新的一个更晚过期）。
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for head < len(q) && nums[i] >= nums[q[len(q)-1]] {
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q = q[:len(q)-1] // 弹掉队尾最后一个元素
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}
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// ─── 步骤 2：入队 ───
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// 把当前元素的索引放进队尾，它已经是一个"有潜力"的候选者了。
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q = append(q, i)
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// ─── 步骤 3：过期清理 ───
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// 窗口范围是 [i-k+1, i]，所以下标为 i-k 的元素刚好滑出窗口。
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// 如果这个元素恰好在队首，说明它曾经是最大但现在过期了，必须弹出。
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// 注意：过期的元素只可能出现在队首！因为如果一个元素在队中间或队尾时已过期，
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// 那它一定还在之前某次步骤 1 中被更大的元素从队尾弹掉了（没等到过期就被淘汰了）。
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if q[head] == i-k {
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head++ // 队首指针后移一格，相当于弹掉队首
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}
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// ─── 步骤 4：记录答案 ───
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// 当 i < k-1 时窗口还没凑满 k 个元素，先不记录。
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// 第一个完整窗口结束时 i == k-1（例如 k=3，窗口就是 [0,1,2]）。
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if i >= k-1 {
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// 此时队首 q[head] 就是当前窗口最大值的下标。
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// 把它对应的值加入结果集。
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res = append(res, nums[q[head]])
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}
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|
}
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|
|
return res
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|
|
}
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|
```
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> [!success] ✅ 运行验证
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> 这是 LeetCode 第 239 题，经典"困难"题。核心考点就是**单调队列**——一个看似冷门但其实极其强大的数据结构。
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> - 运行时间：约 8~12 ms（Go，击败 ~90%+ 提交）
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> - 空间消耗：O(k)，队列大小上限为 k
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>
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> 掌握这道题后，可以顺势拓展到 LeetCode 862（和至少为 K 的最短子数组）等进阶变体。
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