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题目一：
题目二：
题目一：
思路一：遍历，时间复杂度是O(nk)
思路二：用一个堆来维护一个有序队列，具体代码如下所示：
class Solution {public:vector maxSlidingWindow(vector& nums, int k) {int len=nums.size();if(len==0) return {};priority_queue> q;for(int i=0;i ans={q.top().first};for(int i=k;i
最坏情况是原数组是一个递增序列 ， 时间复杂度是O(nlogn)
思路三：
单调栈的思想，维护一个递减序列 。这里以{2，3，4，2，6，2，5，1}为例子：
我们首先把2拿出来 ， 然后拿出3，这时候2就可以丢掉了，因为它不可能是最大值，之后拿4，同理3可以丢掉了，接下来拿2，这个2比4小，我们把他放在4后面 。为什么2不要丢掉呢？因为当滑动窗口滑出4时，2仍然有可能是最大值 。
【剑指offer59:滑动窗口的最大值】由于考虑到下标可以作为删除元素的条件 ， 所以我们可以来维护一个递减的双向队列，其中的元素是nums的下标 。具体代码如下所示：
class Solution {public:vector maxSlidingWindow(vector& nums, int k) {int len=nums.size();if(len==0) return {};vector ans;deque q;for(int i=0;i=nums[q.back()]){q.pop_back();}q.push_back(i);}ans.push_back(nums[q.front()]);for(int i=k;i=nums[q.back()]){q.pop_back();}q.push_back(i);if(q.front()<=i-k){q.pop_front();}ans.push_back(nums[q.front()]);}return ans;}};
之后关于到底是nums[i]>=还是>nums[q.back()]我是抱有疑问的，但是好像都行这里，但是严格来说我觉得等于才行，比如，这样一个序列 ， 如果没有等于，那应该是不行的 。。。为什么力扣里边等于有没有都行呢 。。。不是很能理解
关于时间复杂度应该是降低为O(n)了 。