滑动窗口的最大值

给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值。

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7] 
解释: 

  滑动窗口的位置                最大值
---------------               -----
[1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7
 

nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7]

def maxSlidingWindow(nums, k):
    """
    :type nums: List[int]
    :type k: int
    :rtype: List[int]
    """
     def maxSlidingWindow(nums, k):
    """
    :type nums: List[int]
    :type k: int
    :rtype: List[int]
    """
    if not nums or k == 0:
        return []
    que=collections.deque()
    n=len(nums)
    result=[]
    #初始化窗口

    for i in range(k):
        while que and que[-1]<nums[i]:
            que.pop()
        que.append(nums[i])
    result.append(que[0])   
    #窗口形成后  保持更新并保证左边为最大值 que按最大值顺序排列
    for i in range(k, n):
        # 重点 i-k代表当前的窗口左边索引  如果此处和最大值相同则队列移除最大值
        if que[0] == nums[i - k]:
            que.popleft()

        while que and que[-1] < nums[i]:  #如果que的末尾一直比后来的值小 则一直pop
            que.pop()
        que.append(nums[i])
        result.append(que[0])
    return result

print(maxSlidingWindow(nums,3))

思路： 考虑窗口初始化，窗口形成后的两种状态
队列按顺序存储当前窗口的最大值，左值最大 窗口滑动时， 队列中的最大值是否是滑动窗口左值，如果是，则队列左值出队
如果入队值比队列末尾值大，则队列末尾一直出队，直到入队值入队
时间复杂度 O(n)
空间复杂度 O(k)

暴力解法的时间复杂度为O(nk)