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。

返回 滑动窗口中的最大值 。

示例 1：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值

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[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 示例 2：

输入：nums = [1], k = 1 输出：[1]

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优先队列

时间复杂度O(nlogn)

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        if (k == 0 || nums.size() == 0) return {};
        priority_queue<pair<int, int>> window;
        vector<int> ans;

        for (int i = 0; i < k; i++){
            window.emplace(nums[i], i);
        }
        ans.emplace_back(window.top().first);
        for (int i = k; i < nums.size(); i++){
            // 窗口左边界的序号为i-k+1, 左边界左边的值都需要删除。
            while (!window.empty() && window.top().second < i-k+1){
                window.pop();
            }
            window.emplace(nums[i], i);
            
            ans.emplace_back(window.top().first);
        }
        return ans;
    }
};

双端队列构建单调递减队列

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        if (k == 0 || nums.size() == 0) return {};
        vector<int> ans;
        deque<int> window;

        for (int i = 0; i < k; i++){
            while (!window.empty() && nums[i] > nums[window.back()]){
                window.pop_back();
            }
            window.push_back(i);
        }
        ans.emplace_back(nums[window.front()]);
        for (int i = k; i < nums.size(); i++){
            // 窗口左边界的序号为i-k+1, 左边界左边的值都需要删除。
            while (!window.empty() && window.front() < i - k+1){
                window.pop_front();
            }
            while (!window.empty() && nums[i] > nums[window.back()]){
                window.pop_back();
            }
            window.push_back(i);
            
            ans.emplace_back(nums[window.front()]);
        }
        return ans;
    }
};