From 529a5cfec420c615dabcb4b2709a89b74a5e037f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: CyC2018 Date: Sun, 25 Oct 2026 19:03:37 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Update=2059.=20=E6=BB=91=E5=8A=A8=E7=AA=97?= =?UTF-8?q?=E5=8F=A3=E7=9A=84=E6=9C=80=E5=A4=A7=E5=80=BC.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 文字校对。 --- notes/59. 滑动窗口的最大值.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/notes/59. 滑动窗口的最大值.md b/notes/59. 滑动窗口的最大值.md index 2b47ead0..ed3f39d7 100644 --- a/notes/59. 滑动窗口的最大值.md +++ b/notes/59. 滑动窗口的最大值.md @@ -8,13 +8,13 @@ 给定一个数组和滑动窗口的大小，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}。 +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，它们的最大值分别为 {4, 4, 6, 6, 6, 5}。

## 解题思路 -维护一个大小为窗口大小的大顶堆，顶堆元素则为当前窗口的最大值。 +维护一个大小为窗口大小的大顶堆，堆顶元素即为当前窗口的最大值。 假设窗口的大小为 M，数组的长度为 N。在窗口向右移动时，需要先在堆中删除离开窗口的元素，并将新到达的元素添加到堆中，这两个操作的时间复杂度都为 log2M，因此算法的时间复杂度为 O(Nlog2M)，空间复杂度为 O(M)。