描述：给定一个数组 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:
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
提示：你可以假设 k 总是有效的，在输入数组不为空的情况下，1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。
思路：
- 给定一个滑动窗口，这个滑动窗口的最左边存储窗口内最大值的数据下标，例如最开始window=[0]，当下一个数字3(下标index是1)进来时，window的最左端元素要出队列，index1进来
- 在最左端后面的index，相对应的数要依次小于最左端的数，例如第二轮window=[1,2,3]，分别对应[3,-1,-3]，而这个时候5进来，又因为3不在窗口内，就让3的index出窗口。-1和-3的index也要出窗口。
具体代码：
import collections
class Solution(object):
def maxSlidingWindow(self, nums, k):
"""
:type nums: List[int]
:type k: int
:rtype: List[int]
"""
if nums is None or len(nums) == 0:
return []
res = []
window = collections.deque([])
for idx, val in enumerate(nums):
if idx >= k and window[0] <= idx - k:
window.popleft()
while window and nums[window[-1]] < val:
window.pop()
window.append(idx)
if idx >= k - 1:
res.append(nums[window[0]])
return res
这里使用双端队列，加快速度。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(k)
