动态规划之单调队列

单调队列的性质

  1. 单调队列中的元素单调递减或单调递增
  2. 只能在队尾插入,可以从两头删除

其目的就是为了保持队列中元素的单调性,从而满足动态规划的最优性问题的需求。

从一个例子理解单调队列及其应用

问题定义

给定一个长度为N的整数数列a1,... ,aN,i=0,1,...,N-1和滑动窗的长度k. 求窗里面所包含的数的最大值。

思路1,暴力破解法

从数列头部开始,每次移动滑动窗一次,每移动一次,便求出该窗口内的最大数。显然时间复杂度O(kN)

思路2,单调队列优化

显然,思路1 的方法的缺点在于每一次求滑动窗里面的最大数,都重复比较了滑动窗里面的前k-1数。
因此,我们可以保存滑动窗里面的前k-1数中的最大值,每次移动滑动窗时,更新这个最大值。
更新方法:
假设滑动窗口大小k=3, 数列为:8, 7, 12,5,16,9,17,2,4,6
滑动窗在数组的某个位置上: [8, 7, 12],5,16,9,17,2,4,6 (方括号表示滑动窗)
q={(8, 0), (7,1)} (窗口中前2个元素的最大值及其在原始数组中的位置)

移动滑动窗口:8, [7, 12,5],16,9,17,2,4,6 (方括号表示滑动窗)
队列q中的队首元素,如果已经不在窗口中,需要删除。q={(7,1)}
向队列尾部插入元素 12, 为保证队列的单调性,从队列尾部开始,删除队列中比12小的数,然后插入12。q={(12,2)}

移动滑动窗口:8, 7, [12,5,16],9,17,2,4,6 (方括号表示滑动窗)
队列q中的队首元素,如果已经不在窗口中,需要删除。
向队列尾部插入元素 5, 为保证队列的单调性,从队列尾部开始,删除队列中比5小的数,然后插入5。q={(12,2), (5,3)}
......

如此循环,直到队列尾部, 就求出了每个窗口中的最大数.

解 res[i] 就是 第 i 步 队列中的首元素

/**
     *
     * @param A
     * @param k 滑动窗口大小;
     * @return 滑动窗的中最大数
     */
    public int[] calcMaxNumInSlidingWindow(int[] A, int k){
        Deque<Pair> q = new ArrayDeque<>();
        int[] res = new int[A.length - k + 1];
        int curMax = Integer.MIN_VALUE;

        for(int i=0, cnt=0; i<A.length; cnt++, i++){

            // 更新q
            while(q.peekLast().val < A[i])  q.pollLast();

            q.offerLast(new Pair(i, A[i]));

            while(!q.isEmpty() && q.peekFirst().idx < i-k+1)
                q.pollFirst();

            if(i >= k-1){
                res[i-k+1] = q.peekFirst().val;
            }
        }
    }

参考文献:

http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7424466
http://blog.csdn.net/justmeh/article/details/5844650

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