239. 滑动窗口最大值
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。
思路：
1. 暴力方法，遍历一遍的过程中每次从窗口中再找到最大的数值，这样很明显是O(n × k)的算法。
2. 用一个大顶堆（优先级队列）来存放这个窗口里的k个数字，这样就可以知道最大的最大值是多少了， 但是问题是这个窗口是移动的，而大顶堆每次只能弹出最大值，我们无法移除其他数值，这样就造成大顶堆维护的不是滑动窗口里面的数值了。所以不能用大顶堆。
3. 可行的方案：其实队列没有必要维护窗口里的所有元素，只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了，同时保证队列里的元素数值是由大到小的。窗口移动如何配合：判断单调队列的出口元素是否为要移除的元素。如果是，那么队列弹出元素，否则不用任何操作。
做题时候的难点：
移动窗口时候，是根据index移除，但是窗口里维护的是数值，就无法操作。解决方案：窗口里也维护index就好了，比较数值大小的时候，用nums[i]就可取到对应的数值。
347.前 K 个高频元素
给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。
思路：1. 要统计元素出现频率：用map统计频率；2. 对频率排序，用大顶堆排序；3. 找出前K个高频元素。
以下是卡哥资料
239. 滑动窗口最大值 （一刷至少需要理解思路）
之前讲的都是栈的应用，这次该是队列的应用了。
本题算比较有难度的，需要自己去构造单调队列，建议先看视频来理解。
题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0239.%E6%BB%91%E5%8A%A8%E7%AA%97%E5%8F%A3%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC.html
347.前 K 个高频元素 （一刷至少需要理解思路）
大/小顶堆的应用， 在C++中就是优先级队列
本题是 大数据中取前k值 的经典思路，了解想法之后，不算难。
题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0347.%E5%89%8DK%E4%B8%AA%E9%AB%98%E9%A2%91%E5%85%83%E7%B4%A0.html
总结
栈与队列做一个总结吧，加油
https://programmercarl.com/%E6%A0%88%E4%B8%8E%E9%98%9F%E5%88%97%E6%80%BB%E7%BB%93.html
