algorithm-base/animation-simulation/数组篇/leetcode1438绝对值不超过限制的最长子数组.md

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#### [1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组](https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-subarray-with-absolute-diff-less-than-or-equal-to-limit/)

给你一个整数数组 nums ，和一个表示限制的整数 limit，请你返回最长连续子数组的长度，该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于 limit 。

如果不存在满足条件的子数组，则返回 0 。

示例

> 输入：nums = [10,1,2,4,7,2], limit = 5
> 输出：4
> 解释：满足题意的最长子数组是 [2,4,7,2]，其最大绝对差 |2-7| = 5 <= 5 。

**提示：**

- 1 <= nums.length <= 10^5

- 1 <= nums[i] <= 10^9
- 0 <= limit <= 10^9

**题目解析**

我们结合题目，示例，提示来看，这个题目也可以使用滑动窗口的思想来解决。我们需要判断某个子数组是否满足最大绝对差不超过限制值。

那么我们应该怎么解决呢？

我们想一下，窗口内的最大绝对差，如果我们知道窗口的最大值和最小值，最大值减去最小值就能得到最大绝对差。

所以我们这个问题就变成了获取滑动窗口内的最大值和最小值问题，哦？滑动窗口的最大值，是不是很熟悉，大家可以先看一下[滑动窗口的最大值](https://leetcode-cn.com/problems/hua-dong-chuang-kou-de-zui-da-zhi-lcof/solution/yi-shi-pin-sheng-qian-yan-shuang-duan-du-mbga/)这个题目，那我们完全可以借助刚才题目的思想来解决这个题目。啪的一下我就搞懂了。

滑动窗口的最大值，我们当时借助了双端队列，来维护一个单调递减的双端队列，进而得到滑动窗口的最大值

那么我们同样可以借助双端队列，来维护一个单调递增的双端队列，来获取滑动窗口的最小值。既然知道了最大值和最小值，我们就可以判断当前窗口是否符合要求，如果符合要求则扩大窗口，不符合要求则缩小窗口，循环结束返回最大的窗口值即可。

下面我们来看一下我们的动画模拟，一下就能看懂！

<img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20210320092423565.gif" style="zoom:150%;" />

其实，我们只要把握两个重点即可，我们的 maxdeque 维护的是一个单调递减的双端队列，头部为当前窗口的最大值， mindeque 维护的是一个单调递增的双端队列，头部为窗口的最小值，即可。好啦我们一起看代码吧。

Java Code:

```java
class Solution {
    public int longestSubarray(int[] nums, int limit) {

        Deque<Integer> maxdeque = new LinkedList<>();
        Deque<Integer> mindeque = new LinkedList<>();
        int len = nums.length;
        int right = 0, left = 0, maxwin = 0;

        while (right < len) {
             while (!maxdeque.isEmpty() && maxdeque.peekLast() < nums[right]) {
                  maxdeque.removeLast();
             }
             while (!mindeque.isEmpty() && mindeque.peekLast() > nums[right]) {
                  mindeque.removeLast();
             }
             //需要更多视频解算法，可以来我的公众号：袁厨的算法小屋
             maxdeque.addLast(nums[right]);
             mindeque.addLast(nums[right]);
             while (maxdeque.peekFirst() - mindeque.peekFirst() > limit) {
                if (maxdeque.peekFirst() == nums[left]) maxdeque.removeFirst();
                if (mindeque.peekFirst() == nums[left]) mindeque.removeFirst();
                 left++;
             }
             //保留最大窗口
             maxwin = Math.max(maxwin,right-left+1);
             right++;
        }
        return maxwin;
    }
}
```

Python Code:

```python
from typing import List
import collections
class Solution:
    def longestSubarray(self, nums: List[int], limit: int)->int:
        maxdeque = collections.deque()
        mindeque = collections.deque()
        leng = len(nums)
        right = 0
        left = 0
        maxwin = 0
        while right < leng:
            while len(maxdeque) != 0 and maxdeque[-1] < nums[right]:
                maxdeque.pop()
            while len(mindeque) != 0 and mindeque[-1] > nums[right]:
                mindeque.pop()

            maxdeque.append(nums[right])
            mindeque.append(nums[right])
            while (maxdeque[0] - mindeque[0]) > limit:
                if maxdeque[0] == nums[left]:
                    maxdeque.popleft()
                if mindeque[0] == nums[left]:
                    mindeque.popleft()
                left += 1
            # 保留最大窗口
            maxwin = max(maxwin, right - left + 1)
            right += 1
        return maxwin
```

Swift Code

Swift：数组模拟，超时（58 / 61 个通过测试用例）

```swift
class Solution {
    func longestSubarray(_ nums: [Int], _ limit: Int) -> Int {
        var maxQueue:[Int] = []
        var minQueue:[Int] = []
        let len = nums.count
        var right = 0, left = 0, maxWin = 0
        while right < len {
            while !maxQueue.isEmpty && (maxQueue.last! < nums[right]) {
                maxQueue.removeLast()
            }
            while !minQueue.isEmpty && (minQueue.last! > nums[right]) {
                minQueue.removeLast()
            }
            maxQueue.append(nums[right])
            minQueue.append(nums[right])
            while (maxQueue.first! - minQueue.first!) > limit {
                if maxQueue.first! == nums[left] {
                    maxQueue.removeFirst()
                }
                if minQueue.first! == nums[left] {
                    minQueue.removeFirst()
                }
                left += 1
            }
            maxWin = max(maxWin, right - left + 1)
            right += 1
        }
        return maxWin
    }
}
```

Swift：使用双端队列（击败了 100.00%）

```swift
class Solution {
    func longestSubarray(_ nums: [Int], _ limit: Int) -> Int {
        var maxQueue = Deque<Int>.init()
        var minQueue = Deque<Int>.init()
        let len = nums.count
        var right = 0, left = 0, maxWin = 0
        while right < len {
            while !maxQueue.isEmpty && (maxQueue.peekBack()! < nums[right]) {
                maxQueue.dequeueBack()
            }
            while !minQueue.isEmpty && (minQueue.peekBack()! > nums[right]) {
                minQueue.dequeueBack()
            }
            maxQueue.enqueue(nums[right])
            minQueue.enqueue(nums[right])
            while (maxQueue.peekFront()! - minQueue.peekFront()!) > limit {
                if maxQueue.peekFront()! == nums[left] {
                    maxQueue.dequeue()
                }
                if minQueue.peekFront()! == nums[left] {
                    minQueue.dequeue()
                }
                left += 1
            }
            maxWin = max(maxWin, right - left + 1)
            right += 1
        }
        return maxWin
    }

    // 双端队列数据结构
    public struct Deque<T> {
        private var array: [T?]
        private var head: Int
        private var capacity: Int
        private let originalCapacity: Int

        public init(_ capacity: Int = 10) {
            self.capacity = max(capacity, 1)
            originalCapacity = self.capacity
            array = [T?](repeating: nil, count: capacity)
            head = capacity
        }

        public var isEmpty: Bool {
            return count == 0
        }

        public var count: Int {
            return array.count - head
        }

        public mutating func enqueue(_ element: T) {
            array.append(element)
        }

        public mutating func enqueueFront(_ element: T) {
            if head == 0 {
            capacity *= 2
            let emptySpace = [T?](repeating: nil, count: capacity)
            array.insert(contentsOf: emptySpace, at: 0)
            head = capacity
            }

            head -= 1
            array[head] = element
        }

        public mutating func dequeue() -> T? {
            guard head < array.count, let element = array[head] else { return nil }

            array[head] = nil
            head += 1

            if capacity >= originalCapacity && head >= capacity*2 {
            let amountToRemove = capacity + capacity/2
            array.removeFirst(amountToRemove)
            head -= amountToRemove
            capacity /= 2
            }
            return element
        }

        public mutating func dequeueBack() -> T? {
            if isEmpty {
            return nil
            } else {
            return array.removeLast()
            }
        }

        public func peekFront() -> T? {
            if isEmpty {
            return nil
            } else {
            return array[head]
            }
        }

        public func peekBack() -> T? {
            if isEmpty {
            return nil
            } else {
            return array.last!
            }
        }
    }
}
```