> 如果阅读时,发现错误,或者动画不可以显示的问题可以添加我微信好友 **[tan45du_one](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/tan45du.github.io/master/个人微信.15egrcgqd94w.jpg)** ,备注 github + 题目 + 问题 向我反馈 > > 感谢支持,该仓库会一直维护,希望对各位有一丢丢帮助。 > > 另外希望手机阅读的同学可以来我的 [**公众号:袁厨的算法小屋**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png) 两个平台同步,想要和题友一起刷题,互相监督的同学,可以在我的小屋点击[**刷题小队**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)进入。 #### [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! 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 maxdeque = new LinkedList<>(); Deque 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.init() var minQueue = Deque.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 { 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! } } } } ```