leetcode239

 class Solution:
     def maxSlidingWindow(self, nums: 'List[int]', k: int) -> 'List[int]':
         n = len(nums)
         if n==0:
             return []
         if k==0:
             return []
         dic = {}
         for i in range(k):
             dic.update({i:nums[i]})

         maxindex = max(dic,key=dic.get)
         result = list()
         result.append(dic[maxindex])

         i=0
         j=k
         while j<len(nums):
             del dic[i]
             dic.update({j:nums[j]})
             maxindex = max(dic,key=dic.get)
             result.append(dic[maxindex])
             i+=1
             j+=1

         return result

显然这是暴力搜索算法，性能比较差，执行时间1800ms，基本上是超时的边缘了。

下面是参考其他人的，执行时间120ms

 class Solution:
     def maxSlidingWindow(self, nums: 'List[int]', k: int) -> 'List[int]':
         n=len(nums)
         stack=[]
         ans=[]
         for i in range(n):
             while stack and nums[i]>nums[stack[-1]]:
                 stack.pop()
             while stack and i-stack[0]>=k:
                 stack.pop(0)
             stack.append(i)
             if i>=k-1:
                 ans.append(nums[stack[0]])
         return ans

思路分析：使用滑动窗口，stack是宽度为k的滑动窗口，并且里面的元素是从大到小排列的。

外层滑动窗口每次取的是stack[0]，也就是当前滑动个窗口范围内最大的值的下标，存储在stack[0]中。因此nums[stack[0]]就是当前范围的最大值。