滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小，在rolling系列函数中，窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。...，pandas还提供了一种窗口大小可变的处理方式，对应expanding函数，基本用法如下 >>> s 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 NaN 4 4.0 dtype: float64 >>>
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组 {2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1} 及滑动窗口的大小 3，那么一共存在 6 个滑动窗口，他们的最大值分别为 {4, 4, 6, 6, 6, 5}。...解题思路 维护一个大小为窗口大小的大顶堆，顶堆元素则为当前窗口的最大值。 假设窗口的大小为 M，数组的长度为 N。...在窗口向右移动时，需要先在堆中删除离开窗口的元素，并将新到达的元素添加到堆中，这两个操作的时间复杂度都为 log2M，因此算法的时间复杂度为 O(Nlog2M)，空间复杂度为 O(M)。...heap.peek()); for (int i = 0, j = i + size; j 的大顶堆
题目 链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/1624bc35a45c42c0bc17d17fa0cba788 来源：牛客网 给定一个数组和滑动窗口的大小...，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...代码 注意点： ArrayDeque的几个API：pollFirst、peekFirst等 ArrayDeque保存的是下标 最新的数的下标是必定加进去的。...ArrayList result = new ArrayList(); if (size==0) return result; int begin;// 滑动窗口最左边数的
因为在技术面试中，它里面罗列的算法题在面试中出现的频率是非常非常高的。...有多高，以我目前不多的面试来看，在所有遇到的面试算法题中，出现原题的概率大概能有6成，如果把基于原题的变种题目算上，那么这个出现概率能到达9成，10题中9题见过。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}；针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...方法二：用两个栈实现队列 思路 面试题30中，我们实现过用两个栈实现了队列，可以在O（1）时间得到栈的最大值，也就可以得到队列的最大值。...第二个数字是3，比2大，所以2不可能是滑动窗口中的最大值，因此把2从队列里删除，再把3存入队列中。第三个数字是4，比3大，同样的删3存4。此时滑动窗口中已经有3个数字，而它的最大值4位于队列的头部。
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...解题思路 法一：简单的暴力法 法二：双向队列 用一个双向队列，队列第一个位置保存当前窗口的最大值，当窗口滑动一次，判断当前最大值是否过期（当前最大值的位置是不是在窗口之外），新增加的值从队尾开始比较...，把所有比他小的值丢掉。...参考代码 法一：简单的暴力法 import java.util.ArrayList; public class Solution { public ArrayList maxInWindows
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...2,5,1 }， { 2,3,4,[2,6,2],5,1 }， { 2,3,4,2,[6,2,5],1 }， { 2,3,4,2,6,[2,5,1] } 代码: //给定一个数组和滑动窗口的大小...，找出所有滑动窗口里数值的最大值 public ArrayList maxInWindows(int [] num, int size) { ArrayList
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...//给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值 public ArrayList maxInWindows(int [] num, int size)
给定一个列表和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口数值的最大值。...例如：如果输入列表2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为4, 4, 6, 6, 6, 5; 针对列表2, 3, 4, 2, 6, 2..., 5, 1的滑动窗口有以下6个：[2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3,
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...窗口大于数组长度的时候，返回空 示例1 输入 [2,3,4,2,6,2,5,1],3 返回值 [4,4,6,6,6,5] 思路： 每次确定最左侧边框的值（框内最大值） 代码： public ArrayList...getMax(int[] num, int left, int right) { int max = Integer.MIN_VALUE; //找到left到right里的最大数值
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下
滑动窗口的最大值 题解： 第一反应 有时候搞不太懂力扣对于难度等级的判定，此题为“困难”？...用长度为 k 的数组去遍历 nums 就可以了，每次拿到它的最大值，然后push进结果数组中，再返回不就行了？...q.length - 1; //队列的最后一个元素的索引 while (last >= 0 && nums[i] > q[last]) { //2.循环求解序列中的最大值...//2.求队列中的最大值：如果新入队列的元素，比队尾元素大，队尾被更新成新入队列的元素,保证队头为队列中的最大元素 q.pop(); //队尾移除，...if (j >= 0) { res.push(q[0]); //保存每一次k个窗口的最大值 if (nums[j] === q[0]) { //3.向有滑动过程中
滑动窗口的最大值 Desicription 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~图解pandas的窗口函数rolling在我们处理数据，尤其是和时间相关的数据中，经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关的概念...本文关键词：pandas、滑动窗口、移动平均、rolling模拟数据首先导入两个常用的包，用于模拟数据：In 1:import numpy as npimport pandas as pd模拟一份简单的数据...on：可选参数；对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列，值可以是dataframe中的列名。...：图片图片在这里需要注意的是：pandas或者numpy中的np.nan空值与其他数值相乘或者相加都是nan：图片参数min_periods如何理解参数min_periods？...：right：窗口中的第一个数据点从计算中删除（excluded）left：窗口中的最后一个数据点从计算中删除both：不删除或者排除任何数据点neither：第一个和最后一个数据点从计算中删除图片取值
一，滑动窗口的最大值 1，问题简述 给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值。 2，示例 ? 3，题解思路 根据每次滑动窗口的数据查找最大值，比较暴力。...result[index++] = maxValue; } return result; } } 5，总结一下 其实这道题这里给出了最容易理解的方式来做的...，每次滑动一个窗口就找其中的最大值，直到所有滑动窗口的数据找完就可以了，关于代码的内容，个人觉得你自己看懂了就行。...6，历史数据结构与算法文章见下文两个列表 数据结构：王同学下半年曾写过的JDK集合源码分析文章汇总 算法汇总：leetcode刷题汇总(非最终版) ?
概述 题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下
给定一个数组和k大小的滑动窗口,找出所有滑动窗口里的最大值。...单调递减: {7,5,3,1},和我们之前讲过的单调栈是类似的. 双向队列:头尾两端都能进行压入和弹出操作. 查找过程: 1. 元素7,直接放入队列中,滑动窗口还没有真正形成,不用计算最大值 2....滑动窗口右移,元素2加入队列中.取队列头7为最大值 3....滑动窗口右移, 要从队尾压入的元素为4,队尾元素2比要4小,弹出2,压入4; 左侧滑出滑动窗口范围的元素7,与队首元素相同,移除队列; 滑动窗口内最大值为4; 4....滑动窗口右移 要压入的元素5比队尾元素4大,弹出4,压入5; 队首元素为5,即滑动窗口中的最大值为5; 5. 滑动窗口右移 队尾压入元素1; 取队首元素5为滑动窗口最大值.
1、Hive窗口函数 我们先来介绍一下Hive中几个常见的窗口函数，row_number(),lag()和lead()。...2、窗口函数的Pandas实现 接下来，我们介绍如何使用Pandas来实现上面的几个窗口函数。...2.1 row_number() 该函数的意思即分组排序，在pandas中我们可以结合groupby和rank函数来实现和row_number()类似的功能。...这样我们的row_number功能就实现了，groupby方法大家应该很熟悉了，那么我们主要介绍一下rank函数，rank函数主要有两个参数，首先是ascending参数，决定是按照升序还是降序排列，这里我们选择的是升序...可以看到，当shift函数中的数字为正数时，我们就实现了lag的功能，当数字为负数时，实现的是lead的功能。
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...思路 思路一： 用双端队列来存储数组元素的索引 如果新来的值比队列尾部的数小，那就追加到后面，因为它可能在前面的最大值划出窗口后成为最大值 如果新来的值比尾部的大，那就删掉尾部，再追加到后面 如果追加的值比的索引跟队列头部的值的索引超过窗口大小...，那就删掉头部的值 每次队列的头都是滑动窗口中值最大的 思路二： 最大堆方法 构建一个窗口size大小的最大堆，每次从堆中取出窗口的最大值，随着窗口往右滑动，需要将堆中不属于窗口的堆顶元素删除。...* 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...size大小的最大堆，每次从堆中取出窗口的最大值，随着窗口往右滑动，需要将堆中不属于窗口的堆顶元素删除。
滑动窗口 题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...窗口大于数组长度的时候，返回空 解法 简单暴力的遍历就好了，每次都找一次最大值，然后首尾都前进一步 代码 class Solution { public: vector maxInWindows
这是我参与11月更文挑战的第3天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 图片 本篇带来两道经典的关于滑动窗口的算法题，有兴趣可在控制台跑一跑~ 求和的最大值 题目来源：上一篇掘文《温故知新 ——...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。...写一个函数来判断数组中最大的数； 初始化窗口，求最大值保存； 滑动窗口，再求最大值保存； 滑动直至完毕； 本瓜题解： /** * @param {number[]} nums * @param {number...用 Math.max() 来每次从窗口找最大值，时间复杂度是 O(n * k)，仍然很大； 窗口固定，求最大值集合 在根本上是 单调队列 的问题！...（即队首元素）是否在窗口中，若不在便将其出队 while (q[0] <= i - k) { q.shift(); } // 当达到窗口大小时便开始向结果中添加数据
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
