在IE里面如果使用a标签的target=”_black”打开的新窗口，那么窗口的大小是由最后一次关闭窗口时窗口大小决定的，如果我们希望a标签打开的新窗口都是最大的窗口，那么我们需要使用window.open...另外在IE7里面还有另外一个问题就是如果我们是用a标签打开的新窗口，那么在window.close()的时候会弹出提示问是否关闭该窗口，而且这个问题不能使用window.opener=null来避免这个提示框...所以我们必须是使用window.open来打开新窗口，那么就可以使用window.close()而不会弹出关闭窗口的提示。
滑动窗口最大值 给你一个整数数组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。...示例 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值 -------------...我们可以通过维护一个单调递减的窗口来实现，当向右移动时左侧超出窗口的值弹出，因为需要的是窗口内的最大值，所以只要保证窗口内的值是递减的即可，即小于新加入的值全部弹出，最左端即为窗口最大值。...首先我们定义一个用来存储递减值的下标的窗口，以及存储最大值的组，之后循环给定的数组，如果当前遍历的数组值下标大于窗口大小并且递减下标窗口的第一个值是小于当前窗口，即第一个值在当前需要组合的窗口之外，就将其弹出...，之后从后向前遍历，如果递减窗口存在值且其中的值小于即将要加入的值就将其弹出，此时将当前遍历的值的下标加入递减窗口，最后如果窗口能够组合成k个就开始取最大值即递减窗口的第一个值，将其加入最大值组，循环结束后返回即可
堆和双向队列 给你一个整数数组 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。...这道题有两种解法，一种是使用大顶堆，一种是使用双向队列 方法一： 使用大顶堆，维护一个长度为k的大顶堆，存放的每个元素为一个数对，分别为数值和下标，每次加入新元素，然后把超出窗口的元素删除，怎么算超出窗口呢...，也就是下表位于窗口左边界左侧的，如果当前下标为i，那么左边界就是i-k+1。...同时排除掉队头超过窗口边界的元素，下标不符合范围的出队 class Solution { public: vector maxSlidingWindow(vector& nums
1.对于固定大小的窗口，直接取消掉WS_SIZEBOX属性即可。...GWL_STYLE); styleValue &= ~WS_SIZEBOX; ::SetWindowLong(hWnd, GWL_STYLE, styleValue); 这样有一个问题，就是对于可以拖拽边框自由调整窗口大小的需求...2.对于可以自由拖拽边框来调整大小的窗口，则取消掉WS_MAXIMIZEBOX属性即可 LONG styleValue = ::GetWindowLong(hWnd, GWL_STYLE); styleValue...&= ~WS_MAXIMIZEBOX; ::SetWindowLong(hWnd, GWL_STYLE, styleValue); 这样也有一个问题，取消掉了窗口的最大化的属性，比如原先的双击标题栏最大化...3.改系统设置，通过 Windows 7 的“轻松访问中心”－“使鼠标更易于使用”，选中“防止将窗口移动至屏幕的边缘时自动排列窗口”，关闭 Windows 7 的自动窗口最大化。
题意 给你一个整数数组 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。...分析 对于每个滑动窗口，我们可以使用 O(k)O(k) 的时间遍历其中的每一个元素，找出其中的最大值。...每当我们向右移动窗口时，我们就可以把一个新的元素放入优先队列中，此时堆顶的元素就是堆中所有元素的最大值。...然而这个最大值可能并不在滑动窗口中，在这种情况下，这个值在数组 {nums}nums 中的位置出现在滑动窗口左边界的左侧。...此时，堆顶元素就是滑动窗口中的最大值。
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...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...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
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...ArrayList result = new ArrayList(); if (size==0) return result; int begin;// 滑动窗口最左边数的...q.add(i); if(begin>=0){ result.add(num[q.peekFirst()]);// 永远是队列最左边最大
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)。
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 k 内的数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口最大值。...示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 ---...解题思路： 1，滑动窗口＋大根堆，行不通，因为窗口左边元素移出窗口的时候，不知道在堆上的位置，且会损坏堆 2，双端队列（队列内部元素降序） A，如果当前元素大于队首元素，说明前面还在窗口中的元素没有意义了...（不是最大值），清空队列，把元素放到队首 B，如果队列已满，移出队首元素（为了方便判断，队列中存数组下标） 3，队列未满或者2.B这种情况： A，如果当前元素小于队尾元素，则，将当前元素放到队尾（以后可能是最大值...） B，如果当前元素大于队尾元素，将队尾元素弹出（不可能是最大值了），直到当前元素小于队尾元素，将当前元素放到队尾 4，注意边界情况： 如果当前元素<队首元素&&队列已满 弹出队首元素后，当前元素可能在队首
/usr/bin/env python #coding=utf-8 ''' 窗口屏幕居中,设置窗口最大,最小尺寸......设置窗口的大小和位置 geometry(widthxheight+x+y) 窗口的长宽分别为width和height； 窗口到主窗口的间距为 x和 y ； 注意可以使用减号，例如 10×10-10...这里透明是窗口内的所有内容，不仅是窗体，所以要特别小心一个完全透明的窗口！ -fullscreen 设置全屏 注意前面的短横杠(-) 不能少 -topmost 设置窗口置顶。...两个同时被置顶的窗口为同级(能互相遮盖)，但他们都能同时遮盖住没有被设置为置顶的窗口。...以上这篇Python: tkinter窗口屏幕居中,设置窗口最大,最小尺寸实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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)
239.滑动窗口最大值 题目描述 给你一个整数数组 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。...示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释：滑动窗口的位置 最大值 ---- [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3...Solution { public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) { // 定义一个优先队列，存放元素的值和坐标，优先队列的最顶就是最大值...[0]; // 处理k以后的元素 for (int i = k; i < numsLength; i++) { // 将当前元素入队，如果当前的最大值是落在了滑动窗口的左侧
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,
最大的和 (滑动窗口) 原题链接 描述 给定一个长度为 n 的正整数数列 a1,a2,…,an。 初始时，数列中的每个元素要么处于可选状态，要么处于不可选状态。...请问，在经过此操作后，所有处于可选状态的元素之和最大是多少。 输入格式 第一行包含两个整数 n 和 k。 第二行包含 n 个整数 ai。...，即为可用状态的和sum以及选定区间内不可用状态的最大的和s 以选定区间的长度作为窗口，每次向右滑动，加上右边界状态为0的数，减去左边界状态为0的数，维护一个最大值 循环遍历先求sum，再循环遍历窗口得到最大和...//a用于存放数，b用于存放状态 int main(){ int n,k; cin>>n>>k; ll sum=0,v=0,s=0; //sum为状态是1的数的和，v为窗口内改变状态后最大的和...，每次滑动减去左边界状态为0的数 v=max(v,s); //维护窗口最大和 } printf("%lld",sum+v); return 0; }
滑动窗口最大值 难度困难2154收藏分享切换为英文接收动态反馈 给你一个整数数组 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 。...，如果这个窗口很大，那么时间复杂度是非常高的，因为遍历一遍这个窗口获取最大值的时间复杂度是 O(k)，而我们还得去遍历这个数组的元素，那么总和起来就是 O(n*k)，这样子在这道题是会超时的！...1、队列维护数组下标 滑动窗口最大值 | 图解单调队列 | 最清晰易懂的讲解【c++/java】 ⚜️为什么要维护数组的下标呢❓❓❓ 因为每次我们需要去控制这个窗口移动，并保持让队列中的元素都落于这个窗口内...将新元素加入队列 若其循环到满足窗口大小 k 的位置了，则开始向 v 中 push 进每次最大的元素，也就是队头元素，和方法一类似！
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
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 。...4.解题思路 方法一：暴力法 遍历所有的滑动窗口，通过遍历窗口内的所有值获取窗口最大值。 那一共有多少个滑动窗口呢，小学题目，一共可以得到 n-k+1 个滑动窗口。...我们可以构建维护一个大顶堆，堆顶元素就是滑动窗口中的最大值。每一次窗口滑动的时候，我们都需要将新进入窗口的元素加到堆中。...我们可以通过一个单调队列保存当前窗口的最大值以及「在窗口最大值后面递减的值」。 为了便于判断队首元素是否超出窗口范围，所以队列中保存数组元素下标。 首先初始化第一个窗口对应的单调队列。...滑动窗口最大值
，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 方法一：蛮力法 思路 扫描窗口k，得到最大值。对于长度为n的数组，算法时间复杂度O（nk） 显然不是最优解。...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。...0位置上或者之后（窗口是完整大小的），才计算窗口的有效最大值 if(begin>=0){ // 永远是队列最左边最大，加入结果集
}) mediaRecorder.start() }) 三、效果 操作步骤： 1、点击录制按钮后，在弹窗窗口中选择需要录制的窗口
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