查找具有最大峰值的长度为K的子数组

简介

在一个正整数数组中，我们定义峰值为连续的K个数中的最大值。本问题要求查找具有最大峰值的长度为K的子数组。

例如，对于数组[1,3,5,4,2,7,11,10,9]，当K=3时，子数组[5,4,2]是具有最大峰值的。

算法思路

该算法思路是使用滑动窗口，通过移动窗口来找到具有最大峰值的子数组。具体思路如下：

1. 首先定义一个滑动窗口，窗口长度为K。
2. 窗口从数组的第一个数开始滑动，计算窗口内的最大值。
3. 记录当前窗口内的最大值，并将窗口向右移动一位。
4. 如果窗口内的下一个数大于当前最大值，则更新最大值，否则不变。
5. 重复以上步骤，直到窗口滑到达到数组的末尾。

最终，我们可得到具有最大峰值的子数组。

代码实现

以下为Python代码实现：

def find_peak_subarray(nums, k):
    max_sum = float('-inf')
    max_sum_index = -1
    # 初始化窗口
    for i in range(k):
        max_sum = max(max_sum, nums[i])
    # 移动窗口
    for i in range(k, len(nums)):
        if nums[i] > max_sum:
            max_sum = nums[i]
            max_sum_index = i - k + 1
        if nums[i - k] == max_sum:
            max_sum = float('-inf')
            for j in range(i - k + 1, i + 1):
                max_sum = max(max_sum, nums[j])
                if max_sum == nums[j]:
                    max_sum_index = j
    return nums[max_sum_index:max_sum_index + k]

使用示例

nums = [1,3,5,4,2,7,11,10,9]
k = 3
result = find_peak_subarray(nums, k)
print(result)  # [5, 4, 2]

总结

滑动窗口是一种非常常用而且实用的算法思想。在解决一些连续子数组求解问题时，可以考虑使用滑动窗口算法。本文介绍了如何利用滑动窗口算法求解具有最大峰值的子数组问题，并给出了代码实现和使用示例。