使用 Map 计算所有大小为 K 的子数组的最小值和最大值

在编程中，有时需要计算数组的子数组中的最小值和最大值，特别是对于具有大量元素的数组。使用 Map 数据结构可以方便地实现此目的。

算法思路

我们可以使用双指针和 Map 数据结构来解决这个问题。具体步骤如下：

1. 定义两个指针 start 和 end，并初始化为 0。
2. 循环遍历数组，直到指针 end 到达数组的末尾。
3. 对于每个指针位置，计算子数组的大小为 K，并将子数组中的元素存储到一个临时数组中。
4. 计算临时数组中的最小值和最大值，并将其存储到 Map 数据结构中，其中键为子数组的起始索引，值为一个元组，包含子数组的最小值和最大值。
5. 然后将指针 start 向右移动一位，并删除 Map 中键为 start 的元素，以处理下一个子数组。
6. 重复步骤 3 到步骤 5，直到指针 end 到达数组的末尾。
7. 返回 Map 数据结构中存储的所有子数组的最小值和最大值。

实现代码

以下是使用 TypeScript 实现的代码示例：

function findSubarrayMinMax(nums: number[], k: number): Map<number, [number, number]> {
    const result = new Map<number, [number, number]>(); // 定义一个 Map 数据结构
    let start = 0;
    let end = 0;
    let temp: number[] = [];

    while (end < nums.length) {
        temp.push(nums[end]); // 将当前元素添加到临时数组中
        if (temp.length === k) { // 如果临时数组大小为 K，则进行计算
            const min = Math.min(...temp); // 计算最小值
            const max = Math.max(...temp); // 计算最大值
            result.set(start, [min, max]); // 将结果存储到 Map 数据结构中
            temp.shift(); // 移除临时数组的第一个元素
            start++; // 将指针 start 向右移动一位
        }
        end++; // 将指针 end 向右移动一位
    }

    return result; // 返回 Map 数据结构
}

总结

使用 Map 数据结构可以方便地计算数组的子数组中的最小值和最大值。该算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。因此，该算法在大多数情况下具有良好的性能，特别是对于具有大量元素的数组。