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 |
| 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 | 3 |
| 1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 | 5 |
| 1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 | 5 |
| 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 | 6 |
| 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] | 7 |
示例 2：
输入： nums = [1], k = 1 输出： [1]
提示：
1 <= nums.length <= 10^5-10^4 <= nums[i] <= 10^41 <= k <= nums.length
思路
参考灵神视频题解：https://www.bilibili.com/video/BV1bM411X72E/
不是很好想，但是想到了也容易理解。第一次做，我是没想到的。所以写下来加深印象。
Code
class Solution {
public:
vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
const int n = nums.size();
vector<int> ans(n - k + 1, 0); // 总窗口个数
deque<int> q;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
// 如果队列非空，且队尾的值比要加入窗口的值要小，弹出
// 这一步的目的是，当我考虑nums[i]时，要把当前队列中小于等于nums[i]的都清掉
// 这样能够保证，从队首到队尾，元素的值单调递减（注意，队列存的是索引）
// 其实就是维护队列的单调性
while (!q.empty() && nums[i] >= nums[q.back()])
q.pop_back();
// 元素入队
q.push_back(i);
int left = i - k + 1; // 当滑窗右边界为i时，左边界就是i-k+1
// 元素出队
// 如果此时窗口左边界已经大于队首，即便队首对应元素很大，也要清掉，因为它不在窗口中了
if (left > q.front())
q.pop_front();
// 记录答案
// 如果左边界是合法索引，按照我们维护的队列性质，此时队首就是当前窗口中最大的元素
if (left >= 0)
ans[left] = nums[q.front()];
}
return ans;
}
};