LeetCode——1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组[Longest Continuous Subarray With Absolute Diff Less Than or Equal to Limit][中等]——分析及代码[Java]
一、题目
给你一个整数数组 nums ，和一个表示限制的整数 limit，请你返回最长连续子数组的长度，该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于 limit 。
如果不存在满足条件的子数组，则返回 0 。
示例 1：
输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4
输出：2
解释：所有子数组如下：
[8] 最大绝对差 |8-8| = 0 <= 4.
[8,2] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[8,2,4] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[8,2,4,7] 最大绝对差 |8-2| = 6 > 4.
[2] 最大绝对差 |2-2| = 0 <= 4.
[2,4] 最大绝对差 |2-4| = 2 <= 4.
[2,4,7] 最大绝对差 |2-7| = 5 > 4.
[4] 最大绝对差 |4-4| = 0 <= 4.
[4,7] 最大绝对差 |4-7| = 3 <= 4.
[7] 最大绝对差 |7-7| = 0 <= 4.
因此，满足题意的最长子数组的长度为 2 。
示例 2：
输入：nums = [10,1,2,4,7,2], limit = 5
输出：4
解释：满足题意的最长子数组是 [2,4,7,2]，其最大绝对差 |2-7| = 5 <= 5 。
示例 3：
输入：nums = [4,2,2,2,4,4,2,2], limit = 0
输出：3
提示：
- 1 <= nums.length <= 10^5
- 1 <= nums[i] <= 10^9
- 0 <= limit <= 10^9
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-subarray-with-absolute-diff-less-than-or-equal-to-limit
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
二、分析及代码
1. 滑动窗口 + 双端队列
（1）思路
设计一个滑动窗口，其中元素的最大绝对值差不超过 limit，则滑动过程中区间的最大长度就是所求解。
为在 O(n) 复杂度内统计滑动窗口中的最大值和最小值，可各设计一个双端队列，在窗口滑动过程中实时维护队列。以最大值队列为例，其中从头至尾依次从大到小存储了当前队列中的最大值、次大值等，其队首元素就是当前窗口中的最大值。
（2）代码
class Solution {
public int longestSubarray(int[] nums, int limit) {
int n = nums.length, ans = 0;
Deque<Integer> small = new LinkedList<>(), large = new LinkedList<>();//记录窗口中大、小值
for (int l = 0, r = 0; r < n; r++) {//滑动窗口
while (!small.isEmpty() && nums[r] < small.peekLast())//弹出比当前右端点大的小值
small.pollLast();
small.offerLast(nums[r]);
while (!large.isEmpty() && nums[r] > large.peekLast())//弹出比当前右端点小的大值
large.pollLast();
large.offerLast(nums[r]);
while (large.peekFirst() - small.peekFirst() > limit) {//超出限制，移动左端点
if (small.peekFirst() == nums[l])
small.pollFirst();
if (large.peekFirst() == nums[l])
large.pollFirst();
l++;
}
ans = Math.max(ans, r - l + 1);//计算区间长度
}
return ans;
}
}
（3）结果
执行用时 ：34 ms，在所有 Java 提交中击败了 90.51% 的用户；
内存消耗 ：55.1 MB，在所有 Java 提交中击败了 65.18% 的用户。
三、其他
暂无。