題目描述：

給定一個數組 nums 和滑動窗口的大小 k，請找出所有滑動窗口里的最大值。

示例:

輸入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
輸出: [3,3,5,5,6,7]
解釋:

滑動窗口的位置   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

思路分析：

考慮到這道題的數組要求可以頭部進去、刪除，尾部進去，刪除，所以使用雙端隊列Deque。使用雙端隊列的單調雙端隊列LinkedList實現。

所謂的單調，就是我們人為規定從隊列的頭部到尾部，所存儲的元素是依次遞減（或依次遞增）的。

也就是說，我們維護一個單調的雙向隊列，窗口在每次滑動的時候，我就從隊列頭部取當前窗口中的最大值，每次窗口新進來一個元素的時候，我就將它與隊列中的元素進行大小比較：

如果剛剛進來的元素比隊列的尾部元素大，那么先將隊列尾部的元素彈出，然后把剛剛進來的元素添到隊列的尾部；
如果剛剛進來的元素比隊列的尾部元素小，那么把剛剛進來的元素直接添到隊列的尾部即可。

因此，通過這種既能從頭部進出，又能從尾部進出的結構，來維持窗口的最大值的。

Python代碼

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def maxInWindows(self, num, size):
        # write code here
        # 存放可能是最大值的下標
        maxqueue = []
        # 存放窗口中最大值
        maxlist = []
        n = len(num)
        # 參數檢驗
        if n == 0 or size == 0 or size > n:
            return maxlist
        for i in range(n):
            # 判斷隊首下標對應的元素是否已經滑出窗口
            if len(maxqueue) > 0 and i - size >= maxqueue[0]:
                maxqueue.pop(0)
            while len(maxqueue) > 0 and num[i] > num[maxqueue[-1]]:
                maxqueue.pop()
            maxqueue.append(i)
            if i >= size - 1:
                maxlist.append(num[maxqueue[0]])
        return maxlist

java代碼：

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        Deque<Integer> deque=new LinkedList<>();
        int len=nums.length;
        if(len==0 ||k==0 ){
            return new int[0] ;
        }
        int[] res=new int[len-k+1];
        
        for(int i=0;i<k;i++){
            while(!deque.isEmpty() && nums[i]>deque.peekLast()){
                deque.removeLast(); //比隊列元素大就彈出隊尾數據
            
            }
            deque.addLast(nums[i]);//不走循環直接加到隊列末尾
            
        }
        res[0]=deque.peekFirst();
        for(int i=k;i<len;i++){
            // 如果滑動窗口已經略過了隊列中頭部的元素，則將頭部元素彈出
            if(deque.peekFirst() == nums[i - k]){
                deque.removeFirst();//
            }
            while(!deque.isEmpty() && deque.peekLast() < nums[i]){
                deque.removeLast();
            }
            deque.addLast(nums[i]);
            res[i - k + 1] = deque.peekFirst();


        }
        return res;
    }
}