Tip-Review-Algorithm 第五期

发表于 更新于 分类于
1. Dash for macOS. 2. M1芯片. 3. 滑动窗口最大值.

Tip

Dash for macOS & 代码片段管理

实在憋不出什么可以分享的工作Tip了，归根到底还是工作不努力，学习不认真。自我反省🙋。

就分享个工具吧，Dash for macOS 是一个工具，主要有两大功能：API文档浏览和代码片段管理。目前我主要是用来做代码片段管理。

通过在Dash中设置映射：「缩写」->「代码片段」，在写代码时输入「缩写」，Dash就能自动替换成「代码片段」，对于使用频率较高的片段，比如打印日志，或者业务中比较固定的片段，就可以很快捷地输出，而不用自己写或者翻代码拷贝。

确实会有效率的提升。

Review

M1 暴打 Intel？——这次的芯片有何不同

之前mark了这篇文章，这周正好看到開發者週報 #73 也在讲Macbook Air M1的性能强劲，就看了这篇文章，大概了解一下M1芯片的几个优点。

  1. 用Soc可以解决CPU、GPU、NPU分散且架构不同的问题，提高交流效率。
  2. 利用统一内存架构（UMA）优化掉了都需要通过CPU访问内存的低效率问题。
  3. 通过高度集成，讲物理内存放在处理器旁边，通过减小物理距离来提高内存访问速度，强！
  4. 设置超大缓存来提高读写速度。
  5. 当然，5nm制程显然是功臣。

缺点：

缺点就是下单要考虑好到底买多大内存的，这个不好DIY了。哭😭。

Algorithm

滑动窗口最大值

描述：

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。

思路：

利用优先队列进行找最大值，然后注意最大值不能为当前窗口即可。

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/*
 * @lc app=leetcode.cn id=239 lang=cpp
 *
 * [239] 滑动窗口最大值
 */

// @lc code=start
class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        // 利用优先队列
        int N = nums.size();
        priority_queue<pair<int, int>> queue;
        vector<int> res;
        for (int i = 0; i < k; i++)
        {
            queue.push(make_pair(nums[i], i));
        }
        res.push_back(queue.top().first);
        for (int i = k; i < N; i++)
        {
            queue.push(make_pair(nums[i], i));
            while (queue.top().second <= i-k)
            {
                queue.pop();    // 保证队列最大值在窗口内
            }
            res.push_back(queue.top().first);
        }
        return res;
    }
};
// @lc code=end