单调队列里存下标还是值
第 1 步：上：数组；下：单调队列里的值 第 2 步：4 入队：队尾更大的先弹掉 第 3 步：2 入队：队尾更大的先弹掉 第 4 步：队首就是这个窗口的最小 第 5 步：队首就是这个窗口的最小 第 6 步：队首就是这个窗口的最小 第 7 步
为什么要用双端队列
单调队列需要【0】，所以用双端队列。 本节模型：window_max / window_min 用 std::deque 存下标做单调队列，求每个长度为 k 的窗口的最值。
三个窗口的最小值
运行下面这段程序： 本节模型：window_max / window_min 用 std::deque 存下标做单调队列，求每个长度为 k 的窗口的最值。 #include <algorithm> #include <de
补全：最小的队尾维护
补全 window_min：求最小，要弹掉队尾不比 a[i] 小的。补全后输出每个窗口的最小值。 本节模型：window_max / window_min 用 std::deque 存下标做单调队列，求每个长度为 k 的窗口的最值。 （本题
补全：最小的队首过期
补全 window_min：队首下标 <= i - k 就出队。补全后输出每个窗口的最小值。 本节模型：window_max / window_min 用 std::deque 存下标做单调队列，求每个长度为 k 的窗口的最值。 （本
补全：最小的出结果时机
补全 window_min：凑满 k 个数就产生结果。补全后输出每个窗口的最小值。 本节模型：window_max / window_min 用 std::deque 存下标做单调队列，求每个长度为 k 的窗口的最值。 （本题用 g++ -
每个窗口的最大减最小
补全 main：对 {4, 2, 6, 1, 5, 3} 的每个长度为 3 的窗口，算「最大值 − 最小值」，输出其中最大的那个。window_max、window_min 都已经写好了。 本节模型：window_max / window_
什么样的 DP 能这样优化
形如 dp[i] = max(dp[j]) + w、且 j 落在一个随 i 滑动的区间里的转移，可以用【0】优化。 本节模型：jump_best——从第 0 格出发，每次往右跳 1～k 格，得分是踩过的格子之和，求跳到最后一格的最高得分。d
优化后的复杂度
第 1 步：下：跳到这格的最好成绩 第 2 步：起点就是它自己 第 3 步：前 2 格里挑最大的接过来 第 4 步：前 2 格里挑最大的接过来 第 5 步：前 2 格里挑最大的接过来 第 6 步：前 2 格里挑最大的接过来 第 7 步：前
跳格子的最高分
运行下面这段程序： 本节模型：jump_best——从第 0 格出发，每次往右跳 1～k 格，得分是踩过的格子之和，求跳到最后一格的最高得分。dp[i] 要从前 k 格里 dp 最大的那一格转移过来，这个「区间最大」交给单调队列。 #inc