单调队列（C/C++）
引言：
单调队列和单调栈都是一种数据结构，应用十分广泛，在蓝桥杯、ICPC、CCPC等著名编程赛事都是重点的算法，今天博主将自己对单调栈与单调队列的理解以及刷题的经验，用一篇博客分享给大家，希望对大家有所帮助，它们用于解决类似“寻找最大值与最小值”这样的问题。它们的区别在于如何维护数据的单调性。
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单调栈（Monotonic Stack）：
- 单调栈是一种栈数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
- 单调栈的特点是栈中的元素按照一定的单调性排列，常用的有单调递增和单调递减。
- 在插入新元素时，如果新元素破坏了当前的单调性，则从栈顶删除一部分元素，直到满足单调性要求。这样可以保证栈中的元素保持单调性。
- 单调栈的典型应用是在寻找下一个更大/更小元素的问题。
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单调队列（Monotonic Queue）：
- 单调队列是一个双端队列，支持在队列两端进行插入和删除操作。
- 单调队列的特点是队列中的元素按照一定的单调性排列，常用的有单调递增和单调递减。
- 在插入新元素时，如果新元素破坏了当前的单调性，则在队尾删除一部分元素，直到满足单调性要求。这样可以保证队列中的元素保持单调性。
- 单调队列的典型应用是在滑动窗口中寻找最大/最小值的问题。
单调队列和单调栈都是用于维护数据的单调性，但单调队列是双端队列，用于在滑动窗口中寻找最大/最小值，而单调栈是栈数据结构，用于寻找下一个更大/更小元素。
接上篇单调栈，下面我们对单调队列进行深度解析
单调队列：
单调队列是一种特殊的队列数据结构，用于解决一些与序列相关的问题。单调队列中的元素按照其值的大小有序排列，同时还满足队列的先进先出的性质。
单调队列的主要特点是，队列中的元素始终保持一个单调性，可以是递增或递减。这意味着，当有新的元素入队时，队列会自动进行调整，将不符合要求的元素删除。
单调队列的应用场景主要是解决滑动窗口相关的问题。滑动窗口是指在一个序列中，窗口以固定大小向右滑动，每次滑动一个位置。在每个滑动窗口中，需要对窗口中的元素进行一些操作。
使用单调队列可以在O(n)的时间复杂度内解决滑动窗口问题。具体的操作过程如下：
- 首先，将窗口的前k个元素依次入队；
- 与队列尾部的元素进行比较，将比当前元素小的元素从队列尾部依次出队，直到队列尾部的元素大于等于当前元素，或者队列为空；
- 判断队列的头部元素是否已经超出了滑动窗口的范围，如果超出了，则将队列头部元素出队；
- 将当前元素入队；
- 对每个滑动窗口，都可以通过队列的头部元素获取到当前窗口的最大（最小）值。
总之，单调队列是一种高效解决滑动窗口问题的数据结构，它可以在O(n)的时间复杂度内完成操作。同时，单调队列也有一些其他的应用场景，如求滑动窗口中的最小值、最大值等。
如下图：滑动窗口为3，模拟单调队列入队可以一下过程。
单调队列是一种特殊的队列，它可以在 O(1) 时间内完成以下两种操作：
1. 在队尾插入元素 x。
2. 在队头删除元素。
单调队列常用于求解滑动窗口中的最值问题，例如求最大值、最小值或其他满足特定条件的值。
下面是一些单调队列的具体应用场景：
1. 求滑动窗口的最大值/最小值：给定一个数组 nums 和一个滑动窗口的大小 k，需要找出每个滑动窗口里的最大值或最小值。使用单调队列可以在 O(n) 时间内解决这个问题。
2. 求滑动窗口中的最大值与最小值的差值不超过一个给定值的个数：给定一个数组 nums、一个滑动窗口的大小 k，以及一个给定值 maxDiff，需要找出滑动窗口中最大值与最小值的差值不超过 maxDiff 的窗口个数。
3. 求滑动窗口中的最大子数组和：给定一个数组 nums 和一个正整数 k，需要找出滑动窗口中长度为 k 的连续子数组的最大和。
4. 求滑动窗口中的第 k 大的元素：给定一个数组 nums 和一个正整数 k，需要找出滑动窗口中第 k 大的元素。
这些是单调队列的应用场景之一，还有其他一些问题也可以使用单调队列解决。单调队列的核心思想是维护一个递增或递减的队列，通过在队尾插入元素和在队头删除元素来保持队列的单调性。这样就可以在 O(1) 时间内获取滑动窗口中的最值或其他满足条件的值。
模板奉上：
第一种使用STL
dequeq;//滑动窗口
for(int i = 0; i = k-1){
//在此处寻找最大值，以及代码扩展
res.push_back(nums[q.front()]);//取队头作为窗口最大元素
}
}
return res;
第二种自己手写一个
int h=-1,t=0;
int q[1005];
vector res;
for(int i=0;i=1 && q.front()== a[i-k])
q.pop_front();
if(i>=k)
cout
