雙端佇列的應用：
（一）：長度為k的滑動視窗取最小值：（或者稱為單調佇列）
（二）：多重揹包問題：
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（一）長度為k的滑動視窗取最小值：
（1）問題背景：slider window
有一個長度為n的陣列，有一個長度為k的滑動視窗，從左往右每次滑動一個元素；求出每次滑動視窗中的最小的元素。
如：n=5;k=3;a={1,3,5,4,2}
則輸出b={1,3,2};1是1,3,5中最下的，3是3,5,4中最小的；。。。


（2）思想：
（2.1）滑動視窗就是一個數組的長度為k的一部分；
（2.2）建立一個雙端佇列，該佇列是有序佇列，隊頭的元素最小；
（2.3）進佇列：如果當前元素比隊尾元素大，或者佇列為空，則直接進隊；
如果當前元素比隊尾元素小，則隊尾元素出隊，直至當前元素大於隊尾元素或佇列為空，然後當前元素入隊；
（2.4）出佇列：取每個視窗對應的最小值的時候，要保證隊頭元素在窗口裡面；
隊頭出列時，判斷隊頭元素是否在窗口裡面，如果在則直接輸出；否則，則一直出隊頭元素，直至所出的隊頭元素在窗口裡面，然後輸出。
（2.5）佇列中存取的是元素的下標，可以節省空間。
（2.6）一個單調佇列，末端插入，彈出，首端只彈出，不插入。隊首始終為最小值。
（2.7）如果新入隊的元素與隊頭元素的距離>=滑動視窗的寬度，則隊頭元素出佇列。


（3）雙端佇列的程式碼實現： o(n):
（3.1）問題：
給定n個元素，視窗寬度是m，隨著視窗的滑動，依次輸出窗中元素的最大值和最小值。
（3.2）思想：首先對前m個元素由小到大排序，於是最小值是排序後數列的頭元素，最大值是尾元素。移動視窗至下一格，排序好的數列插入一個元素，刪除一個元素，仍然保持單調性，於是最小值仍然是頭元素，最大值仍然是尾元素。
（3.3）複雜度：搜尋的時間複雜度是lgm（二分查詢），插入/刪除的時間複雜度是1（memcpy），進行n-m+1次，於是演算法的時間複雜度是O(nlgm)。


（3.4）程式碼實現：
http://blog.csdn.net/legend050709/article/details/36417145
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（二）：多重揹包問題：