代码随想录算法训练营第十三天 | 239. 滑动窗口最大值 347. 前 K 个高频元素

滑动窗口最大值

思路:

定义一个数据结构,包含pop,push,getmax。
其中pop()将deque结构的前端弹出(满足相应条件)
push()将数据push入deque中(满足其前面没有比其大的数据,若有将前面元素弹出(因为比其小的元素不可能成为最大值了))
getmax获取que.front即可。

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class Solution {
private:
class MyQueue { //单调队列(从大到小)
public:
deque<int> que; // 使用deque来实现单调队列
// 每次弹出的时候,比较当前要弹出的数值是否等于队列出口元素的数值,如果相等则弹出。
// 同时pop之前判断队列当前是否为空。
void pop(int value) {
if (!que.empty() && value == que.front()) {
que.pop_front();
}
}
// 如果push的数值大于入口元素的数值,那么就将队列后端的数值弹出,直到push的数值小于等于队列入口元素的数值为止。
// 这样就保持了队列里的数值是单调从大到小的了。
void push(int value) {
while (!que.empty() && value > que.back()) {
que.pop_back();
}
que.push_back(value);

}
// 查询当前队列里的最大值 直接返回队列前端也就是front就可以了。
int front() {
return que.front();
}
};
public:
vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
MyQueue que;
vector<int> result;
for (int i = 0; i < k; i++) { // 先将前k的元素放进队列
que.push(nums[i]);
}
result.push_back(que.front()); // result 记录前k的元素的最大值
for (int i = k; i < nums.size(); i++) {
que.pop(nums[i - k]); // 滑动窗口移除最前面元素
que.push(nums[i]); // 滑动窗口前加入最后面的元素
result.push_back(que.front()); // 记录对应的最大值
}
return result;
}
};

删除字符串中的所有相邻重复项

思路:

将字符串push入栈中,如果遇到相同的则pop()。最后将栈中元素加入字符串中,最后将字符串反转。

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class Solution {
public:
string removeDuplicates(string S) {
stack<char> st;
for (char s : S) {
if (st.empty() || s != st.top()) {
st.push(s);
} else {
st.pop(); // s 与 st.top()相等的情况
}
}
string result = "";
while (!st.empty()) { // 将栈中元素放到result字符串汇总
result += st.top();
st.pop();
}
reverse (result.begin(), result.end()); // 此时字符串需要反转一下
return result;

}
};

逆波兰式求值

思路:

将字符串压入栈中,若遇到运算符号则进行运算,注意num2,nums1的运算顺序以及将字符串用stoll转换为长字符

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class Solution {
public:
int evalRPN(vector<string>& tokens) {
// 力扣修改了后台测试数据,需要用longlong
stack<long long> st;
for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {
if (tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || tokens[i] == "*" || tokens[i] == "/") {
long long num1 = st.top();
st.pop();
long long num2 = st.top();
st.pop();
if (tokens[i] == "+") st.push(num2 + num1);
if (tokens[i] == "-") st.push(num2 - num1);
if (tokens[i] == "*") st.push(num2 * num1);
if (tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);
} else {
st.push(stoll(tokens[i]));
}
}

int result = st.top();
st.pop(); // 把栈里最后一个元素弹出(其实不弹出也没事)
return result;
}
};

前 K 个高频元素

思路:

应用map将元素以及其出现的顺序存储,应用priority_queue<>函数将map中的元素呈小顶堆排序,最后逆序映入result中。

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class Solution {
public:
// 小顶堆
class mycomparison {
public:
bool operator()(const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) {
return lhs.second > rhs.second;
}
};
vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
// 要统计元素出现频率
unordered_map<int, int> map; // map<nums[i],对应出现的次数>
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
map[nums[i]]++;
}

// 对频率排序
// 定义一个小顶堆,大小为k
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;

// 用固定大小为k的小顶堆,扫面所有频率的数值
for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
pri_que.push(*it);
if (pri_que.size() > k) { // 如果堆的大小大于了K,则队列弹出,保证堆的大小一直为k
pri_que.pop();
}
}

// 找出前K个高频元素,因为小顶堆先弹出的是最小的,所以倒序来输出到数组
vector<int> result(k);
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
result[i] = pri_que.top().first;
pri_que.pop();
}
return result;

}
};