请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作(push、pop、peek、empty):
实现 MyQueue 类:
void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
int pop() 从队列的开头移除并返回元素
int peek() 返回队列开头的元素
boolean empty() 如果队列为空,返回 true ;否则,返回 false
你只能使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。
你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque(双端队列)来模拟一个栈,只要是标准的栈操作即可。
输入:
["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出:
[null, null, null, 1, 1, false]
解释:
MyQueue myQueue = new MyQueue();
myQueue.push(1); // queue is: [1]
myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
myQueue.peek(); // return 1
myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
myQueue.empty(); // return false
栈实现队列,首先知道栈的特点是先入后出,队列特点是先入先出。目标:使用两个栈实现一个队列。
使用两个栈,一个栈inStack专门用来接收数据,另一个栈outStack专门用来pop,peek处理。inStack中接收到的数据,需要在outStack中进行倒置。这一功能使用函数in2out实现。
class MyQueue {
Deque<Integer> inStack;
Deque<Integer> outStack;
/** Initialize your data structure here. */
public MyQueue() {
inStack = new LinkedList<Integer>();
outStack = new LinkedList<Integer>();
}
/** Push element x to the back of queue. */
public void push(int x) {
inStack.push(x);
}
/** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
public int pop() {
if (!outStack.isEmpty()) {
return outStack.pop();
} else {
in2out();
}
return outStack.pop();
}
/** Get the front element. */
public int peek() {
if (!outStack.isEmpty()) {
return outStack.peek();
} else {
in2out();
}
return outStack.peek();
}
/** Returns whether the queue is empty. */
public boolean empty() {
return outStack.isEmpty()&inStack.isEmpty();
}
public void in2out() {
while (!inStack.isEmpty()){
outStack.push(inStack.pop());
}
}
}
/**
* Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
* MyQueue obj = new MyQueue();
* obj.push(x);
* int param_2 = obj.pop();
* int param_3 = obj.peek();
* boolean param_4 = obj.empty();
*/
请你仅使用两个队列实现一个后入先出(LIFO)的栈,并支持普通队列的全部四种操作(push、top、pop 和 empty)。
实现 MyStack 类:
void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。
int pop() 移除并返回栈顶元素。
int top() 返回栈顶元素。
boolean empty() 如果栈是空的,返回 true ;否则,返回 false
你只能使用队列的基本操作 —— 也就是 push to back、peek/pop from front、size 和 is empty 这些操作。
你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list (列表)或者 deque(双端队列)来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。
[输入:
["MyStack", "push", "push", "top", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出:
[null, null, null, 2, 2, false]
解释:
MyStack myStack = new MyStack();
myStack.push(1);
myStack.push(2);
myStack.top(); // 返回 2
myStack.pop(); // 返回 2
myStack.empty(); // 返回 False
队列实现栈的功能。上题知道队列:先入先出;栈:后入先出。两个队列(先入先出的函数)实现一个栈(后入先出的函数)。
在输入队列inQue中接收数据,outQue中用于peek和pop功能实现。可以先在inQue中即进行输入数据的翻转,重新排列使其后入的数据放置到先出的位置,然后将inQue赋予outQue。
class MyStack {
Queue<Integer> inQueue;
Queue<Integer> outQueue;
/** Initialize your data structure here. */
public MyStack() {
inQueue = new LinkedList<Integer>();
outQueue = new LinkedList<Integer>();
}
/** Push element x onto stack. */
public void push(int x) {
inQueue.offer(x);
while (!outQueue.isEmpty()) {
inQueue.offer(outQueue.poll());
}
Queue<Integer> temp = inQueue;
inQueue = outQueue;
outQueue = temp;
}
/** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
public int pop() {
return outQueue.poll();
}
/** Get the top element. */
public int top() {
return outQueue.peek();
}
/** Returns whether the stack is empty. */
public boolean empty() {
return outQueue.isEmpty();
}
}
/**
* Your MyStack object will be instantiated and called as such:
* MyStack obj = new MyStack();
* obj.push(x);
* int param_2 = obj.pop();
* int param_3 = obj.top();
* boolean param_4 = obj.empty();
*/
给定一个只包括 ‘(’,’)’,’{’,’}’,’[’,’]’ 的字符串 s ,判断字符串是否有效。
有效字符串需满足:
输入:s = "()"
输出:true
输入:s = "(]"
输出:false
输入:s = "([)]"
输出:false
输入:s = "{[]}"
输出:true
为了判断括号的先后顺序,与搭配情况,可以按照怎样才是正确的结果。可以采用栈来进行处理。
方法一:
方法一:
class Solution {
public boolean isValid(String s) {
Deque<Character> stack = new LinkedList<Character>();
char[] arr = s.toCharArray();
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] == ')') {
if (stack.isEmpty()) {
return false;
} else if (stack.pop() == '(') {
continue;
} else {
stack.push(arr[i]);
}
} else if (arr[i] == '}') {
if (stack.isEmpty()) {
return false;
} else if (stack.pop() == '{') {
continue;
} else {
stack.push(arr[i]);
}
} else if (arr[i] == ']') {
if (stack.isEmpty()) {
return false;
} else if (stack.pop() == '[') {
// stack.pop();
continue;
} else {
stack.push(arr[i]);
}
} else {
stack.push(arr[i]);
}
}
return stack.isEmpty();
}
}
方法二:
class Solution {
public boolean isValid(String s) {
Map<Character, Character> pairs = new HashMap<>() {{
put(')', '(');
put(']', '[');
put('}', '{');
}};
Deque<Character> stack = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
char c = s.charAt(i);
if (pairs.containsKey(c)) {
if (stack.isEmpty() || pairs.get(c) != stack.peek()) {
return false;
}
stack.pop();
} else {
stack.push(c);
}
}
return stack.isEmpty();
}
}
给出由小写字母组成的字符串 S,重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母,并删除它们。
在 S 上反复执行重复项删除操作,直到无法继续删除。
在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。
输入:"abbaca"
输出:"ca"
解释:
例如,在 "abbaca" 中,我们可以删除 "bb" 由于两字母相邻且相同,这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 "aaca",其中又只有 "aa" 可以执行重复项删除操作,所以最后的字符串为 "ca"。
将字符串中相邻的两个元素进行删除操作,可以使用StringBuffer来存储结果。
方法一:使用栈stack来比较即将存入的元素,与栈中的第一个元素进行比较
方法二:直接使用字符数组来存储已经匹配好的字符串,该操作无须删除元素,直接根据下标来进行操作。
方法一:
class Solution {
public String removeDuplicates(String s) {
Stack<Character> stack = new Stack<>();
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
char c = s.charAt(i);
//判断栈为空或者两个相邻字符不一样,则直接添加
if (stack.isEmpty() || c != stack.peek()) {
stack.push(c);
} else {
stack.pop();
}
}
StringBuilder str = new StringBuilder();
Deque<Character> temp = new LinkedList<>();
// while (!stack.isEmpty()) {
// temp.push(stack.pop());
// }
// while (!temp.isEmpty()) {
// str.append(temp.pop());
// }
for (Character c : stack) {
str.append(c);
}
return str.toString();
}
}
方法二:
class Solution {
public String removeDuplicates(String s) {
char[] sArr = s.toCharArray();
int top = -1;
for (int i = 0; i < sArr.length; i++) {
if (top == -1 || sArr[top] != sArr[i]) {
sArr[++top] = sArr[i];
} else {
top--;
}
}
return String.valueOf(sArr, 0, top + 1);
}
}
根据 逆波兰表示法,求表达式的值。
有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数,也可以是另一个逆波兰表达式。
说明:
输入:tokens = ["2","1","+","3","*"]
输出:9
解释:该算式转化为常见的中缀算术表达式为:((2 + 1) * 3) = 9
输入:tokens = ["4","13","5","/","+"]
输出:6
解释:该算式转化为常见的中缀算术表达式为:(4 + (13 / 5)) = 6
输入:tokens = ["10","6","9","3","+","-11","*","/","*","17","+","5","+"]
输出:22
解释:
该算式转化为常见的中缀算术表达式为:
((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / (12 * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / -132)) + 17) + 5
= ((10 * 0) + 17) + 5
= (0 + 17) + 5
= 17 + 5
= 22
class Solution {
public int evalRPN(String[] tokens) {
//首先判断该String类型是不是运算符
//不是运算符的话,将数字push到栈中
//若是运算符,则取出栈中的两个数字进行运算符处理
Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();
for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {
if (isNumber(tokens[i])) {
stack.push(Integer.parseInt(tokens[i]));
} else {
int num1 = stack.pop();
int num2 = stack.pop();
switch(tokens[i]) {
case "+": stack.push(num2 + num1); break;
case "-": stack.push(num2 - num1); break;
case "*": stack.push(num2 * num1); break;
case "/": stack.push(num2 / num1); break;
default :
break;
}
}
}
return stack.pop();
}
public boolean isNumber(String token) {
return !(token.equals("+") || token.equals("-") || token.equals("*") || token.equals("/"));
}
}
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。
输入:nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出:[3,3,5,5,6,7]
解释:
滑动窗口的位置 最大值
--------------- -----
[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
输入:nums = [1], k = 1
输出:[1]
输入:nums = [1,-1], k = 1
输出:[1,-1]
输入:nums = [9,11], k = 2
输出:[11]
输入:nums = [4,-2], k = 2
输出:[4]
本题可以通过存储数组下标进行处理,将k范围内的最大值放入队列的头部,不断滑动窗口,pop
class Solution {
public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
if (nums == null || nums.length < 2)
return nums;
//双向队列(实际上采用单向递减栈) 保存当前窗口最大值的数组位置
//保证队列中数组位置的数值按从大到小排序
LinkedList<Integer> queue = new LinkedList();
//结果存放数组
int[] ans = new int[nums.length - k + 1];
for (int i = 0; i < nums.length; i++){
//保证栈从大到小排列,如果将要填充的数字大于前一个数字,则依次弹出,直至满足要求
while (!queue.isEmpty() && nums[queue.peekLast()] <= nums[i]){
queue.pollLast();
}
//添加当前值的下标
queue.addLast(i);
//判断当前栈中的首数字下标是否还在窗口之中
if (i - queue.peek() >= k){
queue.poll();
}
//下面语句我难以理解,于是改成上面的语句,理解相对直白一些
// if(queue.peek() <= i-k){
// queue.poll();
// }
//窗口为k时,保存当前窗口中的最大值
if (i + 1 >= k ){
ans[i-k+1] = nums[queue.peek()];
}
}
return ans;
}
}
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按任意顺序返回答案。
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]
输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]
本题可以通过Map获取元素和各个元素出现的次数。
然后按照频次将各个元素进行排序
最后找出频次出现较高的k个元素
class Solution {
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
//使用Map存储各个元素,及其出现的次数
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int num : nums)
map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
//构造小根堆(即最小堆),用以保存前k个出现频率最高的元素
PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>(){
// 这里是用了 Java 的匿名内部类来实现 Comparator 接口中的 compare 方法,
// 目的是让 minHeap 根据数字出现的频率进行升序排序(因为是小根堆,所以是升序)
@Override
public int compare(Integer a, Integer b){
return map.get(a) - map.get(b);
}
});
for (Integer key : map.keySet()) {
if (queue.size() < k){
queue.add(key);
} else if (map.get(key) > map.get(queue.peek())) {
queue.poll();
queue.add(key);
}
}
int[] ans = new int[k];
int Index = 0;
while (!queue.isEmpty()) {
ans[Index++] = queue.peek();
queue.poll();
}
return ans;
}
}