栈和队列-代码随想录-刷题笔记
栈先进后出
栈提供push 和 pop 等等接口，所有元素必须符合先进后出规则，所以栈不提供走访功能，也不提供迭代器(iterator)。 不像是set 或者map 提供迭代器iterator来遍历所有元素。
栈是以底层容器完成其所有的工作，对外提供统一的接口，底层容器是可插拔的（也就是说我们可以控制使用哪种容器来实现栈的功能）。
所以STL中栈往往不被归类为容器，而被归类为container adapter（容器适配器）
我们也可以指定vector为栈的底层实现，初始化语句如下：
std::stack<int, std::vector<int> > third; // 使用vector为底层容器的栈
队列先进先出
队列中先进先出的数据结构，同样不允许有遍历行为，不提供迭代器, SGI STL中队列一样是以deque为缺省情况下的底部结构。
也可以指定list 为起底层实现，初始化queue的语句如下：
std::queue<int, std::list<int>> third; // 定义以list为底层容器的队列
所以STL 队列也不被归类为容器，而被归类为container adapter（ 容器适配器）
我们使用的stack是属于哪个版本的STL？
C++标准库是有多个版本的，要知道我们使用的STL是哪个版本，才能知道对应的栈和队列的实现原理。
三个最为普遍的STL版本：
1)HP STL 其他版本的C++ STL，一般是以HP STL为蓝本实现出来的，HP STL是C++ STL的第一个实现版本，而且开放源代码。
2)P.J.Plauger STL 由P.J.Plauger参照HP STL实现出来的，被Visual C++编译器所采用，不是开源的。
3)SGI STL 由Silicon Graphics Computer Systems公司参照HP STL实现，被Linux的C++编译器GCC所采用，SGI STL是开源软件，源码可读性甚高
我们使用的STL中stack是如何实现的？
栈的内部结构，栈的底层实现可以是vector，deque，list 都是可以的， 主要就是数组和链表的底层实现。
我们常用的SGI STL，如果没有指定底层实现的话，默认是以deque为缺省情况下栈的底层结构。
deque是一个双向队列，只要封住一段，只开通另一端就可以实现栈的逻辑了。
队列一样是以deque为缺省情况下的底部结构。也可以指定list 为起底层实现
都不允许有遍历行为，不提供迭代器
232.用栈实现队列
class MyQueue {
public:
stack<int>stk_in;
stack<int>stk_out;
MyQueue() {
}
void push(int x) {
stk_in.push(x);
}
int pop() {
int ans=this->peek();
stk_out.pop();
return ans;
}
int peek() {
if(stk_out.empty()){
while(!stk_in.empty()){
stk_out.push(stk_in.top());
stk_in.pop();
}
}
int ans=stk_out.top();
return ans;
}
bool empty() {
return stk_in.empty()&&stk_out.empty();
}
};
class MyQueue {
public:
stack<int> stIn;
stack<int> stOut;
//Initialize your data structure here.
MyQueue() {
}
// Push element x to the back of queue.
void push(int x) {
stIn.push(x);
}
// Removes the element from in front of queue and returns that element.
int pop() {
// 只有当stOut为空的时候，再从stIn里导入数据（导入stIn全部数据）
if (stOut.empty()) {
// 从stIn导入数据直到stIn为空
while (!stIn.empty()) {
stOut.push(stIn.top());
stIn.pop();
}
}
int result = stOut.top();
stOut.pop();
return result;
}
// Get the front element.
int peek() {
int res = this->pop(); // 直接使用已有的pop函数
stOut.push(res); // 因为pop函数弹出了元素res，所以再添加回去
return res;
}
// Returns whether the queue is empty.
bool empty() {
return stIn.empty() && stOut.empty();
}
};
225. 用队列实现栈
用一个输入队列，一个输出队列，就可以模拟栈的功能，仔细想一下还真不行！
但是依然还是要用两个队列来模拟栈，只不过没有输入和输出的关系，而是另一个队列完全用来备份的！
用两个队列que1和que2实现队列的功能，que2其实完全就是一个备份的作用，
把que1最后面的元素以外的元素都备份到que2，然后弹出最后面的元素，再把其他元素从que2导回que1。
class MyStack {
public:
queue<int> que1;
queue<int> que2; // 辅助队列，用来备份
/** Initialize your data structure here. */
MyStack() {
}
/** Push element x onto stack. */
void push(int x) {
que1.push(x);
}
/** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
int pop() {
int size = que1.size();
size--;
//队列头出尾进
while (size--) { // 将que1 导入que2，但要留下最后一个元素
que2.push(que1.front());
que1.pop();
}
int result = que1.front(); // 留下的最后一个元素就是要返回的值
que1.pop();
que1 = que2; // 再将que2赋值给que1
while (!que2.empty()) { // 清空que2
que2.pop();
}
return result;
}
/** Get the top element. */
int top() {
return que1.back();
}
/** Returns whether the stack is empty. */
bool empty() {
return que1.empty();
}
};
一个队列在模拟栈弹出元素的时候只要将队列头部的元素（除了最后一个元素外）重新添加到队列尾部，
此时再去弹出元素就是栈的顺序了。
class MyStack {
public:
queue<int> que;
/** Initialize your data structure here. */
MyStack() {
}
/** Push element x onto stack. */
void push(int x) {
que.push(x);
}
/** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
int pop() {
int size = que.size();
size--;
while (size--) { // 将队列头部的元素（除了最后一个元素外） 重新添加到队列尾部
que.push(que.front());
que.pop();
}
int result = que.front(); // 此时弹出的元素顺序就是栈的顺序了
que.pop();
return result;
}
/** Get the top element. */
int top() {
return que.back();
}
/** Returns whether the stack is empty. */
bool empty() {
return que.empty();
}
};
20. 有效的括号-栈
左括号先入栈
class Solution {
public:
bool isValid(string s) {
stack<char>stk;
for(auto &i:s){
if(!stk.empty()){
if(i==')'&&stk.top()=='('){
stk.pop();
}
else if(i==']'&&stk.top()=='['){
stk.pop();
}
else if(i=='}'&&stk.top()=='{'){
stk.pop();
}
else{
stk.push(i);
}
}
else{
stk.push(i);
}
}
return stk.empty();
}
};
第一种情况：已经遍历完了字符串，但是栈不为空，说明有相应的左括号没有右括号来匹配，所以return false
第二种情况：遍历字符串匹配的过程中，发现栈里没有要匹配的字符。所以return false
第三种情况：遍历字符串匹配的过程中，栈已经为空了，没有匹配的字符了，说明右括号没有找到对应的左括号return false
那么什么时候说明左括号和右括号全都匹配了呢，就是字符串遍历完之后，栈是空的，就说明全都匹配了。
匹配左括号的时候，右括号先入栈
只需要比较当前元素和栈顶相不相等就可以了
class Solution {
public:
bool isValid(string s) {
if (s.size() % 2 != 0) return false; // 如果s的长度为奇数，一定不符合要求
stack<char> st;
for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
if (s[i] == '(') st.push(')');
else if (s[i] == '{') st.push('}');
else if (s[i] == '[') st.push(']');
// 第三种情况：遍历字符串匹配的过程中，栈已经为空了，没有匹配的字符了，说明右括号没有找到对应的左括号 return false
// 第二种情况：遍历字符串匹配的过程中，发现栈里没有我们要匹配的字符。所以return false
else if (st.empty() || st.top() != s[i]) return false;
else st.pop(); // st.top() 与 s[i]相等，栈弹出元素
}
// 第一种情况：此时我们已经遍历完了字符串，但是栈不为空，说明有相应的左括号没有右括号来匹配，所以return false，否则就return true
return st.empty();
}
};
1047. 删除字符串中的所有相邻重复项-栈
class Solution {
public:
string removeDuplicates(string s) {
stack<char>stk;
for(auto &i:s){
if(!stk.empty()){
if(i==stk.top()){
stk.pop();
}
else{
stk.push(i);
}
}
else{
stk.push(i);
}
}
string ans;
while(!stk.empty()){
ans+=stk.top();
stk.pop();
}
reverse(ans.begin(),ans.end());
return ans;
}
};
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;
}
};
当然可以拿字符串直接作为栈，这样省去了栈还要转为字符串的操作。
class Solution {
public:
string removeDuplicates(string S) {
string result;
for(char s : S) {
if(result.empty() || result.back() != s) {
result.push_back(s);
}
else {
result.pop_back();
}
}
return result;
}
};
题外话
像我们玩过的游戏对对碰，如果相同的元素挨在一起就要消除。
可能我们在玩游戏的时候感觉理所当然应该消除，但程序又怎么知道该如何消除呢，特别是消除之后又有新的元素可能挨在一起。
此时游戏的后端逻辑就可以用一个栈来实现
游戏开发可能使用栈结构，编程语言的一些功能实现也会使用栈结构，实现函数递归调用就需要栈，但不是每种编程语言都支持递归，例如：
递归的实现就是：每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中，然后递归返回的时候，从栈顶弹出上一次递归的各项参数，所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。
相信大家遇到过一种错误就是栈溢出，系统输出的异常是Segmentation fault（当然不是所有的Segmentation fault 都是栈溢出导致的） ，如果你使用了递归，就要想一想是不是无限递归了，那么系统调用栈就会溢出。
而且在企业项目开发中，尽量不要使用递归！在项目比较大的时候，由于参数多，全局变量等等，使用递归很容易判断不充分return的条件，非常容易无限递归（或者递归层级过深），造成栈溢出错误（这种问题还不好排查！）
150. 逆波兰表达式求值-栈
逆波兰表达式：是一种后缀表达式，所谓后缀就是指运算符写在后面。
平常使用的算式则是一种中缀表达式，如 ( 1 + 2 ) * ( 3 + 4 ) 。
该算式的逆波兰表达式写法为 ( ( 1 2 + ) ( 3 4 + ) * ) 。
逆波兰表达式主要有以下两个优点：
- 去掉括号后表达式无歧义，上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果。
- 适合用栈操作运算：遇到数字则入栈；遇到运算符则取出栈顶两个数字进行计算，并将结果压入栈中
- 所以栈与递归之间在某种程度上是可以转换的！ 这一点我们在后续讲解二叉树的时候，会更详细的讲解到。
其实逆波兰表达式相当于是二叉树中的后序遍历。 大家可以把运算符作为中间节点，按照后序遍历的规则画出一个二叉树。
但我们没有必要从二叉树的角度去解决这个问题，只要知道逆波兰表达式是用后序遍历的方式把二叉树序列化了，就可以了。
本题中每一个子表达式要得出一个结果，然后拿这个结果再进行运算，那么**这岂不就是一个相邻字符串消除的过程，**只不过本题不要相邻元素做消除了，而是做运算！
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;
}
};
题外话
我们习惯看到的表达式都是中缀表达式，因为符合我们的习惯，但是中缀表达式对于计算机来说就不是很友好了。
例如：4 + 13 / 5，这就是中缀表达式，计算机从左到右去扫描的话，扫到13，还要判断13后面是什么运算符，还要比较一下优先级，然后13还和后面的5做运算，做完运算之后，还要向前回退到 4 的位置，继续做加法，你说麻不麻烦！
那么将中缀表达式，转化为后缀表达式之后：[“4”, “13”, “5”, “/”, “+”] ，就不一样了，计算机可以利用栈来顺序处理，不需要考虑优先级了。也不用回退了， 所以后缀表达式对计算机来说是非常友好的。
可以说本题不仅仅是一道好题，也展现出计算机的思考方式。
239. 滑动窗口最大值-单调队列
//时间复杂度O(n × k)
//空间复杂度O(n)
class Solution {
public:
vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
vector<int>ans(nums.size()-k+1);
for(int i=0;i<nums.size()-k+1;i++){
int maxNum=nums[i];
for(int j=i+1;j<i+k;j++){
if(nums[j]>maxNum){
maxNum=nums[j];
}
}
ans[i]=maxNum;
}
return ans;
}
};
我们需要一个队列，这个队列呢，放进去窗口里的元素，然后随着窗口的移动，队列也一进一出，每次移动之后，队列告诉我们里面的最大值是什么。
每次窗口移动的时候，调用que.pop(滑动窗口中移除元素的数值)，que.push(滑动窗口添加元素的数值)，然后que.front()就返回我们要的最大值。
class MyQueue {
public:
void pop(int value) {
}
void push(int value) {
}
int front() {
return que.front();
}
};
其实队列没有必要维护窗口里的所有元素，只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了，同时保证队列里的元素数值是由大到小的。
那么这个维护元素单调递减的队列就叫做单调队列，即单调递减或单调递增的队列。C++中没有直接支持单调队列，需要我们自己来实现一个单调队列
不要以为实现的单调队列就是 对窗口里面的数进行排序，如果排序的话，那和优先级队列又有什么区别了呢。
对于窗口里的元素{2, 3, 5, 1 ,4}，单调队列里只维护{5, 4} 就够了，保持单调队列里单调递减，此时队列出口元素就是窗口里最大元素。
此时大家应该怀疑单调队列里维护着{5, 4} 怎么配合窗口进行滑动呢？
设计单调队列的时候，pop，和push操作要保持如下规则：
- pop(value)：如果窗口移除的元素value等于单调队列的出口元素，那么队列弹出元素，否则不用任何操作
- push(value)：如果push的元素value大于入口元素的数值，那么就将队列入口的元素弹出，直到push元素的数值小于等于队列入口元素的数值为止
保持如上规则，每次窗口移动的时候，只要问que.front()就可以返回当前窗口的最大值。
C++中deque是stack和queue默认的底层实现容器，deque是可以两边扩展的，而且deque里元素并不是严格的连续分布的
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();
}
};
//时间复杂度O(n)
//空间复杂度O(k)
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;
}
};
扩展
题解中单调队列里的pop和push接口，仅适用于本题哈。单调队列不是一成不变的，而是不同场景不同写法，总之要保证队列里单调递减或递增的原则，所以叫做单调队列。 不要以为本题中的单调队列实现就是固定的写法。
347.前 K 个高频元素-优先队列
这道题目主要涉及到如下三块内容：
- 要统计元素出现频率
- 对频率排序
- 找出前K个高频元素
首先统计元素出现的频率，这一类的问题可以使用map来进行统计。
然后是对频率进行排序，这里我们可以使用一种 容器适配器就是优先级队列。
什么是优先级队列呢？
其实就是一个披着队列外衣的堆，因为优先级队列对外接口只是从队头取元素，从队尾添加元素，再无其他取元素的方式，看起来就是一个队列。
而且优先级队列内部元素是自动依照元素的权值排列。那么它是如何有序排列的呢？
缺省情况下priority_queue利用max-heap（大顶堆）完成对元素的排序，这个大顶堆是以vector为表现形式的complete binary tree（完全二叉树）。
一、优先队列的原理及使用
std::priority_queue:在优先队列中，优先级高的元素先出队列，并非按照先进先出的要求，类似一个堆(heap)。其模板声明带有三个参数，priority_queue
priority_queue()，默认按照从小到大排列。所以top()返回的是最大值而不是最小值！
使用greater<>后，数据从大到小排列，top()返回的就是最小值而不是最大值！
如果使用了第三个参数，那第二个参数不能省，用作保存数据的容器！！！！
priority_queue
priority_queue
greater与greater() 的区别，这要根据函数原型要求参数是函数对象类型还是要求参数是结构类型。greater 对应于结构的类型，greater< int>()对应于没有参数且返回类型更大的函数的类型。比如multimap中使用不带括号的，sort使用带括号的。
二、基本操作
优先队列在头文件#include 中；
其声明格式为：priority_queue ans;//声明一个名为ans的整形的优先队列
基本操作有：
- empty( ) //判断一个队列是否为空
- pop( ) //删除队顶元素
- push( ) //加入一个元素
- size( ) //返回优先队列中拥有的元素个数
- top( ) //返回优先队列的队顶元素
优先队列的时间复杂度为O（logn），n为队列中元素的个数，其存取都需要时间。
// 默认是大顶堆
priority_queue a; //等同于 priority_queue
priority_queue
什么是堆呢？
堆是一棵完全二叉树，树中每个结点的值都不小于（或不大于）其左右孩子的值。 如果父亲结点是大于等于左右孩子就是大顶堆，小于等于左右孩子就是小顶堆。
所以大家经常说的大顶堆（堆头是最大元素），小顶堆（堆头是最小元素），如果懒得自己实现的话，就直接用priority_queue（优先级队列）就可以了，底层实现都是一样的，从小到大排就是小顶堆，从大到小排就是大顶堆。
题我们就要使用优先级队列来对部分频率进行排序。
为什么不用快排呢
使用快排要将map转换为vector的结构，然后对整个数组进行排序， 而这种场景下，我们其实只需要维护k个有序的序列就可以了，所以使用优先级队列是最优的。
此时要思考一下，是使用小顶堆呢，还是大顶堆？
有的同学一想，题目要求前 K 个高频元素，那么果断用大顶堆啊。
那么问题来了，定义一个大小为k的大顶堆，在每次移动更新大顶堆的时候，每次弹出都把最大的元素弹出去了，那么怎么保留下来前K个高频元素呢。
而且使用大顶堆就要把所有元素都进行排序，那能不能只排序k个元素呢？
所以我们要用小顶堆，因为要统计最大前k个元素，只有小顶堆每次将最小的元素弹出，最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。
// 时间复杂度：O(nlogk)
// 空间复杂度：O(n)
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拓展
大家对这个比较运算在建堆时是如何应用的，为什么左大于右就会建立小顶堆，反而建立大顶堆比较困惑。
确实 例如我们在写快排的cmp函数的时候，return left>right 就是从大到小，return left
可以出一道面试题：栈里面的元素在内存中是连续分布的么？
这个问题有两个陷阱：
- 陷阱1：栈是容器适配器，底层容器使用不同的容器，导致栈内数据在内存中是不是连续分布。
- 陷阱2：缺省情况下，默认底层容器是deque，那么deque的在内存中的数据分布是什么样的呢？ 答案是：不连续的。