【leetcode】第五章 栈与队列part03

239. 滑动窗口最大值

• 队列的应用：单调队列

当滑动窗口向右移动时，我们需要把一个新的元素放入队列中。为了保持队列的性质，我们会不断地将新的元素与队尾的元素相比较，如果前者大于等于后者，那么队尾的元素就可以被永久地移除，我们将其弹出队列。我们需要不断地进行此项操作，直到队列为空或者新的元素小于队尾的元素。

由于队列中下标对应的元素是严格单调递减的，因此此时队首下标对应的元素就是滑动窗口中的最大值。但与方法一中相同的是，此时的最大值可能在滑动窗口左边界的左侧，并且随着窗口向右移动，它永远不可能出现在滑动窗口中了。因此我们还需要不断从队首弹出元素，直到队首元素在窗口中为止。

为了可以同时弹出队首和队尾的元素，我们需要使用双端队列。满足这种单调性的双端队列一般称作「单调队列」。

public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        // 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
        //输出：[3,3,5,5,6,7]
        Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
        deque.push(0);
        for (int i = 1; i < k; i++) {
            while (!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] < nums[i]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(i);
        }
        int len = nums.length;
        int[] res = new int[len-k+1];
        res[0] = nums[deque.peekFirst()];
        int num = 1;

        for (int i = k; i < len; i++) {
            while (!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] < nums[i]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(i);

            if (deque.peekFirst() < i-k+1) {
                deque.pollFirst();
            }

            res[num++] = nums[deque.peekFirst()];


        }
        return res;
}

347. 前 K 个高频元素

1. 借助 哈希表 来建立数字和其出现次数的映射，遍历一遍数组统计元素的频率
2. 维护一个元素数目为 k的最小堆
3. 每次都将新的元素与堆顶元素（堆中频率最小的元素）进行比较
4. 如果新的元素的频率比堆顶端的元素大，则弹出堆顶端的元素，将新的元素添加进堆中
5. 最终，堆中的 k 个元素即为前 k 个高频元素

public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        // 1. 统计频率
        HashMap<Integer,Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            map.put(nums[i],map.getOrDefault(nums[i],0)+1);
        }

        // 2.构造优先级队列
        PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] o1, int[] o2) {
                return o1[1]-o2[1];
            }
        });

//            Set> entries = map.entrySet();
        for(Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
            int key = entry.getKey();
            int value = entry.getValue();
            if (queue.size() == k) {
                if (queue.peek()[1] < value) {
                    queue.poll();
                    queue.offer(new int[]{key,value});
                }
            }
            else {
                queue.offer(new int[]{key,value});
            }
        }

        int[] res = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            res[i] = queue.peek()[0];
            queue.poll();
        }

        return res;
}