代码随想录算法训练营第23期day12| 239. 滑动窗口最大值 、347. 前K个高频元素

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一、(leetcode 239)滑动窗口最大值​​​jiao

二、(leetcode 347)前 K 个高频元素

优先级队列与大小顶堆


一、(leetcode 239)滑动窗口最大值​​​jiao

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状态:待回顾,想不到啊

单调队列维护队列里的元素

代码随想录算法训练营第23期day12| 239. 滑动窗口最大值 、347. 前K个高频元素_第1张图片

设计单调队列的时候,pop,和push操作要保持如下规则:

  1. 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
  2. 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

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3,如图

class Solution {
private:
    class MyQueue { //单调队列(从大到小)
    public:
        deque 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 maxSlidingWindow(vector& nums, int k) {
        MyQueue que;
        vector result;
        for (int i = 0; i < k; i++) { 
            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;
    }
};

二、(leetcode 347)前 K 个高频元素

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状态:思路清楚,代码实现需回顾。主要因为不清楚大小顶堆的数据结构

优先级队列与大小顶堆

  • 优先级队列

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。

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)。

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。

代码随想录算法训练营第23期day12| 239. 滑动窗口最大值 、347. 前K个高频元素_第2张图片

 

class Solution {
public:
    // 小顶堆
    class mycomparison {
    public:
        bool operator()(const pair& lhs, const pair& rhs) {
            return lhs.second > rhs.second;
        }
    };
    vector topKFrequent(vector& nums, int k) {
        // 要统计元素出现频率
        unordered_map map; // map
        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, vector>, 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::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 result(k);
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = pri_que.top().first;
            pri_que.pop();
        }
        return result;

    }
};

 

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