代码随想录算法训练营DAY13 | 栈与队列 (3)

一、LeetCode 239 滑动窗口最大值

题目链接：239.滑动窗口最大值https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/

思路：使用单调队列，只保存窗口中可能存在的最大值，从而降低时间复杂度。

public class MyQueue{
    Deque queue = new LinkedList<>();
    //弹出元素时，判断要窗口弹出的数值是否等于队列出口的数值
    void poll(int val){
        if(!queue.isEmpty() && val == queue.peek()){
            queue.poll();
        }
    }
    //添加元素时，判断要添加的元素是否大于队列入口处的元素
    //如果大于，就将入口处元素弹出，保证队列单调递减
    void offer(int val){
        while(!queue.isEmpty() && val > queue.getLast()){
            queue.removeLast();
        }
        queue.offer(val);
    }
    //栈顶始终为最大值
    int peek(){
        return queue.peek();
    }
}
class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if(nums.length == 1){
            return nums;
        }
        int len = nums.length - k + 1;
        int[] ans = new int[len];
        int index = 0;
        MyQueue queue = new MyQueue();
        //先把前k个元素入队
        for(int i = 0; i < k; i++){
            queue.offer(nums[i]);
        }
        //记录前k个元素中的最大值
        ans[index++] = queue.peek();

        for(int i = k; i < nums.length; i++){
            //弹出 + 入队
            queue.poll(nums[i-k]);
            queue.offer(nums[i]);
            //记录每组窗口的最大值
            ans[index++] = queue.peek();
        }

        return ans;
    }
}

 二、LeetCode 347 前k个高频元素

题目链接：347.前k个高频元素https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements/

思路：维护大小为k的小顶堆，遍历map<元素,出现次数>每次弹出出现次数最少的元素，最终得到出现次数前k的元素。

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        //基于小顶堆实现
        Map map = new HashMap<>();
        for(int a : nums){
            map.put(a,map.getOrDefault(a,0) + 1);
        }
        //在优先队列里存储二元组 出现次数低的在队头
        PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>((p1,p2) -> p1[1]-p2[1]);
        //map.Entry是键值对
        for(Map.Entry entry : map.entrySet()){
            //pq的元素个数小于k，直接添加
            if(pq.size() < k){
                pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
            }else{
                //当前元素出现次数大于pq队头(小顶堆堆顶)元素
                if(entry.getValue() > pq.peek()[1]){
                    pq.poll();
                    pq.add(new int[]{entry.getKey(),entry.getValue()});
                }
            }
        }
        int[] ans = new int[k];
        for(int i = 0; i < k; i++){
            ans[i] = pq.poll()[0];
        }
        return ans;
    }
}

补充：重写comparTo()方法 -- (a1,a2)->(a1-a2)为按递增顺序排列

参考文章：Java 优先级队列-CSDN博客

三、今日小结

        最近好疲劳啊，今天补了昨天的遗漏，吃个饭饭开启下一篇 ^*^