算法day27

2024-06-13 10:04
文章标签 算法 day27

本文主要是介绍算法day27,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

第一题

515. 在每个树行中找最大值

        首先是遍历每层的节点,将每一层最大值的节点的值保留下来,最后将所有层的最大值的表返回;具体的遍历每层节点的过程如上一篇故事;

综上所述,代码如下:

/*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {*     int val;*     TreeNode left;*     TreeNode right;*     TreeNode() {}*     TreeNode(int val) { this.val = val; }*     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {*         this.val = val;*         this.left = left;*         this.right = right;*     }* }*/
class Solution {public List<Integer> largestValues(TreeNode root) {List<Integer> ret = new ArrayList<>();if(root== null) return ret;Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();q.add(root);while(!q.isEmpty()){int size = q.size();int tmp = Integer.MIN_VALUE;for(int i = 0;i<size;i++){TreeNode t = q.poll();tmp = Math.max(tmp,t.val);if(t.left != null)q.add(t.left);if(t.right != null) q.add(t.right);}ret.add(tmp);}return ret;}
}

第二题

1046. 最后一块石头的重量

实例分析:

        我们采用堆的解题方法;

        创建一个大根堆,把所有的元素放入到大根堆里面;

        每次返回堆顶的两个元素,得到两个数的差值在进入到大根堆里面;

        最后只要大根堆的里面有元素就一直重复出堆相减的操作;

        返回最后的数值即可;

综上所述,代码如下:

class Solution {public int lastStoneWeight(int[] stones) {//1、创建一个大根堆PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((a,b) -> b-a);//2、把所有的石头放进堆里里面for(int x :stones){heap.offer(x);}//3、模拟while(heap.size()>1){int a = heap.poll();int b = heap.poll();if(a > b ){heap.offer(a-b);}}return heap.isEmpty()?0:heap.peek();}
}

第三题

703. 数据流中的第 K 大元素

本题是top-k模型,解题思路如下所示:

        创建一个长度为k的小根堆,然后开始往里面加入元素,一直等加入元素后小根堆的长度大于k值时,我们进行出堆操作,即将小根堆顶部的元素退出去,在进行入堆操作,就这样一直重复操作,直到所有的元素都进行过入堆操作,这时候返回的堆顶的元素即是我们所求;

        综上所述,代码如下:

class KthLargest {PriorityQueue<Integer> heap;int k1;public KthLargest(int k, int[] nums) {k1 = k;heap = new PriorityQueue<>();for(int x : nums){heap.offer(x);if(heap.size() > k1){heap.poll();}}}public int add(int val) {heap.offer(val);if(heap.size() > k1){heap.poll();}return heap.peek();}
}/*** Your KthLargest object will be instantiated and called as such:* KthLargest obj = new KthLargest(k, nums);* int param_1 = obj.add(val);*/

第四题

692. 前K个高频单词

解法:本题利用堆来解决top-k问题;

步骤:

步骤一:

        预处理一下原始的字符串数组,即用一个hash表统计一下每一个单词出现的频次;

步骤二:

        创建一个大小为k的堆:

        频次不同:小根堆

        频次相同时创建大根堆(字典序)

步骤三:

        开始循环操作:

        让元素依次进堆,判断条件,如果不满足条件的话就进行堆顶的元素出堆操作

步骤四:

        根据实际情况对元素进行逆序操作

        综上所述,代码如下:

class Solution {public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {//1、统计一下每一个单词出现的次数Map<String,Integer> hash = new HashMap<>();for(String s: words){hash.put(s,hash.getOrDefault(s,0)+1);}//2、创建一个大小为k的堆PriorityQueue<Pair<String,Integer>> heap = new PriorityQueue<>((a,b) -> {if(a.getValue().equals(b.getValue()))//出现频次相同的时候,字典按照大根堆的顺序排列{return b.getKey().compareTo(a.getKey());}return a.getValue() - b.getValue();});//3、top-k的主逻辑for(Map.Entry<String,Integer> e : hash.entrySet()){heap.offer(new Pair<>(e.getKey(),e.getValue()));if(heap.size() > k){heap.poll();}}//4、提取结果List<String> ret = new ArrayList<>();while(!heap.isEmpty()){ret.add(heap.poll().getKey());}//逆序数组Collections.reverse(ret);return ret;}
}

ps:本次的内容就到这里了,如果对你有所帮助的话就请一键三连哦!!! 

这篇关于算法day27的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1056987

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