●day 13：第五章栈与队列part03

本文主要是介绍●day 13：第五章栈与队列part03，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！

总结

单调队列的实现，
优先级队列的使用

● 239. 滑动窗口最大值
● 347.前 K 个高频元素

● 239. 滑动窗口最大值

/*239. 滑动窗口最大值
困难提示
给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
返回 滑动窗口中的最大值 。示例 1：
输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]
解释：
滑动窗口的位置                最大值
---------------               -----
[1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7示例 2：
输入：nums = [1], k = 1
输出：[1]提示：
1 <= nums.length <= 10^5
-10^4 <= nums[i] <= 10^4
1 <= k <= nums.length*/class Solution_239 {public:/** 时间复杂度太高，超时了*/vector<int> maxSlidingWindow(vector<int> &nums, int k) {vector<int> max_num;for (int i = 0; i <= nums.size() - k; ++i) {int current_max_num = INT32_MIN;for (int j = 0; j < k; ++j) {if (nums[i + j] > current_max_num)current_max_num = nums[i + j];}max_num.push_back(current_max_num);}return max_num;}/** 单调队列维护窗口，队列内始终保持单调递减，保证队列头始终最大*/vector<int> maxSlidingWindow_deque(vector<int> &nums, int k) {MyDeque record;vector<int> res;for (int i = 0; i < k; ++i) {//将第一个窗口独立出来，避免for循环条件不好确定record.push(nums[i]);}res.push_back(record.get_max_value());for (int i = k; i < nums.size(); ++i) {record.pop(nums[i - k]);record.push(nums[i]);res.push_back(record.get_max_value());}return res;}private:class MyDeque {public:deque<int> m_deque;void pop(int val) {if (val == m_deque.front())m_deque.pop_front();}void push(int x) {while (!m_deque.empty() && x > m_deque.back())//要维护队列的单调性，所以从队尾开始比较大小m_deque.pop_back();//队尾弹出m_deque.push_back(x);}int get_max_value() {return m_deque.front();}};
};

● 347.前 K 个高频元素


/*347. 前 K 个高频元素中等
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。示例 1:
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]示例 2:
输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]提示：
1 <= nums.length <= 105
k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。*/
#include <unordered_map>
#include <queue>
class Solution_347 {public:vector<int> topKFrequent(vector<int> &nums, int k) {vector<int> res(k);unordered_map<int, int> record;for (auto i : nums) {//统计各元素出现次数record[i] += 1;}//priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, my_compare> record_queue;//优先队列unordered_map<int, int>::iterator itr = record.begin();while (itr != record.end()){//record_queue.push(*itr);if(record_queue.size() > k){//控制优先队列大小，方便得到结果record_queue.pop();}++itr;}for(int i = k - 1; i >= 0; --i){//最小的优先级最高，需要反向排序res[i] = record_queue.top().first;record_queue.pop();}return res;}public:class my_compare{public:bool operator()(const pair<int, int> &lhs, const pair<int, int> &rhs){return lhs.second > rhs.second;//大于为真，小的优先级更高,队首元素为最小值，方便弹出当前最小，更新前k个最大元素}};
};