代码随想录算法训练营第10天|150. 逆波兰表达式求值、239. 滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素

合集 - 代码随想录算法训练营(34)

10.代码随想录算法训练营第10天|150. 逆波兰表达式求值、239. 滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素02-07

LeetCode150

2025-01-31 21:05:49 星期五

题目描述：力扣150
文档讲解：代码随想录(programmercarl)150. 逆波兰表达式求值
视频讲解：《代码随想录》算法视频公开课：栈的最后表演！ | LeetCode：150. 逆波兰表达式求值

代码随想录视频内容简记

梳理

一个for循环遍历字符串s
之后分别用if-else判断遍历的时数字还是计算符。如果是计算符，则弹出两个栈顶的元素进行计算之后(注意题目中说明了逆波兰表达式是合法的，所以不用担心对空栈进行操作)，再压入栈中；如果是数字，则直接压入栈中
最后遍历结束，返回栈顶元素，释放内存即可

大致代码内容

在if判断然后向栈中压入元素时，需要注意num1和num2的顺序if (tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);，举个例子，["4","13","5","/","+"]，写成num1和num2的顺序写反了就是完全两个不一样的结果。这个千万要注意
定义了一个整型的数组，所以需要对其中的元素进行类型转换，可以使用C++标准库中的stoi()函数，转换为整型，还有一个stoll()函数可以转换为long long型。st.push(stoi(tokens[i]))

LeetCode测试

左闭右闭

点击查看代码

class Solution {
public:
    int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        stack<int> st;
        for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {
            // JiaoJiao
            if (tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || tokens[i] == "*" || tokens[i] == "/") {
                int num1 = st.top(); st.pop();
                int num2 = st.top(); st.pop();
                if (tokens[i] == "+") st.push(num2 + num1);
                if (tokens[i] == "-") st.push(num2 - num1);
                if (tokens[i] == "*") st.push(num2 * num1);
                if (tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);
            } else {
                st.push(stoi(tokens[i]));
            }
        }
        int result = st.top();
        st.pop();
        return result;
    }
};

LeetCode239

题目描述：力扣239
文档讲解：代码随想录(programmercarl)239. 滑动窗口最大值
视频讲解：《代码随想录》算法视频公开课：单调队列正式登场！| LeetCode：239. 滑动窗口最大值

代码随想录视频内容简记

题目设计就是要实现一个单调队列，来维护队列内的元素，目的就是要实现队列的单调递减或者单调递增。在本题中，我们就是要实现一个单调递减的队列，核心和难点就是如何设计对应的判断来维持这个单调递减的队列

梳理

注意要时刻维护单调队列出口处的元素为最大值

使用一个push()函数用于压入队列入口处(右边)的元素。将滑动窗口新增的元素记为k，其规则是如果在push的时候，单调队列前面所有小于该元素k的队列元素都需要被弹出。如果该元素k小于前面的队列元素数组，那么可以压入队列
使用一个pop()函数负责弹出队列出口处(左边)的元素。因为队列维护的就是一个最大值，所以每次在队列中需要pop()的元素都是滑动窗口的最大值。将滑动窗口移除的元素记为k，那么如果单调队列的出口元素和k相等，则可以弹出单调队列中的元素。
使用一个get_max_value()函数计算滑动窗口内的最大值，每次将单调队列的队头元素(出口是front，入口是back)进行弹出即可

大致代码内容

关于pop()函数，if (!queue.empty() && value == queue.front()) queue.pop_front()
关于push()函数，if (!queue.empty() && value > queue.back()) queue.pop_back()
关于get_max_value()函数，直接return queue.front()

LeetCode测试

这个题太复杂了，😵😵，第一次接触这个做法

点击查看代码

class Solution {
private:
    class MyQueue {
    public:
        deque<int> que;

        void pop(int value) {
            if (!que.empty() && que.front() == value) que.pop_front();
        }

        void push(int value) {
            while (!que.empty() && value > que.back()) que.pop_back();
            que.push_back(value);
        }

        int get_max_value() {
            return que.front();
        }
    };
    

public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        MyQueue que;
        vector<int> result;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            que.push(nums[i]);
        }
        result.push_back(que.get_max_value());
        for (int i = k; i < nums.size(); i++) {
            que.pop(nums[i - k]);
            que.push(nums[i]);
            result.push_back(que.get_max_value());
        }
        return result;
    }
};

LeetCode347

题目描述：力扣347
文档讲解：代码随想录(programmercarl)347.前 K 个高频元素
视频讲解：《代码随想录》算法视频公开课：优先级队列正式登场！大顶堆、小顶堆该怎么用？| LeetCode：347.前 K 个高频元素

代码随想录视频内容简记

首先是大顶堆和小顶堆，大顶堆每次pop()的元素是堆顶最大的元素，而小顶堆每次弹出的是堆顶最小的元素；本体要保留前K个高频元素，也就是前K个最大的元素，那么需要用到小顶堆，把每次的最小值弹出去

优先级队列，实现优先级队列的数据结构就是堆

梳理

首先用map这种数据结构来存储数组每个元素(key)和对应的频率(value)
之后定义一个小顶堆，需要手写一个比较函数，k哥说直接看网站上的写。然后对map进行遍历，在优先级队列中进行储存，如果队列的长度大于K，那么就进行弹出
因为最后的优先级队列进行输出，会得到一个从小到大的排列，所以还需要定义一个数组result，遍历优先级队列，将最后的结果反向添加到result中
最后返回result

大致代码内容

for (map : it)，这里的意思是：将map的每一个元素映射到it上进行遍历，if (que.size > k) que.pop()
for (int i = k - 1; i > 0; i--)，注意这里的初始条件是是k - 1， result[i] = que.top().first这里对result进行反向添加。这里注意不能写成result.push_back(que.top().first);因为这行代码的本质还是按数组的索引顺序依次往后面添加

LeetCode测试

代码中关于小根堆的实现，创建优先级队列还有优先级队列的映射操作比较陌生，代码里还是有一些细节需要注意，比如在这里定义vector需要写清楚数组大小为k，que.top().first的first后面没有括号这样等等

感觉这个题也不好写

点击查看代码

class Solution {
public:
    class mycomparison {
    public:
        // 实现小顶堆
        bool operator() (const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) {
            return lhs.second > rhs.second;
        }
    };
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int, int> map;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) map[nums[i]]++;

        // 创建一个优先级队列，对value进行排序
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> que;

        for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
            que.push(*it);
            if (que.size() > k) {
                que.pop();
            }
        }

        vector<int> result(k);
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = que.top().first;
            que.pop();
        }
        return result;
    }
};

posted on 2025-02-07 22:52 bnbncch 阅读(1308) 评论(0) 编辑收藏举报

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