【Leetcode记录】栈与队列

想到未来如果换工作/run出去找工作也需要算法

计划跟着代码随想录开始刷题，但是解题过程中发现代码随想录主要用C++，Java的代码没有特别的友好，

于是记录下自己做不出的题目以及微调过的代码

栈与队列

代码随想录题解

150. 逆波兰表达式求值

class Solution {
    public int evalRPN(String[] tokens) {
         Stack<Integer> stack = new Stack();
         for(String token: tokens){
                char c = token.charAt(0);
                if(!isOpe(token)){
                    stack.push(Integer.valueOf(token));
                }else if(c == '+'){
                    stack.push(stack.pop() + stack.pop());
                }else if(c == '-'){
                    stack.push(- stack.pop() + stack.pop());
                    // 坑一： 谁减谁，谁除谁
                }else if(c == '*'){
                    stack.push(stack.pop() * stack.pop());
                }else if(c == '/'){
                    int num1 = stack.pop();
                    int num2 = stack.pop();
                stack.push( num2/num1);
                }
         }
         return stack.pop();
    }
    private boolean isOpe(String s){
        return s.length() == 1 & (s.charAt(0) < '0' || s.charAt(0) >'9');
        // 坑二：如何判断是否是一个普通的数字,比较麻烦，可能要用正则来判断
        //但是可以通过判断符号，符号仅占一位，
        //且符号可以简单地计算
    }
}

347.前 K 个高频元素

大顶堆

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int n : nums){
            map.put(n, map.getOrDefault(n, 0) + 1);
        }
        PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> queue = new PriorityQueue<>((e1, e2) -> e2.getValue() - e1.getValue());
        //建大顶堆，塞进去全部，然后弹出来前k个即可
        //建小顶堆的思路反而是，塞进去全部，把小的弹出来，留k个大的，但显然大顶堆比较麻烦，需要逐个取出来剩下的
        queue.addAll(map.entrySet());
        int[] ans = new int[k];
        for (int i = 0; i < k && !queue.isEmpty(); ++i){
            ans[i] = queue.poll().getKey();
        }
        return ans;
    }
}

小顶堆

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int n : nums){
            map.put(n, map.getOrDefault(n, 0) + 1);
        }
        PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> queue = new PriorityQueue<>((e1,e2) -> e1.getValue() - e2.getValue());
        //建大顶堆，塞进去全部，然后弹出来前k个即可
        //建小顶堆的思路反而是，塞进去全部，把小的弹出来，留k个大的，但显然大顶堆比较麻烦，需要逐个取出来剩下的
        queue.addAll(map.entrySet());
        int[] ans = new int[k];
        while(queue.size()>k){
            queue.poll();
        }
        for(int i = 0 ; i < k ;i++){
            ans[i] = queue.poll().getKey();
        }
        return ans;
    }
}