代码随想录算法训练营第十二天 | 239. 滑动窗口最大值，347.前 K 个高频元素，总结

一、参考资料

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 <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
1 <= k <= nums.length

class Solution {
private:
    class MyQueue{
        // 单调队列（从大到小）
        public:
            // 使用deque来实现单调队列
            deque<int> que;
            // 每次弹出的时候，比较当前要弹出的数值是否等于队列出口元素的数值，如果相等则弹出。同时pop之前判断队列当前是否为空
            void pop(int value) {
                if (!que.empty() && value == que.front()) {
                    que.pop_front();
                }
            }
            // 如果push的数值大于入口元素的数值，那么就将队列后端的数值弹出，直到push的数值小于等于队列入口元素的数值为止。这样就保持了队列里的数值是单调从大到小的了。
            void push (int value) {
                while (!que.empty() && value > que.back()) {
                    que.pop_back();
                }
                que.push_back(value);
            }
            // 查询当前队列里的最大值，直接返回队列前端也就是front就可以了。
            int front() {
                return que.front();
            }
        };
 
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        MyQueue que;
        vector<int> result;
        // 先将前k的元素放入队列
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            que.push(nums[i]);
        }
        // result记录前k的元素的最大值
        result.push_back(que.front());
        for (int i = k; i < nums.size(); i++) {
            // 滑动窗口移除最前面元素
            que.pop(nums[i - k]);
            // 滑动窗口前加入最后面的元素
            que.push(nums[i]);
            // 记录对应的最大值
            result.push_back(que.front());
        }
        return result;
    }
};

三、LeetCode347.前 K 个高频元素

https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements/description/

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。

// 时间复杂度：O(nlogk)
// 空间复杂度：O(n)
 
class Solution {
public:
    // 小顶堆
    class mycomparison {
        public:
        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) {
        // 要统计元素出现频率
        unordered_map<int, int> map;  // map<nums[i], 对应出现的次数
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            map[nums[i]]++;
        }
        // 对频率排序
        // 定义一个小顶堆，大小为k
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;
 
        // 用固定大小为k的小顶堆，遍历所有频率的数值
        for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
            pri_que.push(*it);
            // 如果堆的大小大于了k，则队列弹出，保证堆的大小一直为k
            if (pri_que.size() > k) {
                pri_que.pop();
            }
        }
 
        // 找出前k个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒序来输出到数组
        vector<int> result(k);
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = pri_que.top().first;
            pri_que.pop();
        }
        return result;
    }
};