代码随想录算法训练营第十二天|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 - 代码训练营(13)

1.代码随想录算法训练营第一天| 704. 二分查找、27. 移除元素2024-06-252.代码随想录算法训练营第二天| 977. 有序数组的平方、209. 长度最小的子数组、59. 螺旋矩阵 II2024-06-263.代码随想录算法训练营第四天| 203. 移除链表元素、707.设计链表、206.反转链表2024-06-264.代码随想录算法训练营第五天| 24. 两两交换链表中的节点、19.删除链表的倒数第N个节点、面试题 02.07. 链表相交(同160题)、142.环形链表Ⅱ2024-06-265.代码随想录算法训练营第六天| 242. 有效的字母异位词、349.两个数组的交集、202.快乐数、1.两数之和2024-06-266.代码随想录算法训练营第七天| 454. 两数相加Ⅱ、383.赎金信、15.三数之和、18.四数之和2024-07-047.代码随想录算法训练营第八天|344.反转字符串、541.反转字符串Ⅱ、54.替换数字(卡码网是真滴不好用)2024-07-048.代码随想录算法训练营第九天|151.反转字符串中的单词、55.右旋字符串、28.找出字符串中第一个匹配项的下标、459.重复的子字符串2024-07-049.代码随想录算法训练营第十一天|232.用栈实现队列、225.用队列实现栈、20.有效的括号、1047.删除字符串中的所有相邻重复项2024-07-04

10.代码随想录算法训练营第十二天|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2024-07-04

11.代码随想录算法训练营第十三天|今天量大管饱144、145、94、102、107、199、637、429、515、116、117、104、1112024-07-0512.代码随想录算法训练营第十四天| 226.翻转二叉树 、101. 对称二叉树、104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归）、111.二叉树的最小深度2024-07-0513.代码随想录算法训练营第十五天|110.平衡二叉树、257.二叉树的所有路径、404.左叶子之和、222.完全二叉树的节点个数2024-07-05

收起

这三道题倒是有点意思的

150题还好 就是读元素 然后进行相应的操作

class Solution {
public:
    int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        vector<int>Stack;
        int tmp;
        for(int i=0;i<tokens.size();i++){
            if(tokens[i] =="+"){
                tmp = Stack[Stack.size()-2]+Stack[Stack.size()-1];
                Stack.pop_back();
                Stack.pop_back();
                Stack.push_back(tmp);
            }
            else  if(tokens[i] =="-"){
                tmp = Stack[Stack.size()-2]-Stack[Stack.size()-1];
                Stack.pop_back();
                Stack.pop_back();
                Stack.push_back(tmp);
            }
            else  if(tokens[i] =="*"){
                tmp = Stack[Stack.size()-2]*Stack[Stack.size()-1];
                Stack.pop_back();
                Stack.pop_back();
                Stack.push_back(tmp);
            }
            else  if(tokens[i] =="/"){
                tmp = Stack[Stack.size()-2]/Stack[Stack.size()-1];
                Stack.pop_back();
                Stack.pop_back();
                Stack.push_back(tmp);
            }
            else{
                Stack.push_back(stoi(tokens[i]));
            }
        }
        return Stack.back();
    }
};

239滑动窗口我一开始理解错题目了，以为是求滑动窗口的和的最大值，就离谱，然后琢磨半天用单调队列处理。

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        deque<int> dq; // 双端队列，用于存储窗口内元素的索引
        vector<int> result; // 存储每个窗口的最大值

        // 处理初始的第一个窗口
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            // 对滑入的元素进行入队操作，保持队列单调递减
            while (!dq.empty() && nums[dq.back()] < nums[i]) {
                dq.pop_back(); // 移除所有小于当前元素的元素
            }
            dq.push_back(i); // 将当前元素的索引加入队列
        }
        result.push_back(nums[dq.front()]); // 第一个窗口的最大值

        // 处理剩余的元素
        for (int i = k; i < nums.size(); ++i) {
            // 移除滑出窗口的元素
            if (!dq.empty() && dq.front() == i - k) {
                dq.pop_front();
            }

            // 对滑入的元素进行入队操作，保持队列单调递减
            while (!dq.empty() && nums[dq.back()] < nums[i]) {
                dq.pop_back();
            }
            dq.push_back(i); // 将当前元素的索引加入队列

            // 当前窗口的最大值
            result.push_back(nums[dq.front()]);
        }

        return result;
    }
};

347题只会写呆方法，哈希再排序，堆是真不会。

class Solution {
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
    // 哈希表记录每个元素的出现次数
    unordered_map<int, int> frequencyMap;
    for (int num : nums) {
        frequencyMap[num]++;
    }

    // 将哈希表中的元素转存到一个vector中进行排序
    vector<pair<int, int>> freqVec(frequencyMap.begin(), frequencyMap.end());

    // 按照出现次数从大到小进行排序
    sort(freqVec.begin(), freqVec.end(), [](const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {
        return a.second > b.second;
    });

    // 输出前k个高频元素
    vector<int> result;
    for (int i = 0; i < k; ++i) {
        result.push_back(freqVec[i].first);
    }

    return result;
    }
};