滑动窗口最大值

[题目](239. 滑动窗口最大值)

重点

需要使用单调队列，实际滑动的时候，维护一个队列，不断的往里加入的同时，再pop出第一个元素，再算出队列中的最大值

代码实现

class Solution {
private:
    class MyQueue {
    public:
        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);
        }
        int front() {
            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.front());
        for(int i = k; i < nums.size(); i++) {
            que.pop(nums[i - k]);
            que.push(nums[i]);
            result.push_back(que.front());
        }
        return result;
    }
};

前 K 个高频元素

[题目](347. 前 K 个高频元素)

重点

使用优先级队列，主要是对map进行排序

代码实现

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) {
        // map<nums[i],对应出现的次数>
        unordered_map<int, int> map;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            map[nums[i]]++;
        }
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;
        for(auto it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
            pri_que.push(*it);
            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;
    }
};