239 滑动窗口最大值
如果不提示使用队列的话，感觉会费一点功夫
class Solution {
public:
vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
queue<int> que;
vector<int> ret;
for(int i = 0; i < k; i++){
que.push(nums[i]);
}
for(int i = k; i < nums.size(); i++){
int max = INT_MIN;
for(int j = 0; j < k; j++){
if(max < que.front()) max = que.front();
que.push(que.front());
que.pop();
}
ret.push_back(max);
que.pop();
que.push(nums[i]);
}
int max = INT_MIN;
for(int j = 0; j < k; j++){
if(max < que.front()) max = que.front();
que.pop();
}
ret.push_back(max);
return ret;
}
};
超出了时间限制，暴力遍历找到最大值，时间复杂度为O(n * k)
class Solution {
private:
class MyQueue { //单调队列（从大到小）
public:
deque<int> que; // 使用deque来实现单调队列
// 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;
for (int i = 0; i < k; i++) { // 先将前k的元素放进队列
que.push(nums[i]);
}
result.push_back(que.front()); // result 记录前k的元素的最大值
for (int i = k; i < nums.size(); i++) {
que.pop(nums[i - k]); // 滑动窗口移除最前面元素
que.push(nums[i]); // 滑动窗口前加入最后面的元素
result.push_back(que.front()); // 记录对应的最大值
}
return result;
}
};
只需要维护单调递减的一个deque
自己实现一个MyQueue的数据结构
347 前k个高频元素
class Solution {
public:
static bool cmp(const pair<int,int>& a, const pair<int, int>& b){
return a.second < b.second;
}
vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
map<int, int> bucket;
vector<int> ret;
int len = nums.size();
for(int i = 0; i < len; i++){
if(auto search = bucket.find(nums[i]); search != bucket.end()){
int t =search->second;
bucket[nums[i]] = t + 1;
}else{
bucket[nums[i]] = 1;
}
}
vector<pair<int, int>> vec{bucket.begin(), bucket.end()};
std::sort(vec.begin(), vec.end(), cmp);
len = vec.size();
while(k > 0){
ret.push_back(vec[len - k].first);
k --;
}
return ret;
}
};
很少用map，稍微熟悉一下
map转成vector进行排序和输出（这样也是我空间复杂度高的原因吧）
我们在写快排的cmp函数的时候，return left>right 就是从大到小，return left<right 就是从小到大。
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，扫面所有频率的数值
for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
pri_que.push(*it);
if (pri_que.size() > k) { // 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
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;
}
};
用优先级队列（堆）来完成此题
