DAY11

第五章 栈与队列part02

150. 逆波兰表达式求值

本题不难，但第一次做的话，会很难想到，所以先看视频，了解思路再去做题

题目链接/文章讲解/视频讲解：programmercarl.com/0150.%E9%80…

239. 滑动窗口最大值 （有点难度，可能代码写不出来，但一刷至少需要理解思路）

之前讲的都是栈的应用，这次该是队列的应用了。

本题算比较有难度的，需要自己去构造单调队列，建议先看视频来理解。

题目链接/文章讲解/视频讲解：programmercarl.com/0239.%E6%BB…

347.前 K 个高频元素 （有点难度，可能代码写不出来，一刷至少需要理解思路）

大/小顶堆的应用， 在C++中就是优先级队列

本题是 大数据中取前k值 的经典思路，了解想法之后，不算难。

题目链接/文章讲解/视频讲解：programmercarl.com/0347.%E5%89…

总结

栈与队列做一个总结吧，加油

programmercarl.com/%E6%A0%88%E…

笔记

逆波兰表达式求值

1. 初始化

   • 创建一个空栈 stack 用于存储操作数。

2. 遍历 tokens 数组

   • 对于每个 token（操作符或操作数）：

     • 如果 token 是操作符（不是数字）：

       • 从栈中弹出两个数字（注意弹出的顺序）。
       • 根据操作符进行相应的运算（+, -, *, /）。
       • 将计算结果推入栈中。

     • 如果 token 是数字：

       • 将其转换为数字类型，并推入栈中。

3. 返回结果

   • 最后，栈中的唯一元素即为计算结果。

滑动窗口最大值

使用单调队列（Monotonic Queue）来有效地跟踪滑动窗口中的最大值。队列中的元素保持递减顺序，使得队列的前端始终是当前窗口中的最大值。

单调队列（Monotonic Queue）

定义一个类 MonoQueue，实现以下操作：

• enqueue(index)：将新元素的索引添加到队列中，确保队列保持递减顺序。
• dequeue(index)：移除滑出窗口的元素的索引。
• front()：返回队列前端索引对应的值，即当前窗口的最大值。

1. 初始化

   • 创建一个 MonoQueue 实例 helperQueue。
   • 初始化一个结果数组 resArr。
   • 填充第一个长度为 k 的窗口，并将其最大值添加到 resArr 中。

2. 滑动窗口

   • 从第 k 个元素开始，逐个滑动窗口：

     • 将当前元素的索引加入 helperQueue 中。
     • 移除滑出窗口的元素的索引（即 i - k）。
     • 将当前窗口的最大值添加到 resArr 中。

3. 返回结果

   • 返回 resArr，它包含了每个窗口的最大值。

前K个高频元素

使用了 PriorityQueue 来维护一个小顶堆，从而找出数组中出现频率最高的 k 个元素。代码的思路很清晰，先使用 Map 统计每个元素出现的频率，然后通过优先队列（小顶堆）来保持最频繁的 k 个元素。

1. 使用 Map 统计元素频率：

   • 通过遍历数组 nums，将每个元素及其出现次数存入 Map。

2. 创建小顶堆：

   • 使用小顶堆来存储频率最高的 k 个元素。在堆中，元素的频率越小，优先级越高（即小顶堆的堆顶是频率最小的元素）。

3. 维护堆的大小：

   • 当堆的大小超过 k 时，移除堆顶元素，保证堆中只存储前 k 个最频繁的元素。

4. 输出结果：

   • 将堆中剩余的元素从堆顶取出，得到频率最高的 k 个元素。