【leetcode 232】用栈实现队列
思路
下面动画模拟以下队列的执行过程：
执行语句：
queue.push(1);
queue.push(2);
queue.pop(); 注意此时的输出栈的操作
queue.push(3);
queue.push(4);
queue.pop();
queue.pop();注意此时的输出栈的操作
queue.pop();
queue.empty();
在push数据的时候，只要数据放进输入栈就好，但在pop的时候，操作就复杂一些，输出栈如果为空，就把进栈数据全部导入进来（注意是全部导入） ，再从出栈弹出数据，如果输出栈不为空，则直接从出栈弹出数据就可以了。
代码
伪代码
stackIn,stackOut;
void Push(int x){
stackIn.push(x);
}
int pop(){
if(stackOut.empty){
while(!stackIn.empty){
stackOut.push(stackIn.top);
stackIn.pop
}
}
result=stackOut.top;
stackOut.pop;
return result;
}
int peek() {
int res = this->pop;
stOut.push(res);
return res;
}
代码
class MyQueue {
public:
stack<int> stIn;
stack<int> stOut;
/** Initialize your data structure here. */
MyQueue() {
}
/** Push element x to the back of queue. */
void push(int x) {
stIn.push(x);
}
/** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
int pop() {
// 只有当stOut为空的时候，再从stIn里导入数据（导入stIn全部数据）
if (stOut.empty()) {
// 从stIn导入数据直到stIn为空
while(!stIn.empty()) {
stOut.push(stIn.top());
stIn.pop();
}
}
int result = stOut.top();
stOut.pop();
return result;
}
/** Get the front element. */
int peek() {
int res = this->pop(); // 直接使用已有的pop函数
stOut.push(res); // 因为pop函数弹出了元素res，所以再添加回去
return res;
}
/** Returns whether the queue is empty. */
bool empty() {
return stIn.empty() && stOut.empty();
}
};
【leetcode 225】用队列实现栈
思路
代码
伪代码
void push(int x){
queue.push(x)
}
int pop(){
int size=queue.size-1;//减1的目的是，保留弹出的元素放在对头，它前面的元素全放在队尾
while(size--){
queue.push(queue.front);
queue.pop;
}
result=queue.front;
queue.pop;
return result;
}
int top(){
return queue.back;
}
代码
class MyStack {
public:
queue<int> que;
MyStack() {
}
void push(int x) {
que.push(x);
}
int pop() {
int size = que.size();
size--;
while (size--) { // 将队列头部的元素（除了最后一个元素外） 重新添加到队列尾部
que.push(que.front());
que.pop();
}
int result = que.front(); // 此时弹出的元素顺序就是栈的顺序了
que.pop();
return result;
}
int top(){
int size = que.size();
size--;
while (size--){
// 将队列头部的元素（除了最后一个元素外） 重新添加到队列尾部
que.push(que.front());
que.pop();
}
int result = que.front(); // 此时获得的元素就是栈顶的元素了
que.push(que.front()); // 将获取完的元素也重新添加到队列尾部，保证数据结构没有变化
que.pop();
return result;
}
bool empty() {
return que.empty();
}
};
【leetcode 20】有效括号
思路
第一种情况：已经遍历完了字符串，但是栈不为空，说明有相应的左括号没有右括号来匹配，所以return false
第二种情况：遍历字符串匹配的过程中，发现栈里没有要匹配的字符。所以return false
第三种情况：遍历字符串匹配的过程中，栈已经为空了，没有匹配的字符了，说明右括号没有找到对应的左括号return false
代码
class Solution {
public:
bool isValid(string s) {
if (s.size() % 2 != 0) return false; // 如果s的长度为奇数，一定不符合要求
stack<char> st;
for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
if (s[i] == '(') st.push(')');
else if (s[i] == '{') st.push('}');
else if (s[i] == '[') st.push(']');
// 第三种情况：遍历字符串匹配的过程中，栈已经为空了，没有匹配的字符了，说明右括号没有找到对应的左括号 return false
// 第二种情况：遍历字符串匹配的过程中，发现栈里没有我们要匹配的字符。所以return false
else if (st.empty() || st.top() != s[i]) return false; //注意判断的顺序，一定要先判空
else st.pop(); // st.top() 与 s[i]相等，栈弹出元素，对对碰
}
// 第一种情况：此时我们已经遍历完了字符串，但是栈不为空，说明有相应的左括号没有右括号来匹配，所以return false，否则就return true
return st.empty();
}
};
- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(n)
【leetcode 1047】删除字符串中的所有相邻重复项
思路
用栈来存放，那么栈的目的，就是存放遍历过的元素，当遍历当前的这个元素的时候，去栈里看一下我们是不是遍历过相同数值的相邻元素。
然后再去做对应的消除操作。
从栈中弹出剩余元素，此时是字符串ac，因为从栈里弹出的元素是倒序的，所以再对字符串进行反转一下，就得到了最终的结果。或者 拿字符串直接作为栈，这样省去了栈还要转为字符串的操作。
代码
伪代码
string result;
for(char s : S){
if(result.empty || s != result.back){
result.push_back(s)
}else{
result.pop_back
}
}
return result;
代码
class Solution {
public:
string removeDuplicates(string S) {
string result;
for(char s : S) {
if(result.empty() || result.back() != s) {
result.push_back(s);
}
else {
result.pop_back();
}
}
return result;
}
};
【leetcode 150】逆波兰表达式求值
思路
逆波兰表达式相当于是二叉树中的后序遍历
代码
class Solution {
public:
int evalRPN(vector<string>& tokens) {
// 力扣修改了后台测试数据，需要用longlong
stack<long long> st;
for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {
if (tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || tokens[i] == "*" || tokens[i] == "/") {
long long num1 = st.top();
st.pop();
long long num2 = st.top();
st.pop();
if (tokens[i] == "+") st.push(num2 + num1);
if (tokens[i] == "-") st.push(num2 - num1);
if (tokens[i] == "*") st.push(num2 * num1);
if (tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);
} else {
st.push(stoll(tokens[i]));
}
}
long long result = st.top();
st.pop(); // 把栈里最后一个元素弹出（其实不弹出也没事）
return result;
}
};
【leetcode 239】滑动窗口的最大值 【补】
【leetcode 347】前K个高频元素
priority_queue利用max-heap（大顶堆）完成对元素的排序，这个大顶堆是以vector为表现形式的complete binary tree（完全二叉树）
伪代码
for(i = 0;i < nums.size();i++){
map[nums[i]]++;
}
priority_queue(<key,value> que,cmp);
for(map ! it){
que.push(it);
if(que.size > k) que.pop();
}
vextor<int> result;
for(i = k-1; i >= 0; i--){
result[i] = que.top.first;
que.pop
}
代码
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;
}
};
- 时间复杂度: O(nlogk)
- 空间复杂度: O(n)
