代码随想录算法训练营第十三天-创新互联
LeetCode 239. 滑动窗口大值
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视频讲解https://www.bilibili.com/video/BV1XS4y1p7qj/?vd_source=f98f2942b3c4cafea8907a325fc56a48文章讲解https://programmercarl.com/0239.%E6%BB%91%E5%8A%A8%E7%AA%97%E5%8F%A3%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC.html
- 思路:不必维护窗口里的所有元素,只需要维护有可能成为窗口里大值的元素就可以了
- 单调队列:用 deque 维护一个队首→队尾,单调递减的队列 que
- void pop(int val):如果 val 为大值,弹出队首元素,即 que.pop_front()
- void push(int val):
- que 中的元素都比 val 早进入滑动窗口,也早离开滑动窗口,故而只需维护大于 val 的值,比 val 小的值是没有机会成为滑动窗口大值的
- while (队尾元素< val) {弹出队尾元素}
- 将 val 插入到队尾
- int getMax():返回队首元素
- i< k,只 push(nums[i])
- 添加 [0, k - 1] 大值到 result
- i 从 k 向后遍历,先 pop(nums[i - k]),再 push(nums[i]),最后添加滑动窗口 [ i - k + 1, i] 的大值(直接调用 getMax)到 result
- 单调队列:用 deque 维护一个队首→队尾,单调递减的队列 que
- 代码:
class Solution {
private:
// 单调队列(从大到小)
class MyQueue {
public:
// 用deque来实现
dequeque;
// 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 val) {
if (!que.empty() && val == 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 val) {
while (!que.empty() && que.back()< val ) {
que.pop_back();
}
que.push_back(val);
}
// 查询当前队列里的大值 直接返回队列前端也就是front就可以了。
int getMax() {
return que.front();
}
};
public:
vectormaxSlidingWindow(vector& nums, int k) {
MyQueue que;
// 滑动窗口大值序列
vectorresult;
// 先将前k的元素放进队列
for (int i = 0; i< k; ++i) {
que.push(nums[i]);
}
result.push_back(que.getMax());
// 移动滑动窗口
for (int i = k; i< nums.size(); ++i) {
que.pop(nums[i - k]);
que.push(nums[i]);
result.push_back(que.getMax());
}
return result;
}
};
LeetCode 347.前 K 个高频元素
题目描述:给定一个非空的整数数组 nums,返回其中出现频率前 k 高的元素。
视频讲解https://www.bilibili.com/video/BV1Xg41167Lz文章讲解https://programmercarl.com/0347.%E5%89%8DK%E4%B8%AA%E9%AB%98%E9%A2%91%E5%85%83%E7%B4%A0.html
- 思路:
- 统计 {元素值, 出现次数}:不需要按key值排序,unordered_map即可
- 排序,维护出现次数前k大的(用小顶堆,频率低的优先级高)
- 需要自定义比较规则,可以参考下这篇文章:c++优先队列(priority_queue)用法详解
- 注意:优先队列中存储的是pair,而最后结果只需要key
- 代码:
// 时间复杂度:O(nlogk)
// 空间复杂度:O(n)
class Solution {
public:
// 小顶堆
class mycomparison {
public:
bool operator()(const pair& lhs, const pair& rhs) {
// 频率低的优先级高
return lhs.second >rhs.second;
}
};
vectortopKFrequent(vector& nums, int k) {
// 要统计元素出现频率
unordered_mapmap; // mapfor (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, vector>, 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::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
vectorresult(k);
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
result[i] = pri_que.top().first;
pri_que.pop();
}
return result;
}
};
总结
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