代码随想录算法训练营第十一天|150. 逆波兰表达式求值 、239. 滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素
Leetcode150. 逆波兰表达式求值
题目链接：150. 逆波兰表达式求值
C++：
class Solution {
public:
int evalRPN(vector<string>& tokens) {
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]));
}
}
int result = st.top();
st.pop();
return result;
}
};Python：
operator模块：模块提供了一套与Python的内置运算符对应的高效率函数
（1）内置封装函数：mul、add、sub
（2）格式举例：mul(x, y) == x * y
from operator import add, sub, mul
def div(x, y):
# 使用整数除法的向零取整方式
return int(x / y) if x * y > 0 else -(abs(x) // abs(y))
class Solution(object):
op_map = {'+': add, '-': sub, '*': mul, '/': div}
def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:
stack = []
for token in tokens:
if token not in {'+', '-', '*', '/'}:
stack.append(int(token))
else:
op2 = stack.pop()
op1 = stack.pop()
stack.append(self.op_map[token](op1, op2)) # 第一个出来的在运算符后面
return stack.pop()Leetcode239. 滑动窗口最大值
题目链接：239. 滑动窗口最大值
C++：（单调队列）
单调队列：将队列元素通过最大值顶出比他小的值的方式实现单调队列排序
class Solution {
private:
class MyQueue { //单调队列（从大到小）
public:
deque<int> que;
void pop(int value) {
if (!que.empty() && value == que.front()) {
que.pop_front();
}
}
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++) { // 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;
}
};Python：
from collections import deque
class MyQueue: #单调队列（从大到小
def __init__(self):
self.queue = deque()
def pop(self, value):
if self.queue and value == self.queue[0]:
self.queue.popleft()
def push(self, value):
while self.queue and value > self.queue[-1]:
self.queue.pop()
self.queue.append(value)
def front(self):
return self.queue[0]
class Solution:
def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
que = MyQueue()
result = []
for i in range(k): #先将前k的元素放进队列
que.push(nums[i])
result.append(que.front()) #result 记录前k的元素的最大值
for i in range(k, len(nums)):
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.append(que.front()) #记录对应的最大值
return resultLeetcode347.前 K 个高频元素
题目链接：347. 前 K 个高频元素
C++：（太难了，代码半天才看懂）
数据结构priority_que（顶堆：二叉树实现）
（1）要包含头文件#include<queue>
（2）定义：priority_que<数据类型, 容器类型, 仿函数>，当需要用自定义的数据类型时才需要传入这三个参数，否则默认为大顶堆。（仿函数：就是使一个类的使用看上去像一个函数。其实现就是类中实现一个operator()，这个类就有了类似函数的行为，就是一个仿函数类)
（3）含义：如果仿函数（比较方式）返回为真，则进行之后的push操作
（4）大顶堆：堆顶元素最大；小顶堆：堆顶元素最小
（5）方法：pop从堆顶弹出，push向堆底压入
C++：
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;
}
};