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Java，八股，cv，算法——双非研0四修之路day24

news 2025/8/4 8:15:18

昨日总结

今日计划

算法——前k个高频元素

算法——滑动窗口最大值（单调队列解法另一种实现法）

JVM

Redis分片集群的散列插槽结构

Redis分片集群的伸缩

Redis分片集群的故障转移

RedisTemplate分片集群的访问

昨日八股答案

今日八股

总结

昨日总结

redis高级篇（分布式缓存完结），JVM底层原理
cv（停滞中）
背诵小林coding--Java并发面试篇(1/5)
代码随想录——前k个高频元素，滑动窗口最大值（单调队列解法另一种实现法）

今日计划

redis高级篇（多级缓存），JVM底层原理
cv（停滞中）
背诵小林coding--Java并发面试篇(2/5)
代码随想录——二叉树的递归遍历，非递归遍历，广度优先搜索

算法——前k个高频元素

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。

示例 1:

输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]

示例 2:

输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]

//在此基础上的优化，可以用小顶堆来实现对hashmap的排序。小顶堆中剩余的元素，即是前k个频率最高的元素
class Solution {public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {//用hashmap存储元素和元素出现的次数HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for(int num : nums) {//可以用一段代码实现,如下// map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);if(map.containsKey(num)) {map.put(num,map.get(num) + 1);}else{map.put(num,1);}}// 将 HashMap 的键值对转换为 ListList<Map.Entry<Integer, Integer>> list = new ArrayList<>(map.entrySet());//可以用stream流实现排序// 使用 Stream 流实现排序// List<Map.Entry<Integer, Integer>> sortedList = list.stream()//         // 按照 Map.Entry 的值进行降序排序//        .sorted(Map.Entry.<Integer, Integer>comparingByValue().reversed())//         // 将排序后的元素收集到一个新的列表中//        .collect(Collectors.toList());// 使用 Collections.sort() 方法对值进行排序// Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<Integer, Integer>>() {//     @Override//     public int compare(Map.Entry<Integer, Integer> o1, Map.Entry<Integer, Integer> o2) {//         return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());//     }// });//最简洁的是使用Lambda表达式实现Collections.sort(list, (o1, o2) -> o2.getValue().compareTo(o1.getValue()));List<Integer> resp = new ArrayList<>();int num = 0;for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : list) {if(num == k)break;resp.add(entry.getKey());num++;}return resp.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();}
}

算法——滑动窗口最大值（单调队列解法另一种实现法）

给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回 滑动窗口中的最大值 。

示例：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {int len = nums.length;int[] res = new int[len - k + 1];Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<Integer>();//先将队列填满，将数组里面的前k个元素入队,同是保证他是一个单调队列for (int i = 0; i < k; i++) {//移除最大元素之前的元素，保证队头是最大元素while (!queue.isEmpty() && nums[i] > queue.peekLast()) {queue.pollLast();}queue.offerLast(nums[i]);}//记录目前最大元素res[0] = queue.peekFirst();for (int i = k, j = 1; i < len; i++, j++) {//移除队列最大的元素if (!queue.isEmpty() && nums[i - k] == queue.peekFirst()) {queue.pollFirst();}//移除最大元素之前的元素，保证队头是最大元素while (!queue.isEmpty() && nums[i] > queue.peekLast()) {queue.pollLast();}queue.offerLast(nums[i]);//记录数组中最大元素res[j] = queue.peekFirst();}return res;}
}