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今日题目

150. 逆波兰表达式求值

题目链接：150. 逆波兰表达式求值 - 力扣（LeetCode）

思考：本题首先要理解表达式的运算顺序，观察题目给出的示例可以发现，每当遍历到一个运算符号的时候，都是此运算符的前面两个数字进行该运算操作，比如遇到["a","b","+"]，其实就是a+b这个运算表达式。每次需要计算这样的a+b并用计算结果替换这三个元素的位置，再继续找下一个运算符。

比如，["2","1","+","3","*"]，从头遍历，第一个运算符是"+"，所以先计算2+1=3，其实就变成了["3","3","*"]，那么接下来就是3*3=9，因此输出9。

按照这个逻辑，只需要存储数字，遇到运算符，就把前面存储的两个数字取出来，做运算，运算结果再存回去。

代码：

class Solution:def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:stack = []for token in tokens:if token.isdigit() or (len(token) > 1 and token[1].isdigit()):stack.append(token)else:num1 = stack.pop()num2 = stack.pop()stack.append(str(int(eval(num2+token+num1))))return int(stack.pop())

239. 滑动窗口最大值 

题目链接：239. 滑动窗口最大值 - 力扣（LeetCode）

思考：本题滑动窗口在数组中滑动时，窗口左边要弹出元素，右边要进入元素，因此使用队列来表示窗口比较合适。如果用窗口直接存元素值的话，还需要在窗口中比较所有元素的大小，由于窗口按顺序滑动，比较元素大小其实通过原始数组的下标获取元素值就可以了，因此考虑使用队列存储元素的下标就行。

首先考虑入队，每次移动一个位置，就要有一个新的元素入队。

元素入队后，当队列中的元素数超过k时，就要弹出最左侧的元素，以此保证队列中最多有k个元素。

当队列移动到的右侧位置达到k-1时，即队列已经开始走过k个元素了，每次都要记录一个当前队列中的最大值，作为结果。

如何保证被记录的元素在相邻的k个元素中为最大值呢？只需要在元素入队时进行判断，如果即将入队的元素比前一个入队的元素数值大，那么就弹出前一个元素。这样保证队中的元素始终都是越来越大的。而队中的第一个元素，就是前面k个元素中的最大值。

代码：

class Solution:def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:ans = []q = deque()for i, x in enumerate(nums):# 1.入while q and nums[q[-1]] <= x:q.pop()q.append(i)# 2.出if i-q[0] >= k:q.popleft()# 3.记录答案if i >= k-1:ans.append(nums[q[0]])return ans

347.前 K 个高频元素

题目链接：347. 前 K 个高频元素 - 力扣（LeetCode）

思考：这道题自己写很难写出来，我也是看了答案才理解思路。

这道题要做的就是1、统计元素出现的频率；2、对频率排序；3、取频率最大的前k个，输出对应的元素。

首先统计频率很容易会想到用哈希表，由于本题数组长度会很大，用数组的形式进行统计的话很不方便，因此考虑用字典统计，元素值为key，频次为value。

随后需要对频率排序，因为频率保存在了字典的value中无法直接排序，因此可以考虑新建一个字典，以频次为key，value为元素。

这样就可以对key进行排序，即频率排序。用一个list存储排序后的频率，由小到大排序，因此频率最大的元素对应list的最后位置。

每次只需要记录最大频率对应的元素，记录一次就可以将list的末位元素移除。要统计k个频率最大元素，所以统计k次就好。这里要注意的问题是，可能存在多个元素出现的频率一样，这样的话，当这个频率在前k个里面时，一下就增加了多个元素，其实已经找到了k个元素了，但是统计次数还没有到k次，这样就会出错。因此，在统计时需要保证key存在，否则无需统计k次，而且当多个元素频率相同时，这些元素都会被记录，但是只能给出k个元素，因此对于result要做切片保证只给k个结果。

代码：

class Solution:def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:# 使用字典统计数字出现次数time_dict = defaultdict(int)for num in nums:time_dict[num] += 1# 更改字典，key为出现次数，value为相应的数字的集合index_dict = defaultdict(list)for key in time_dict:index_dict[time_dict[key]].append(key)# 排序key = list(index_dict.keys())key.sort()result = []cnt = 0# 获取前k项while key and cnt != k:result += index_dict[key[-1]]cnt += 1key.pop()return result[: k]