代码随想录Day11

150. 逆波兰表达式求值

给你一个字符串数组 tokens ,表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。

请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。

注意:

有效的算符为 '+'、'-'、'*' 和 '/' 。
每个操作数(运算对象)都可以是一个整数或者另一个表达式。
两个整数之间的除法总是 向零截断 。
表达式中不含除零运算。
输入是一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。
答案及所有中间计算结果可以用 32 位 整数表示。

示例 1:

输入:tokens = ["2","1","+","3","*"]
输出:9
解释:该算式转化为常见的中缀算术表达式为:((2 + 1) * 3) = 9

示例 2:


输入:tokens = ["4","13","5","/","+"]
输出:6
解释:该算式转化为常见的中缀算术表达式为:(4 + (13 / 5)) = 6

示例 3:

输入:tokens = ["10","6","9","3","+","-11","*","/","*","17","+","5","+"]
输出:22
解释:该算式转化为常见的中缀算术表达式为:
  ((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / (12 * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / -132)) + 17) + 5
= ((10 * 0) + 17) + 5
= (0 + 17) + 5
= 17 + 5
= 22

提示:

1 <= tokens.length <= 104
tokens[i] 是一个算符("+"、"-"、"*" 或 "/"),或是在范围 [-200, 200] 内的一个整数

逆波兰表达式:

逆波兰表达式是一种后缀表达式,所谓后缀就是指算符写在后面。
平常使用的算式则是一种中缀表达式,如 ( 1 + 2 ) * ( 3 + 4 ) 。
该算式的逆波兰表达式写法为 ( ( 1 2 + ) ( 3 4 + ) * ) 。
逆波兰表达式主要有以下两个优点:

去掉括号后表达式无歧义,上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果。
适合用栈操作运算:遇到数字则入栈;遇到算符则取出栈顶两个数字进行计算,并将结果压入栈中


正解(栈)

很经典的一道栈的题
题目也大致给出了模拟的方法:
遇到数字则入栈;遇到算符则取出栈顶两个数字进行计算,并将结果压入栈中
只要按照这个思路进行模拟就没问题了;

上代码(●'◡'●)
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]));
            }
        }

        int 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;
    }
};

其实逆波兰表达式相当于是二叉树中的后序遍历;
我们可以把运算符作为中间节点,按照后序遍历的规则画出一个二叉树;

239. 滑动窗口最大值

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 1:

输入:nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出:[3,3,5,5,6,7]
解释:
滑动窗口的位置                最大值
---------------               -----
 [1  3  -1] -3  5  3  6  7      3
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7

示例 2:

输入:nums = [1], k = 1
输出:[1]

提示:

1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
1 <= k <= nums.length


暴力

暴力方法:
遍历一遍的过程中每次从窗口中再找到最大的数值;
这样很明显是\(O(nk)\)的算法;
但题目要求线性时间复杂度;

正解(单调队列)

这是一道单调队列的好题
我们需要一个队列,:
放进去窗口里的元素,然后随着窗口的移动,队列也一进一出;
每次移动之后,队列告诉我们里面的最大值是什么。
每次窗口移动的时候,调用que.pop(滑动窗口中移除元素的数值),que.push(滑动窗口添加元素的数值),然后que.front()就返回我们要的最大值。
再分析一下,队列里的元素一定是要排序的,而且要最大值放在出队口,要不然怎么知道最大值呢。
但如果把窗口里的元素都放进队列里,窗口移动的时候,队列需要弹出元素。
那么问题来了,已经排序之后的队列 怎么能把窗口要移除的元素(这个元素可不一定是最大值)弹出呢。
其实队列没有必要维护窗口里的所有元素,只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了,同时保证队列里的元素数值是由大到小的。
那么这个维护元素单调递减的队列就叫做单调队列,即单调递减或单调递增的队列。C++中没有直接支持单调队列,需要我们自己来实现一个单调队列

上代码(●'◡'●)
class Solution {
private:
    class MyQueue { //单调队列(从大到小)
    public:
        deque<int> que; // 使用deque来实现单调队列
        // 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 value) {
            if (!que.empty() && value == 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 value) {
            while (!que.empty() && value > que.back()) {
                que.pop_back();
            }
            que.push_back(value);

        }
        // 查询当前队列里的最大值 直接返回队列前端也就是front就可以了。
        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;
    }
};

再来看一下时间复杂度,使用单调队列的时间复杂度是 O(n)。

347.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]

提示:

1 <= nums.length <= 105
k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
题目数据保证答案唯一,换句话说,数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的

进阶:你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 \(O(n log n)\) ,其中 n 是数组大小。


正解(优先级队列)

这道题目主要涉及到如下三块内容:
要统计元素出现频率
对频率排序
找出前K个高频元素
首先统计元素出现的频率,这一类的问题可以使用map来进行统计。
然后是对频率进行排序,这里我们可以使用一种 容器适配器就是优先级队列。
什么是优先级队列呢?
其实就是一个披着队列外衣的堆,因为优先级队列对外接口只是从队头取元素,从队尾添加元素,再无其他取元素的方式,看起来就是一个队列。
而且优先级队列内部元素是自动依照元素的权值排列。那么它是如何有序排列的呢?
缺省情况下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)。
寻找前k个最大元素流程如图所示:(图中的频率只有三个,所以正好构成一个大小为3的小顶堆,如果频率更多一些,则用这个小顶堆进行扫描)

上代码(●'◡'●)
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: \(O(n)\)

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