代码随想录算法训练营第11天 |150.逆波兰表达式求值、239.互动窗口最大值、347.前k个高频元素

150.逆波兰表达式求值

根据 逆波兰表示法，求表达式的值。

有效的运算符包括 + , - , * , / 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。

说明：

整数除法只保留整数部分。 给定逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。

示例 1：

• 输入: ["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: ["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: ["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

1
2
3
4
5
6
7

逆波兰表达式：是一种后缀表达式，所谓后缀就是指运算符写在后面。

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；遇到运算符则取出栈顶两个数字进行计算，并将结果压入栈中。

class Solution
{
    int evalRPN(vector<string> &tokens)
    {
        stack<long long> st;
        for (int i = 0; i < tokens.size(); i++)
        {
            //碰到运算符号就出栈
            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(num1 + num2);
                if (tokens[i] == "-")
                    st.push(num2 - num1);
                if (tokens[i] == "*")
                    st.push(num1 * num2);
                if (tokens[i] == "/")
                    st.push(num2 / num1);
            }
            else
            {
                //碰到数字就入栈
                st.push(stoll(tokens[i]));
            }
        }
        long long result = st.top();//最后栈里面元素就是表达式运算的最终结果
        st.pop();
        return result;
    }
};

239.滑动窗口最大值

给定一个数组 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。

进阶：

你能在线性时间复杂度内解决此题吗？

提示：

• 1 <= nums.length <= 10^5
• -10^4 <= nums[i] <= 10^4
• 1 <= k <= nums.length

#include<iostream>
#include<queue>
#include<vector>
using namespace std;
class Solution
{
    class MyQueue//自定义实现单调队列
    {
    public:
        deque<int> que; // 实现单调队列
        // 判断队列不为空并且val等于队头的值(滑动窗口最大值)
        void pop(int val) // 出队
        {
            if (!que.empty() && val == que.front())
            {
                que.pop_front();
            }
        }
        void push(int val) // 入队
        {
            // 判断要入队的值和队中的值的大小,将比val小的值全部出队,这样就保证了队中的值是单调从大到小了
            while (!que.empty() && val > que.back())
            {
                que.pop_back();
            }
            que.push_back(val);
        }
        int getMaxval() // 获取滑动窗口中的最大值
        {
            return que.front();
        }
    };

    public:
    vector<int>maxSlidingWindow(vector<int>& nums,int k)
    {
        MyQueue que;
        vector<int> result;
        for (int i = 0; i <k;i++)
        {
            que.push(nums[i]);
        }
        result.push_back(que.getMaxval());//记录前k个数的最大值
        for (int i = k; i < nums.size();i++)
        {
            que.pop(nums[i - k]);//弹出队头的最大值
            que.push(nums[i]);//压入最后面的元素 
            result.push_back(que.getMaxval());//记录对应的最大值
        }
        return result;
    }
};

347.前k个高频元素

给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。

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：

• 你可以假设给定的 k 总是合理的，且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。
• 你的算法的时间复杂度必须优于 $O(n \log n)$ , n 是数组的大小。
• 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。
• 你可以按任意顺序返回答案。

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;

    }
};