代码随想录算法训练营Day13 | 栈与队列part03

本文介绍了如何使用单调队列和优先级队列解决LeetCode中的两个问题:滑动窗口最大值和前K个高频元素。作者分享了实现这两个问题的C++代码,以及遇到的思路不清和编程挑战。

239. 滑动窗口最大值

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一刷状态:未通过(思路不清晰)

思路

定义好一个单调队列(单调递减)
pop:如果pop的数值是队列的最大值,即队列的front,则将front的值pop,若不是,则不变化 。
push:因为需要保证单调递减,所以需要从后往前比对数值,如果push的值大于back的值,则将back的值pop。
难点在于单调队列的构建,把滑动窗口的滑动理解为push窗口末端元素,pop窗口的前一个元素,利用单调队列的特性,找到每一个窗口的最大值,即front的值。

class Solution {
private:
    class MyQueue{
    public:
        deque<int> dq;

        void pop(int value)
        {
            if(dq.empty()==0 && dq.front()==value)
            {
                dq.pop_front();
            }
        }

        void push(int value)
        {
            while(dq.empty()==0 && dq.back()<value)
            {
                dq.pop_back();
            }
            dq.push_back(value);
        }

        int front()
        {
            return dq.front();
        }
    };

public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        vector<int> result;
        int n = nums.size();
        if(n==0) return result;

        MyQueue queue;

        for(int i=0; i<k; i++)
        {
            queue.push(nums[i]);
        }

        result.push_back(queue.front());

        for(int i = k; i<n; i++)
        {
            queue.pop(nums[i-k]);
            queue.push(nums[i]);
            result.push_back(queue.front());
        }

        return result;
    }
};

347.前 K 个高频元素

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一刷状态:未通过(思路不清晰)

思路

使用优先级队列的特性,排列pair<nums[i], 数量>,使用小顶堆,这样子才能pop出最小的pair,然后遍历整个map,挤掉最小的pair,得到最大的topK。
难点在于自定义优先级队列priority_queue 的排序函数,注意C++的语法。

class Solution {
public:
    struct cmp{
        bool operator()(const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b)
        {
            return a.second>b.second;
        }
    };

    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int, int> map;

        for(int i=0; i<nums.size(); i++)
        {
            map[nums[i]]++;
        }

        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, cmp> priQue;

        for(auto m:map)
        {
            priQue.push(m);
            if(priQue.size()>k)
            {
                priQue.pop();
            }
        }

        vector<int> result(k);
        for(int i=k-1; i>=0; i--)
        {
            result[i] = priQue.top().first;
            priQue.pop();
        }

        return result;

    }
};
### 代码随想录算法训练营 Day20 学习内容作业 #### 动态规划专题深入探讨 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法[^1]。 #### 主要学习内容 - **背包问题系列** - 背包问题是典型的动态规划应用场景之一。这类题目通常涉及给定容量的背包以及一系列具有不同价值和重量的物品,目标是在不超过总容量的情况下最大化所选物品的价值。 - **状态转移方程构建技巧** - 构建合适的状态转移方程对于解决动态规划问题是至关重要的。这涉及到定义好dp数组(或表格),并找到从前一个状态到下一个状态之间的关系表达式[^2]。 - **优化空间复杂度方法** - 对于某些特定类型的DP问题,可以采用滚动数组等方式来减少所需的空间开销,从而提高程序效率[^3]。 #### 实战练习题解析 ##### 题目:零钱兑换 (Coin Change) 描述:给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 `-1`。 解决方案: ```python def coinChange(coins, amount): dp = [float('inf')] * (amount + 1) dp[0] = 0 for i in range(1, amount + 1): for coin in coins: if i >= coin and dp[i - coin] != float('inf'): dp[i] = min(dp[i], dp[i - coin] + 1) return dp[-1] if dp[-1] != float('inf') else -1 ``` 此段代码实现了基于自底向上的迭代方式解决问题,其中 `dp[i]` 表示达到金额 `i` 所需最小数量的硬币数目[^4]。 ##### 题目:完全平方数 (Perfect Squares) 描述:给出正整数 n ,找出若干个不同的 完全平方数 (比如 1, 4, 9 ...)使得它们的和等于n 。问至少需要几个这样的完全平方数? 解答思路同上一题类似,只是这里的“硬币”变成了各个可能的完全平方数值。 ```python import math def numSquares(n): square_nums = set([i*i for i in range(int(math.sqrt(n))+1)]) dp = [float('inf')] *(n+1) dp[0] = 0 for i in range(1,n+1): for sq in square_nums: if i>=sq: dp[i]=min(dp[i],dp[i-sq]+1); return dp[n]; ``` 这段代码同样运用了动态规划的思想去寻找最优解路径,并利用集合存储所有小于等于输入值的最大平方根内的平方数作为候选集[^5]。
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