DataWhale集训-3.队列，堆排序

最新推荐文章于 2021-09-03 14:26:11 发布

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本文深入探讨了队列和堆排序的基本概念、特性及应用。详细解析了队列的不同类型，包括顺序队列和链式队列，以及循环队列的实现方式。同时，阐述了堆排序的原理，包括小根堆和大根堆的概念，以及堆排序的具体步骤。并通过LeetCode题目的解答，展示了队列和堆排序的实际应用。

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队列与堆：学习队列思想及堆排序思想，并完成leetcode上的返回滑动口中的最大值(239)

打卡方式：提交队列与堆学习心得笔记 +LeetCode提交结果与代码

一。队列：

1.队列特点

队列是一种特殊的数据结构，不同于栈这种特殊的数据结构只能在一个位置（栈顶）删除和插入数据，队列可以在队首插入数据和队尾删除数据，而且队列具有“先进先出”的特点。

2.队列类型

首先根据队列长度是否确定进行划分，这里类似于顺序表和链表。

1.顺序队列：当队列长度确定的时候，采用顺序存储

（1）静态顺序队列：使用数组存储队列

（2）动态顺序队列：使用动态分配的指针

2.链式队列：当队列长度不确定时使用，使用链式存储

由于队列在顺序存储上的不足（删除一个元素需要将第一个元素之后的元素都往前移动，此时的复杂度是O(n)），所以引出了循环队列(复杂度为O(1))。

3.基于数组的循环队列：

所谓的循环队列，可以把数组看出一个首尾相连的圆环。

删除元素时将队首标志往后移动，比如删除元素1时下图中的绿色箭头往后移动了一个位置。

添加元素时若数组尾部已经没有空间，则考虑数组头部的空间是否空闲。

如果是，则在数组头部进行插入。比如下图中入队元素8，数组尾部没有空间，所以从数组头部插入，插入到了第一个位置。

3.队列操作：

共有两个操作：入队和出队。

例如我们有一个存储整型元素的队列，我们依次入队：{1，2，3}

添加元素时，元素只能从队尾一端进入队列，也即是2只能跟在1后面，3只能跟在2后面。
如果队列中的元素要出队：

LeetCode 239. Sliding Window Maximum

Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves right by one position. Return the max sliding window.

Example:

题目意思就是有一个固定大小k的滑动窗口，每滑动一个位置求一次窗口内元素的最大值。

求解思想：利用一个双向队列，每次元素进入队列，比已有的元素进行比较，如果比已有元素小，就弹出，否则弹出已有元素。

举个例子（k=3）：

1.入队1 [1]

2.再入队[1 3]，比较大小，出队1，[3]

3.入队-1，[3 -1]，比较大小，出队-1，[3]，输出3

从第k+1次开始，每入队比较过之后，都输出一个最大值。

完整代码：

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        vector<int> f;
        int n = nums.size();
        //如果输入数据为空，或者k大于数据长度，就返回null
        if(n == 0 || k > n)
            return f;
        deque<int> que;
        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            //如果队列非空
            if(!que.empty())
            {
                //如果此时队首元素超出窗口范围值，就弹出
                if(i >= que.front()+k)
                    que.pop_front();
                //如果队列非空且新加入的值等于或者等于队列中的元素，就弹出队列中的元素
                while(!que.empty() && nums[i] >= nums[que.back()])
                    que.pop_back();
            }
            //如果队列为空，直接加入数据
            que.push_back(i);
            //如果索引+1大于等于k时，说明此时已经到达窗口范围值，需要输出最大值
            if(i+1 >= k)
                f.push_back(nums[que.front()]);
        }
        return f;
    }
};