代码随想录DAY11|150. 逆波兰表达式求值、239. 滑动窗口最大值、347. 前 K 个高频元素

1. 逆波兰表达式

力扣
用栈来实现。读到运算符就弹出栈顶的两个数字，将运算结果进栈。读到数字就进栈。最后弹出最后一个就是结果。
**注意：**Java中对字符串不能用==比较，应该用equals方法。而数字情况较多，可以放在最后。

class Solution {
    public int evalRPN(String[] tokens) {
        int n = tokens.length;
        Deque<Integer> q = new ArrayDeque<>();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            String s = tokens[i];
            if(s.equals("+")){
                q.push(q.pop() + q.pop());
            }else if(s.equals("-")){
                q.push(-q.pop() + q.pop());
            }else if(s.equals("*")){
                q.push(q.pop() * q.pop());
            }else if(s.equals("/")){
                int n1 = q.pop();
                int n2 = q.pop();
                q.push(n2 / n1);
            }else{
                q.push(Integer.valueOf(s));
            }
        }
        return q.pop();
    }
}

2.滑动窗口最大值

这道题不能用优先级队列（堆）。因为每次排序后可能会出现要弹出的元素不在队首的情况。
需要自己定义一个单调队列，遵循以下规则。

• poll():弹出的时候先判断是否队列为空。如果要pop的元素就是队首的最大值则弹出（其他更小的元素在add的时候已经从后端弹出了，就不需要实质上的pop操作）。
• add():加入队尾，同时把比val小的所有元素弹出，保证队首是最大值。
• peek():看队首的最大值。

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        int newLen = n - k + 1;
        int[] res = new int[newLen];
        int count = 0;
        MyQueue myQueue = new MyQueue();
        for(int i = 0; i < k; i++){
            myQueue.add(nums[i]);
        }
        res[count++] = myQueue.getMaxValue();
        for(int i = k; i < n; i++){
            myQueue.poll(nums[i - k]);
            myQueue.add(nums[i]);
            res[count++] = myQueue.getMaxValue();
        }
        return res;
    }
}

class MyQueue {
    Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();

    void poll(int val){
        if(!deque.isEmpty() && val == deque.peek()){
            deque.pop();
        }
    }

    void add(int val){
        while(!deque.isEmpty() && deque.getLast() < val){
            deque.removeLast();
        }
        deque.add(val);
    }

    int getMaxValue(){
        return deque.peek();
    }
}

3. 前K个高频元素

首先用一个map记录每个数字出现的频率，然后用小顶堆按照频率排序（只维护K个）。最后输出小顶堆。
**为什么不用大顶堆？**因为小顶堆是最小的在根节点，直接弹出即可。大顶堆会把要返回的最大值弹出。

/*Comparator接口说明:
 * 返回负数，形参中第一个参数排在前面；返回正数，形参中第二个参数排在前面
 * 对于队列：排在前面意味着往队头靠
 * 对于堆（使用PriorityQueue实现）：从队头到队尾按从小到大排就是最小堆（小顶堆），
 *                                从队头到队尾按从大到小排就是最大堆（大顶堆）--->队头元素相当于堆的根节点
 * */
class Solution {
    //解法1：基于大顶堆实现
    public int[] topKFrequent1(int[] nums, int k) {
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); //key为数组元素值,val为对应出现次数
        for (int num : nums) {
            map.put(num, map.getOrDefault(num,0) + 1);
        }
        //在优先队列中存储二元组(num, cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
        //出现次数按从队头到队尾的顺序是从大到小排,出现次数最多的在队头(相当于大顶堆)
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2) -> pair2[1] - pair1[1]);
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {//大顶堆需要对所有元素进行排序
            pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
        }
        int[] ans = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) { //依次从队头弹出k个,就是出现频率前k高的元素
            ans[i] = pq.poll()[0];
        }
        return ans;
    }
    //解法2：基于小顶堆实现
    public int[] topKFrequent2(int[] nums, int k) {
        Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>(); //key为数组元素值,val为对应出现次数
        for (int num : nums) {
            map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
        }
        //在优先队列中存储二元组(num, cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
        //出现次数按从队头到队尾的顺序是从小到大排,出现次数最低的在队头(相当于小顶堆)
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((pair1, pair2) -> pair1[1] - pair2[1]);
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { //小顶堆只需要维持k个元素有序
            if (pq.size() < k) { //小顶堆元素个数小于k个时直接加
                pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
            } else {
                if (entry.getValue() > pq.peek()[1]) { //当前元素出现次数大于小顶堆的根结点(这k个元素中出现次数最少的那个)
                    pq.poll(); //弹出队头(小顶堆的根结点),即把堆里出现次数最少的那个删除,留下的就是出现次数多的了
                    pq.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
                }
            }
        }
        int[] ans = new int[k];
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { //依次弹出小顶堆,先弹出的是堆的根,出现次数少,后面弹出的出现次数多
            ans[i] = pq.poll()[0];
        }
        return ans;
    }
}