day12|栈和队列

1. 滑动窗口最大值（单调队列）：仅维护当前队列的最大值
   from collections import deque
2. 前k个最大的元素（优先级队列）
   import heapq

239. 滑动窗口最大值

思路： 可以考虑使用暴力法进行求解，滑动窗口，自定义单调队列利用O(1)的时间复杂度求解题目的结果。
反思：

1. 巧妙的解题思路，仅维护每个序列中最大的数值即可。
2. 在每一次弹出时，如果队首是这个元素那么进行弹出，如果不是这个元素就不用进行弹出了。
3. 需要自定义一个升序队列。

from collections import deque
# collections中的deque
#list.pop()时间复杂度为O(n),这里需要使用collections.deque()
class MyQueue:
    def __init__(self):
        self.queue = deque()
    def pop(self,value):
        if self.queue and value == self.queue[0]:
            self.queue.popleft()
    def push(self,value):
        # 在入队列之前先进行出队列的判定
        while self.queue and value > self.queue[-1]:
            self.queue.pop()
        self.queue.append(value)
    
    def front(self):
        return self.queue[0]

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        que = MyQueue()
        result = []
        for i in range(k):
            que.push(nums[i])
        result.append(que.front())
        for i in range(k,len(nums)):
            que.pop(nums[i-k]) # 如果队首是这个元素那么进行弹出，如果不是这个元素就不用记性弹出了。，首先移除最前的元素
            que.push(nums[i])
            result.append(que.front())
        return result

单调队列的设计原则：
pop()：如果窗口移除的值等于单调队列的出口元素，那么队列弹出元素，否则不用任何操作
push()：如果push的值大于入口元素的数值，那么就将队列出口的元素弹出，直到push元素的数值小于等于队列入口元素的数值为止

347. 前K个高频元素

难点1： 统计频率（map）
难点2： 对频率进行排序，只需要维护k个有序的集合就可以了，没有必要对所有的顺序进行维护。（大顶堆和小顶堆）
小顶堆： 本质是一个二叉树，根节点是数值最小的元素，在push元素的时候，pop顶的元素，那么剩余的元素就是我们在维护的k个元素。每push一个元素就需要pop一个元素。

# 大顶堆和小顶堆的区分情况
import heapq
class Solution:
    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        #要统计元素出现频率
        map_ = {} #nums[i]:对应出现的次数
        for i in range(len(nums)):
            map_[nums[i]] = map_.get(nums[i], 0) + 1
        
        #对频率排序
        #定义一个小顶堆，大小为k
        pri_que = [] #小顶堆
        
        #用固定大小为k的小顶堆，扫描所有频率的数值
        for key, freq in map_.items():
            heapq.heappush(pri_que, (freq, key))
            if len(pri_que) > 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
                heapq.heappop(pri_que)
        
        #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
        result = [0] * k
        for i in range(k-1, -1, -1):
            result[i] = heapq.heappop(pri_que)[1]
        return result

大小顶堆的创建：https://blog.youkuaiyun.com/wqylry/article/details/100007328
从二叉树到大小顶堆的调整
也可以直接使用heapq模块进行优先级队列的创建。

python collections库介绍

介绍： 实现特定目标的容器，在python内置的基础数据类型和方法上提供额外的高性能数据类型。

import collections
print(collections.__all__)
['deque', 'defaultdict', 'namedtuple', 'UserDict', 'UserList', 
'UserString', 'Counter', 'OrderedDict', 'ChainMap']

常用的两个模块deque和Counter

1. deque：类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

from collections import deque
a = deque('abc')
a.append('d') # 在末尾添加元素
a.appendleft('d') # 将元素添加到左端
a.clear() # 移除所有的元素
a.copy() # 创建一份浅拷贝
a.count('a') # 统计a中等于‘a’的个数
a.index('a')
a.insert(a.'x')
a.pop()
a.popleft() # 如果没有元素则引发IndexError

2. Counter：字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能，可以用来进行统计计数

#上述这样计算有点嘛，下面的方法更简单，直接计算就行
L = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'] 
Counter(L)
> Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}