栈与队列

232.用栈实现队列

leetcode题目链接

使用栈实现队列的下列操作：

  • push(x) — 将一个元素放入队列的尾部。
  • pop() — 从队列首部移除元素。
  • peek() — 返回队列首部的元素。
  • empty() — 返回队列是否为空。

思路草稿

用栈实现队列

题解

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class MyQueue {

    Stack<Integer> stackIn;
    Stack<Integer> stackOut;

    public MyQueue() {
        stackIn = new Stack<>();
        stackOut = new Stack<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        stackIn.push(x);
    }
    
    public int pop() {
        dumpStackIn();
        return stackOut.pop();
    }
    
    public int peek() {
        dumpStackIn();
        return stackOut.peek();
    }
    
    public boolean empty() {
        if(stackIn.isEmpty()&&stackOut.isEmpty()){
            return true;
        }
        return false;
    }

    private void dumpStackIn(){
        if(!stackOut.isEmpty()){
            return;
        }
        while(!stackIn.isEmpty()){
            stackOut.push(stackIn.pop());
        }
    }
}

/**
 * Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
 * MyQueue obj = new MyQueue();
 * obj.push(x);
 * int param_2 = obj.pop();
 * int param_3 = obj.peek();
 * boolean param_4 = obj.empty();
 */

225.用队列实现栈

leetcode题目链接

使用队列实现栈的下列操作：

  • push(x) — 元素 x 入栈
  • pop() — 移除栈顶元素
  • top() — 获取栈顶元素
  • empty() — 返回栈是否为空

思路草稿

一个队列

用队列实现栈I

两个队列

用队列实现栈II

题解

一个队列

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class MyStack {

    Queue<Integer> queue;

    public MyStack() {
        queue = new LinkedList<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        queue.offer(x);
        int size = queue.size();
        while(size-->1){
            queue.offer(queue.poll());
        }
    }
    
    public int pop() {
        return queue.poll();
    }
    
    public int top() {
        // 栈顶即队头
        return queue.peek();
    }
    
    public boolean empty() {
        return queue.isEmpty();
    }
}

/**
 * Your MyStack object will be instantiated and called as such:
 * MyStack obj = new MyStack();
 * obj.push(x);
 * int param_2 = obj.pop();
 * int param_3 = obj.top();
 * boolean param_4 = obj.empty();
 */

两个队列

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class MyStack {

    Queue<Integer> queue1; // 栈顶元素
    Queue<Integer> queue2; // 栈元素顺序

    public MyStack() {
        queue1 = new LinkedList<>();
        queue2 = new LinkedList<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        queue2.offer(x);
        while(!queue1.isEmpty()){
            queue2.offer(queue1.poll());
        }

        Queue<Integer> temp;
        temp = queue1;
        queue1 = queue2;
        queue2 = temp;

    }
    
    public int pop() {
        return queue1.poll();
    }
    
    public int top() {
        // 栈顶即队头
        return queue1.peek();
    }
    
    public boolean empty() {
        return queue1.isEmpty();
    }
}

/**
 * Your MyStack object will be instantiated and called as such:
 * MyStack obj = new MyStack();
 * obj.push(x);
 * int param_2 = obj.pop();
 * int param_3 = obj.top();
 * boolean param_4 = obj.empty();
 */

20.有效的括号

leetcode题目链接

给定一个只包括 ‘(‘，’)’，’{‘，’}’，’[‘，’]’ 的字符串，判断字符串是否有效。

有效字符串需满足：

  • 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
  • 左括号必须以正确的顺序闭合。
  • 注意空字符串可被认为是有效字符串。

思路草稿

有效的括号

题解

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class Solution {
    public boolean isValid(String s) {
        Stack<Character> stack = new Stack<>();

        for(int i = 0;i<s.length();i++){
            char ch = s.charAt(i);
            if(ch == '('){
                stack.push(')');
            } else if(ch == '['){
                stack.push(']');
            } else if(ch == '{'){
                stack.push('}');
            } else if(stack.isEmpty() || stack.peek()!=ch){
                return false;
            } else {
                stack.pop();
            }
        }

        return stack.isEmpty();
    }
}

1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

leetcode题目链接

给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。

在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。

在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。

示例：

  • 输入：”abbaca”
  • 输出：”ca”
  • 解释：例如，在 “abbaca” 中，我们可以删除 “bb” 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 “aaca”，其中又只有 “aa” 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 “ca”。

思路草稿

删除字符串中的所有相邻重复项

题解

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class Solution {
    public String removeDuplicates(String s) {
        Stack<Character> stack = new Stack<>();

        for(int i = 0;i<s.length();i++){
            char ch = s.charAt(i);

            if(stack.isEmpty() || stack.peek()!=ch){
                stack.push(ch);
            } else {
                stack.pop();
            }
        }

        String res = "";

        while(!stack.isEmpty()){
            res = stack.pop()+res;
        }

        return res;
    }
}

150. 逆波兰表达式求值

leetcode题目链接

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。

思路草稿

逆波兰表达式求值

题解

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class Solution {
    public int evalRPN(String[] tokens) {
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();

        for (String token : tokens){
            if("+".equals(token)){
                stack.push(stack.pop()+stack.pop());
            } else if("-".equals(token)){ // 先出栈的是减数
                stack.push(-stack.pop()+stack.pop());
            } else if("*".equals(token)){
                stack.push(stack.pop()*stack.pop());
            } else if("/".equals(token)){
                int temp1 = stack.pop(); // 除数
                int temp2 = stack.pop(); // 被除数
                stack.push(temp2/temp1);
            } else {
                // 数字入栈
                stack.push(Integer.valueOf(token));
            }
        }
        // 最后剩下的元素即是运算结果
        return stack.pop();
    }
}

239. 滑动窗口最大值

leetcode题目链接

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。

思路草稿

滑动窗口最大值

主要思想是队列没有必要维护窗口里的所有元素，只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了，同时保证队列里的元素数值是由大到小的。

那么这个维护元素单调递减的队列就叫做单调队列，即单调递减或单调递增的队列。

设计单调队列的时候，pop和push操作要保持如下规则：

  1. pop(value)：如果窗口移除的元素value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
  2. push(value)：如果push的元素value大于入口元素的数值，那么就将队列入口的元素弹出，直到push元素的数值小于等于队列入口元素的数值为止

题解

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class MyDequeue {
    Deque<Integer> dequeue = new LinkedList<>();

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

    void push(int val){
        while(!dequeue.isEmpty()&&val>dequeue.getLast()){
            dequeue.removeLast();
        }
        dequeue.add(val);
    }

    int maxVal(){
        return dequeue.peek();
    }
}

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if(nums.length==1){
            return nums;
        }

        int len = nums.length - k + 1;

        int[] res = new int[len];

        int count = 0;
        MyDequeue myDequeue = new MyDequeue();

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

        res[count++] = myDequeue.maxVal();

        for(int i = k; i<nums.length;i++){
            myDequeue.pop(nums[i-k]);
            myDequeue.push(nums[i]);
            res[count++] = myDequeue.maxVal();
        }

        return res;
    }
}

347.前 K 个高频元素

leetcode题目链接

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]

思路草稿

前K个高频元素

优先级队列就是一个披着队列外衣的堆，因为优先级队列对外接口只是从队头取元素，从队尾添加元素，再无其他取元素的方式，看起来就是一个队列，且内部元素是自动依照元素的权值排列。

堆是一棵完全二叉树，树中每个结点的值都不小于（或不大于）其左右孩子的值。 如果父亲结点是大于等于左右孩子就是大顶堆，小于等于左右孩子就是小顶堆。

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/*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;
    }
}