代码随想录算法训练营第十一天|LeetCode150. 逆波兰表达式求值，LeetCode239. 滑动窗口最大值，LeetCode347. 前 K 个高频元素

LeetCode150. 逆波兰表达式求值

题目链接：150. 逆波兰表达式求值 - 力扣（LeetCode）
文章讲解：代码随想录
视频讲解：栈的最后表演！ | LeetCode：150. 逆波兰表达式求值_哔哩哔哩_bilibili

思路：这道题考察的是后缀表达式的计算过程，首先构造一个栈，然后如果遇到数字就把数字加入到栈中，如果遇到运算符，那么就从栈中取出两个数字，然后进行运算，最后剩余在栈中的就是运算式的答案。

需要注意的点：在遇到数字时，由于原本是字符串类型，因此需要用到stoi函数，也就是string to int，转变为int类型再push。

代码：

class Solution {
public:
    int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        stack<int>st;
        for(int i=0;i<tokens.size();i++){
            if(tokens[i]=="+"||tokens[i]=="-"||tokens[i]=="*"||tokens[i]=="/"){
                int nums1=st.top();
                st.pop();
                int nums2=st.top();
                st.pop();
                if(tokens[i]=="+"){
                    st.push(nums2+nums1);
                }
                else if(tokens[i]=="-"){
                    st.push(nums2-nums1);
                }
                else if(tokens[i]=="*"){
                    st.push(nums2*nums1);
                }
                else if(tokens[i]=="/"){
                    st.push(nums2/nums1);
                }
            }
            else{
                st.push(stoi(tokens[i]));
            }
        }
        return st.top();
    }
};

LeetCode239. 滑动窗口最大值

题目链接：239. 滑动窗口最大值 - 力扣（LeetCode）
文章讲解：代码随想录
视频讲解：单调队列正式登场！| LeetCode：239. 滑动窗口最大值_哔哩哔哩_bilibili

思路：这是一道有些困难的题，需要自己构建一个单调队列，这个队列需要满足，队列的最大值在这个的队列头，然后在后面加入的元素前面不许有比自己小的元素，队列的内容要对应滑动窗口的内容，也就是我们构建的这个单调队列至少要有三个函数，pop，push和biggest，pop用于将头上的数字弹出，此时需要判断和我们需要弹出的数字是否一致，如果不一致说明在push的过程中已经挤出去了就不必再pop了。push用于在尾部插入数字，在插入之前需要将所有在自己前面比自己小的数字先pop_back挤出去，然后再插入。最后是biggest，这个其实直接return que.front()即可。

代码：

class Solution {
private:
    class MyQueue{
        public:
            deque<int>que;
            void pop(int value){
                if(!que.empty()&&value==que.front()){
                    que.pop_front();
                }
            }
            void push(int value){
                while(!que.empty()&&value>que.back()){
                    que.pop_back();
                }
                que.push_back(value);
            }
            int biggest(){
                return que.front();
            }
    };
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        MyQueue que;
        vector<int>result;
        for(int i=0;i<k;i++){
            que.push(nums[i]);
        }
        result.push_back(que.biggest());
        for(int i=k;i<nums.size();i++){
            que.pop(nums[i-k]);
            que.push(nums[i]);
            result.push_back(que.biggest());
        }
        return result;
    }
};

LeetCode347. 前 K 个高频元素

题目链接：
文章讲解：代码随想录
视频讲解：优先级队列正式登场！大顶堆、小顶堆该怎么用？| LeetCode：347.前 K 个高频元素_哔哩哔哩_bilibili

思路：首先用map存储数字和出现的频率，这一点毫无疑问，问题是如何降低排序的时间复杂度，如果直接sort的时间复杂度最低也是o（nlogn）。这个题解给出了另一种小根堆的思路，也就是堆顶的元素是最小的，而且只保留k个，多余的弹出。在输出结果的时候只需要依次pop，再反向输入result数组即可。

代码：

class Solution {
public:
    // 小顶堆
    class mycomparison {
    public:
        bool operator()(const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) {
            return lhs.second > rhs.second;
        }
    };
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        // 要统计元素出现频率
        unordered_map<int, int> map; // map<nums[i],对应出现的次数>
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            map[nums[i]]++;
        }

        // 对频率排序
        // 定义一个小顶堆，大小为k
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;

        // 用固定大小为k的小顶堆，扫面所有频率的数值
        for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
            pri_que.push(*it);
            if (pri_que.size() > 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
                pri_que.pop();
            }
        }

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

    }
};