from collections import deque
classMyQueue:def__init__(self):self.queue = deque()# 弹出的时候需要比较出口元素是否相等!相等弹出defpop(self,value):if self.queue and value == self.queue[0]:self.queue.popleft()# 维护队列中的元素的从大到小的defpush(self, value):while self.queue and value > self.queue[-1]:self.queue.pop()self.queue.append(value)deffront(self):return self.queue[0]# 先判断前面的元素弹出,在插入后面的元素classSolution:defmaxSlidingWindow1(self, nums: List[int], k:int)-> List[int]:que = MyQueue()result =[]for i inrange(k):que.push(nums[i])result.append(que.front())for i inrange(k,len(nums)):# 滑动窗口移除到最前面元素que.pop(nums[i - k])# 滑动窗口前加入最后的元素que.push(nums[i])result.append(que.front())return resultdefmaxSlidingWindow(self, nums: List[int], k:int)-> List[int]:# 自己实现单调队列que =[]result =[]for i inrange(k):while que and que[-1]< nums[i]:que.pop(-1)# list.pop()时间复杂度是o(N) 这里会超时que.append(nums[i])result.append(que[0])for i inrange(k,len(nums)):if que and que[0]== nums[i - k]:que.pop(0)while que and que[-1]< nums[i]:que.pop(-1)que.append(nums[i])result.append(que[0])return result
第一种
f =zip(d.keys(), d.values())
c =sorted(f)
第二种
a =sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
a1 =sorted(d.items(),key =lambda x:x[1],reverse =True)
import heapq
classSolution:deftopKFrequent1(self, nums: List[int], k:int)-> List[int]:dict_1 ={}res =[]for v in nums:if v in dict_1:dict_1[v]+=1else:dict_1[v]=1a1 =sorted(dict_1.items(),key =lambda x:x[1],reverse =True)# print(a1)for i in a1[:k]:res.append(i[0])return res# 使用堆来实现deftopKFrequent(self, nums: List[int], k:int)-> List[int]:map_ ={}# 统计元素出现的频率for i inrange(len(nums)):map_[nums[i]]= map_.get(nums[i],0)+1# 对map进行排序# 定义一个小顶堆 大小为kpri_que =[]for key, value in map_.items():heapq.heappush(pri_que,(value, key))iflen(pri_que)> k:# 如果堆的大小大于了K 则队列弹出,保证对大小为kheapq.heappop(pri_que)result =[0]* kfor i inrange(k -1,-1,-1):result[i]= heapq.heappop(pri_que)[1]return result
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Fuxploider 是一种开源渗透测试工具,可自动检测和利用文件上传表单缺陷。该工具能够检测允许上传的文件类型,并能够检测哪种技术最适合在所需的 Web 服务器上上传 Web Shell 或任…
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