代码随想录算法训练营Day10 | 239.滑动窗口的最大值、347.前K个高频元素

LeetCode 239 滑动窗口的最大值

在这里插入图片描述

本题思路: 采用单调队列来完成,单调队列就是队列里的元素顺序,是单调递减/递增的情况。
那么我们应该如何维护这个单调队列呢,此处既然是最大值,那么采用的是单调递减的队列。让队列的出口处是当前窗口的最大值。
首先我们需要自己设计一个单调队列,有三个方法

  • push():进队列

    • 进入队列的之前要先将队列中比小的元素全部移除(队列不为空的情况下),然后再进入队列。此时队头元素一定就是最大值在这里插入图片描述
  • pop():出队列

    • 出队列的意思其实就是前三个K已经获得最大值了,那么窗口应该往右移动,需要移除1,然后将 -3 加入到队列。
    • 所以我们在出队列的时候,要判断此时队头元素 是不是我们要移除的 1 ,如果是就移除,不是就不作任何处理。 在这里插入图片描述
  • getMax():获取当前窗口内的元素最大值,此时最大值就栈顶元素在这里插入图片描述

class Solution {static class MyDeque{Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();// 进队列操作void push(int val){// 进队列之前,移除从队尾开始的元素,每一个和即将入队的元素进行比较,如果比他小的,都移除while (!deque.isEmpty() && val > deque.getLast()){deque.pollLast();}deque.add(val);}// 出队列操作void pop(int val){// 就是缩减一个当前窗口的最左边的元素,因为已经判断过了,要往后移动// 如果队头元素等于窗口最左边的元素就移除,不等于,不做操作if(!deque.isEmpty() && deque.getFirst() == val){deque.pollFirst();}}int getMax(){return deque.peekFirst();}}public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {int len = nums.length - k + 1;//存放结果元素的数组int[] res = new int[len];int num = 0;//自定义队列MyDeque deque = new MyDeque();//先将前k的元素放入队列for (int i = 0; i < k; i++) {deque.push(nums[i]);}res[num++] = deque.getMax();for (int i = k; i < nums.length; i++) {//滑动窗口移除最前面的元素,移除是判断该元素是否放入队列deque.pop(nums[i - k]);//滑动窗口加入最后面的元素deque.push(nums[i]);//记录对应的最大值res[num++] = deque.getMax();}return res;}
}

LeetCode 347 前K个高频元素

在这里插入图片描述
本题思路:使用小顶堆,需要实现 PriorityQueue 中的 Comparator接口,并重新写 compare 方法,让它进行元素出现次数对比。
前 K 个高频元素:用小根堆
前 K 个低频元素:用大根堆

        PriorityQueue<int[]> priorityQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {@Overridepublic int compare(int[] o1, int[] o2) { // o1是p,o2=插入元素return o1[1] - o2[1];}});

注意: 此处如果
是 o1[1] - o2[1] 则是小根堆, 即元素出现的次数小的优先级高
是 o2[1] - o1[1] 则是大根堆, 即元素出现的次数大的优先级高

  • 首先就是遍历整个数组,将元素和对应出现的次数存入到 map 集合中
  • 然后创建一个优先级队列
  • 并且往里面插入元素,如果队列中元素小于 K 个的时候直接插入
  • 如果大于等于K个,就将即将要插入的元素的出现次数和堆顶元素(队头元素)进行比较,由于是小顶堆,所以如果即将插入的元素出现此处大于堆顶元素次数,就将堆顶元素弹出,再插入这个元素。不满足条件,就不插入
  • 知道遍历完所有的集合,此时堆中的 K 个元素,就是出现频率最高的 K 个元素,用数组返回即可
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();// 将数组放入集合中,key是元素本身,value是出现次数for (int num : nums) {map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);}// 创建一个小根堆,每一次加入一个元素,然后移除堆顶元素,因为是小根堆,所以堆顶元素是最小的PriorityQueue<int[]> priorityQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {@Overridepublic int compare(int[] o1, int[] o2) {return o2[1] - o1[1];}});for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {// 如果队列中元素少于 k 个if (priorityQueue.size() < k) {priorityQueue.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});} else {if (entry.getValue() > priorityQueue.peek()[1]) {priorityQueue.poll();priorityQueue.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});}}}int[] ans = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++) {ans[i] = priorityQueue.poll()[0];}return ans;}

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