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队列的应用

面试题 41 : 滑动窗口的平均值

面试题 42 : 最近请求次数

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队列的应用

队列是一种经常被使用的数据结构。如果解决某个问题时数据的插入和删除操作满足 "先进先出" 的特点，那么可以考虑用队列来存储这些数据。

例如，数组中某一长度的子数组可以看成数组的一个窗口。若给定数组 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]，那么子数组 [2, 3, 4] 就是其中一个大小为 3 的窗口。如果该窗口向右滑动一个数字，那么窗口就包含数字 [3, 4, 5]。如果继线向右滑动窗口，那么每向右滑动一个数字，都在窗口的最右边插入一个数字，同时把最左边的数字删除。由于最先添加进入滑动窗口的数字最先被删除，也就是 "先进先出"，因此数组的这种滑动窗口可以用队列表示。

 

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面试题 41 : 滑动窗口的平均值

题目：

请实现如下类型 MovingAverage，计算滑动窗口中所有数字的平均值，该类型构造函数的参数确定滑动窗口的大小，每次调用成员函数 next 时都会在滑动窗口中添加一个整数，并返回滑动窗口中所有数字的平均值。

class MovingAverage {
public:MovingAverage(int size);double next(int val);
}

示例：

输入：
inputs = ["MovingAverage", "next", "next", "next", "next"]
inputs = [[3], [1], [10], [3], [5]]
输出：
[null, 1.0, 5.5, 4.66667, 6.0]
​
解释：
MovingAverage movingAverage = new MovingAverage(3);
movingAverage.next(1);  // 返回 1.0 = 1 / 1
movingAverage.next(10);  // 返回 5.5 = (1 + 10) / 2
movingAverage.next(3);  // 返回 4.66667 = (1 + 10 + 3) / 3
movingAverage.next(5);  // 返回 6.0 = (10 + 3 + 5) / 3

代码实现：

class MovingAverage {
public:MovingAverage(int size) : capacity(size), sum(0) {}double next(int val) {if (q.size() == capacity){sum -= q.front();q.pop();}
​q.push(val);sum += val;return (double)sum / q.size();}
private:queue<int> q;int capacity;int sum;
};

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面试题 42 : 最近请求次数

题目：

请实现如下类型 RecentCounter，它是统计过去 3000ms 内的请求次数的计数器。该类型的构造函数 RecentCounter 初始化计数器，请求数初始化为 0；函数 ping(int t) 在时间 t 添加一个新请求（t 表示以毫秒为单位的时间），并返回过去 3000ms 内（时间参数范围为 [t - 3000, t]）发生的所有请求数。假设每次调用函数 ping 的参数 t 都比之前调用的参数大。

class RecentAverage {
public:RecentAverage();int ping(int t);
}

示例：

输入：
inputs = ["RecentCounter", "ping", "ping", "ping", "ping"]
inputs = [[], [1], [100], [3001], [3002]]
输出：
[null, 1, 2, 3, 3]
​
解释：
RecentCounter recentCounter = new RecentCounter();
recentCounter.ping(1);     // requests = [1]，范围是 [-2999,1]，返回 1
recentCounter.ping(100);   // requests = [1, 100]，范围是 [-2900,100]，返回 2
recentCounter.ping(3001);  // requests = [1, 100, 3001]，范围是 [1,3001]，返回 3
recentCounter.ping(3002);  // requests = [1, 100, 3001, 3002]，范围是 [2,3002]，返回 3

代码实现：

class RecentCounter {
public:int ping(int t) {q.push(t);while (q.front() < t - 3000){q.pop();}return q.size();}
private:queue<int> q;
};