在补在补了

1.150. 逆波兰表达式求值

题目链接：逆波兰表达式求值
文档讲解： 代码随想录

class Solution(object):def evalRPN(self, tokens):""":type tokens: List[str]:rtype: int"""stack = []for i in tokens:if i not in {'+', '-', '*', '/'}:stack.append(i)else:num1 = int(stack.pop())num2 = int(stack.pop())if i == '+':stack.append(num1 + num2)elif i == '-':stack.append(num2 - num1)elif i == '*':stack.append(num2 * num1)else:stack.append(num2 // num1 if num1 * num2 > 0 else - (abs(num2) // abs(num1)))    return int(stack.pop())

两个注意点：
（1）弹出的元素要进行类型转换，因为存储的是字符，要转成整型
（2）进行整除操作的时候，要考虑到负数的情况；要用绝对值整除，再取负

可以调用内置函数

from operator import add, sub, muldef div(x, y):# 使用整数除法的向零取整方式return int(x / y) if x * y > 0 else -(abs(x) // abs(y))class Solution(object):op_map = {'+': add, '-': sub, '*': mul, '/': div}def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:stack = []for token in tokens:if token not in {'+', '-', '*', '/'}:stack.append(int(token))else:op2 = stack.pop()op1 = stack.pop()stack.append(self.op_map[token](op1, op2))  # 第一个出来的在运算符后面return stack.pop()

2.239. 滑动窗口最大值

题目链接：滑动窗口最大值
文档讲解： 代码随想录

思路：暴力求解过程中，遍历一遍的复杂度为O(n × m)。大顶堆（优先级队列）会改变队列元素的顺序，会导致弹出元素的时候出现问题。使用的单调队列只维护有可能成为窗口最大值的元素，同时保持队列里的元素数值是由大到小的，与优先级队列最大的区别是不改变队列中元素的顺序。

class MyQueue:#单调队列def __init__(self):self.queue = deque() #直接使用list会超时#检查要弹出的元素是否为队列出口元素的数值def pop(self, value):if self.queue and value == self.queue[0]:self.queue.popleft()#如果push的数值大于入口元素，就将队列后端的数值弹出，直到push的数值小于入口元素值def push(self, value):while self.queue and value > self.queue[-1]:self.queue.pop()self.queue.append(value)#查询当前队列最大值，即直接返回队列前端def front(self):return self.queue[0]class Solution(object):def maxSlidingWindow(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: List[int]"""que = MyQueue()result = []#先放前k个元素for i in nums[:k]:que.push(i)result.append(que.front())for i in range(k, len(nums)):que.pop(nums[i - k])que.push(nums[i])result.append(que.front())return result

3.347. 前 K 个高频元素

题目链接：前 K 个高频元素
文档讲解： 代码随想录

暴力解法

class Solution(object):def topKFrequent(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: List[int]"""#统计出现频率time_dict = defaultdict(int)for i in nums:time_dict[i] += 1#定义字典，key为出现次数，value是对应的数字index_dict = defaultdict(list)for key in time_dict:#新字典将相同频率的数字放在同一个列表中index_dict[time_dict[key]].append(key)#升序key = list(index_dict.keys())key.sort()res = []count = 0#获取前k项# +=: 将右侧的可迭代对象中的元素追加到左侧的列表中while key and count != k:res += index_dict[key[-1]]count += len(index_dict[key[-1]])#移除列表最后一个元素key.pop()return res[:k]  

import heapqclass Solution(object):def topKFrequent(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: List[int]"""#定义字典统计频率mapping = {}for i in range(len(nums)):mapping[nums[i]] = mapping.get(nums[i], 0) + 1#定义一个大小为k的小顶堆，对频率进行排序pri_que = []for key, freq in mapping.items():heapq.heappush(pri_que, (freq, key))if len(pri_que) > k:heapq.heappop(pri_que)#找出前k个高频元素，小顶堆先弹出最小的，所以要倒数输出数组res = [0] * kfor i in range(k - 1, -1, -1):res[i] = heapq.heappop(pri_que)[1]return res

总结

在python中，栈的元素在内存中并不是连续分布的，其通常通过列表来实现，列表中的元素并不一定是连续分布的，是个动态数组，元素存储在堆内存中，并不要求连续的内存块。