代码随想录算法训练营Day13|239.滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素

2024-01-08 12:56:07


一、239.滑动窗口最大值

题目描述: 给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回滑动窗口中的最大值。

1. 自定义数组

讲解视频链接:滑动窗口最大值

class MyQueue {
    Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
    // 弹出数组时,比较当前要弹出的数值是否等于队列出口的数值,如果相等则弹出
    // 同时判断队列当前是否为空
    void poll(int val) {
        if (!deque.isEmpty() && val == deque.peek()) {
            deque.poll();
        }
    }
    // 添加元素时,如果添加的元素大于入口处的元素,就将入口元素弹出
    // 保证队列元素单调递减
    // 比如此时队列元素3,1,2将要入队,比1大,所以1弹出,此时队列元素为3,2
    void add(int val) {
        while (!deque.isEmpty() && val > deque.getLast()) {
            deque.removeLast();
        }
        deque.add(val);
    }
    // 队列队顶元素始终为最大值
    int peek() {
        return deque.peek();
    }
}

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if (nums.length == 1) {
            return nums;
        }
        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
        MyQueue myQueue = new MyQueue();
        // 先将前k的元素放入队列
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            myQueue.add(nums[i]);
        }
        res[num++] = myQueue.peek();
        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
            myQueue.poll(nums[i - k]);
            // 滑动窗口加入最后的元素
            myQueue.add(nums[i]);
            // 记录对应的最大值
            res[num++] = myQueue.peek();
        }
        return res;
    }
}

2. 利用双端队列手动实现单调队列

用一个单调队列来存储对应的下标,每当窗口滑动的时候,直接取队列的头部指针对应的值放入结果集即可。
单调队列类似 (tail -->) 3 --> 2 --> 1 --> 0 (–> head) (右边为头结点,元素存的是下标)。

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        ArrayDeque<Integer> deque = new ArrayDeque<>();
        int n = nums.length;
        int[] res = new int[n - k + 1];
        int idx = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // i为nums下标,是要在[i-k+1, i]中选出最大值,只需要保证两点
            // 1.队列头结点需要在[i-k+1, i]范围内,不符合则弹出
            while (!deque.isEmpty() && deque.peek() < i - k + 1) {
                deque.poll();
            }
            // 2.既然是单调,就要保证每次放进去的数组要比末尾的都大,否则也弹出
            while (!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] < nums[i]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offer(i);
            // 因为单调,当i增长到符合第一个k范围的时候,每滑动一步都将队列头结点放入结果即可
            if (i >= k - 1) {
                res[idx++] = nums[deque.peek()];
            }
        } 
        return res;
    }
}

二、347.前 K 个高频元素

题目描述: 给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素。

1.小顶锥

  • 时间复杂度: O ( n l o g k ) O(nlogk) O(nlogk)
class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        int[] result = new int[k];
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int num : nums) {
            map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
        }
        Set<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet();
        // 根据map的value值,构建于一个大顶锥(o1-o2:小顶锥,o2-01:大顶锥)
       PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2.getValue() - o1.getValue());
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : entries) {
            queue.offer(entry);
        }
        for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
            result[i] = queue.poll().getKey();
        }
        return result;
    }
}

总结

以上就是今天学习的内容,前k个高频元素的讲解,没有理解。

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_41929830/article/details/135449281
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