代码随想录算法训练营第12天|150. 逆波兰表达式求值、239. 滑动窗口最大值、347. 前 K 个高频元素

在补在补了

打卡Day13

1.150. 逆波兰表达式求值
2.239. 滑动窗口最大值
3.347. 前 K 个高频元素
总结

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, mul

def 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 heapq

class 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] * k
        for i in range(k - 1, -1, -1):
            res[i] = heapq.heappop(pri_que)[1]
        return res