算法训练营（day13）

239.滑动窗口最大值

题目链接：https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/description/

给你一个整数数组 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 。

解题思路

解题过程：

本题使用 双端队列 进行解答
主要思路是 定义队列存放数组下标，再定义新数组存放窗口内最大值的下标定义的值
要满足在滑动窗口内找最大值，需要在[i - k + 1, i] 中选到最大值，不符合就要弹出
要考虑如何使队列存放最大值的下标 – 始终保持队列首部为最大值的下标 ，不符合就弹出
新数组要在 i - k + 1 >= 0 后，说明滑动窗口内已经填充足够的值，再开始存储最大值

详细代码

class Solution {
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        if(nums == null || k < 1 || nums.length < k){
            return null;
        }
        Deque<Integer> deque = new ArrayDeque<>();      //定义队列存放数组下标
        int[] res = new int[nums.length - k + 1];       //存储最大值
        int index = 0;                                  //res 的下标

        for(int i = 0; i < nums.length; i++){
            while(!deque.isEmpty() && deque.peekFirst() < i - k + 1){       //要在[i - k + 1, i] 中选到最大值
                deque.pollFirst();                      //不符合就弹出
            }
            while(!deque.isEmpty() && nums[deque.peekLast()] <= nums[i]){   //始终保持队列首部为最大值的下标
                deque.pollLast();                       //不符合就弹出
            }
            deque.offer(i);                         

            if(i >= k - 1){                             //当 i - k + 1 >= 0 时，说明滑动窗口已填充足够的值
                res[index++] = nums[deque.peekFirst()]; //每滑动一步都将队列头节点放入结果
            }
        }
        return res;
    }
}

347.前K个高频元素

题目链接：https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements/description/

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。

解题思路

解题过程：

本题使用优先级队列求解
首先是使用 map 统计每个整数的 种类key 以及 出现次数value
在 优先级队列 中存储 map 这个 二元组
根据 优先级队列 的排序规则，依次弹出 k 个优先级队列的元素，即得到结果

详细代码

解法一：使用大根堆求解

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();                //key为数组元素值,val为对应出现次数
        for(int num : nums){
            map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
        }


        //在优先队列中存储二元组(num,cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
        //出现次数按从队头到队尾的顺序是从大到小排,出现次数最多的在队头(相当于大顶堆)
        PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>((pair1, pair2) -> pair2[1] - pair1[1]);

        for(Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()){   //大顶堆需要对所有元素进行排序
            queue.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
        }
        int[] ans = new int[k];
        for(int i = 0; i < k; i++){                                //依次从队头弹出k个,就是出现频率前k高的元素
            ans[i] = queue.poll()[0];
        }
        return ans;
    }
}

解法二：使用小根堆求解

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for(int num : nums){
            map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
        }

        //在优先队列中存储二元组(num,cnt),cnt表示元素值num在数组中的出现次数
        //出现次数按从队头到队尾的顺序是从小到大排,出现次数最低的在队头(相当于小顶堆)
        PriorityQueue<int[]> queue = new PriorityQueue<>((pair1, pair2) -> pair1[1] - pair2[1]);

        for(Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()){	//小顶堆只需要维持k个元素有序
            if(queue.size() < k){                                   //小顶堆元素个数小于k个时直接加
                queue.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
            }else{
                if(entry.getValue() > queue.peek()[1]){             //当前元素出现次数大于小顶堆的根结点(这k个元素中出现次数最少的那个)
                    queue.poll();	//弹出队头(小顶堆的根结点),即把堆里出现次数最少的那个删除,留下的就是出现次数多的了
                    queue.add(new int[]{entry.getKey(), entry.getValue()});
                }
            }
        }
        int[] ans = new int[k];
        for(int i = 0; i < k; i++){
            ans[i] = queue.poll()[0];                               //依次弹出小顶堆,先弹出的是堆的根,出现次数少,后面弹出的出现次数多
        }
        return ans;
    }
}