leetcode——栈与队列

前言

记录一下leetcode栈与队列部分题目的刷题笔记，顺序参考代码随想录中，但不仅限于这些，可以扩展记录。

笔记记录

1、LinkedList

Java里的LinkedList可以同时作为堆栈和队列使用，因此在使用的时候总是会弄混他们的方法，这里简单总结一下作为不同数据结构时的用法：

作为队列：

（1）声明

任意两种方法：

• 一是直接声明LinkedList：
  LinkedList<T> q = new LinkedList<T>();
• 或者使用java.util.Queue接口，其底层关联到一个LinkedList实例。
  Queue<T> q = new LinkedList<T>();
  由于只暴露部分基于队列实现的接口，所以可以提供安全的队列实现。

（2）入队

void offer(T v)

（3）出队

• T poll(), 如果队列为空，则返回null
• T remove(), 如果队列为空，则抛出异常

（4）偷看

看看队首元素不移除它。

• T peek(), 如果队列为空，则返回null
• T element(), 如果队列为空，则抛出异常

（5）是否为空

• boolean isEmpty(), 空返回true，否则返回false

作为堆栈：

（1）声明

任意两种方法：

• 一是直接声明LinkedList：
  LinkedList<T> stack = new LinkedList<T>();
• 请注意，LinkedList实现的堆栈名称是Deque:
  Deque<T> stack = new LinkedList<T>();
  由于只暴露部分基于堆栈实现的接口，所以可以提供安全的队列实现。

（2）入栈

void addFirst(T v) void push(T v)

（3）出栈

• T pop()
• T poll()

（4）偷看

看看队首元素不移除它。

• T peek(), 如果队列为空，则返回null
• T element(), 如果队列为空，则抛出异常

（5）是否为空

• boolean isEmpty(), 空返回true，否则返回false

【Java】LinkedList 作为队列和堆栈的总结 - 简书 (jianshu.com)

232. 用栈实现队列

请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：

实现 MyQueue 类：

void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
int pop() 从队列的开头移除并返回元素
int peek() 返回队列开头的元素
boolean empty() 如果队列为空，返回 true ；否则，返回 false
说明：

你 只能 使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。
你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个栈，只要是标准的栈操作即可。

示例 1：

输入：
["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出：
[null, null, null, 1, 1, false]

解释：
MyQueue myQueue = new MyQueue();
myQueue.push(1); // queue is: [1]
myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
myQueue.peek(); // return 1
myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
myQueue.empty(); // return false

思路：直接模拟

class MyQueue {
    Stack<Integer> stackIn;
    Stack<Integer> stackOut;

    public MyQueue() {
        stackIn = new Stack<>();
        stackOut = new Stack<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        stackIn.push(x);
    }
    
    public int pop() {
        in2out();
        return stackOut.pop();
    }
    
    public int peek() {
        in2out();
        return stackOut.peek();
    }
    
    public boolean empty() {
        return stackIn.isEmpty() && stackOut.isEmpty();
    }

    private void in2out(){
        if(!stackOut.isEmpty()) return;
        while(!stackIn.isEmpty()){
            stackOut.push(stackIn.pop());
        }
    }
}

/**
 * Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
 * MyQueue obj = new MyQueue();
 * obj.push(x);
 * int param_2 = obj.pop();
 * int param_3 = obj.peek();
 * boolean param_4 = obj.empty();
 */

225. 用队列实现栈

请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。

实现 MyStack 类：

void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。
int pop() 移除并返回栈顶元素。
int top() 返回栈顶元素。
boolean empty() 如果栈是空的，返回 true ；否则，返回 false 。

注意：

你只能使用队列的基本操作 —— 也就是 push to back、peek/pop from front、size 和 is empty 这些操作。
你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list （列表）或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。

示例：

输入：
["MyStack", "push", "push", "top", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出：
[null, null, null, 2, 2, false]

解释：
MyStack myStack = new MyStack();
myStack.push(1);
myStack.push(2);
myStack.top(); // 返回 2
myStack.pop(); // 返回 2
myStack.empty(); // 返回 False

思路：直接模拟

其实这道题目就是用一个队列就够了。

一个队列在模拟栈弹出元素的时候只要将队列头部的元素（除了最后一个元素外） 重新添加到队列尾部，此时在去弹出元素就是栈的顺序了。

但如果使用两个队列的话，如下代码可以看出：queue2只是用来辅助队列的，并不是和前面一题一样，区别在于：

用栈实现队列：要额外注意pop操作

用队列实现栈：要额外注意push操作

class MyStack {
    Queue<Integer> queue1;
    Queue<Integer> queue2;

    public MyStack() {
        queue1 = new LinkedList<>();
        queue2 = new LinkedList<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        queue2.offer(x);//先放在辅助队列中
        while(!queue1.isEmpty()){
            queue2.offer(queue1.poll());
        }
        Queue<Integer> queueTemp;
        queueTemp = queue1;
        queue1 = queue2;
        queue2 = queueTemp;
    }
    
    public int pop() {
        return queue1.poll();
    }
    
    public int top() {
        return queue1.peek();
    }
    
    public boolean empty() {
        return queue1.isEmpty();
    }

    
}

/**
 * Your MyStack object will be instantiated and called as such:
 * MyStack obj = new MyStack();
 * obj.push(x);
 * int param_2 = obj.pop();
 * int param_3 = obj.top();
 * boolean param_4 = obj.empty();
 */

20. 有效的括号

给定一个只包括 ‘(‘，’)’，’{‘，’}’，’[‘，’]’ 的字符串 s ，判断字符串是否有效。

有效字符串需满足：

左括号必须用相同类型的右括号闭合。
左括号必须以正确的顺序闭合。

示例 1：

输入：s = "()"
输出：true

思路：栈

class Solution {
    public boolean isValid(String s) {
        Stack<Character> stack = new Stack<>();
        int n = s.length();
        for(int i=0;i<n;i++){
            char temp = s.charAt(i);
            if(temp=='('||temp=='{'||temp=='['){
                stack.push(temp);
            }else{
                if(temp==')'){
                    if(!stack.isEmpty()&&stack.peek()=='('){
                        stack.pop();
                    }else{
                        return false;
                    }
                }else if(temp=='}'){
                    if(!stack.isEmpty()&&stack.peek()=='{'){
                        stack.pop();
                    }else{
                        return false;
                    }
                }else if(temp==']'){
                    if(!stack.isEmpty()&&stack.peek()=='['){
                        stack.pop();
                    }else{
                        return false;
                    }
                }
            }
        }
        return stack.isEmpty();
    }
}

• 执行用时：1 ms, 在所有 Java 提交中击败了98.89%的用户
• 内存消耗：39.1 MB, 在所有 Java 提交中击败了94.10%的用户

1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。

在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。

在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。

示例：

输入：”abbaca”
输出：”ca”
解释：
例如，在 “abbaca” 中，我们可以删除 “bb” 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 “aaca”，其中又只有 “aa” 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 “ca”

思路：模拟栈

class Solution {
    public String removeDuplicates(String s) {
        StringBuffer stack = new StringBuffer();
        int top = -1;
        for(int i = 0 ; i < s.length(); i++){
            char temp = s.charAt(i);
            if(top>=0 &&stack.charAt(top) == temp){
                stack.deleteCharAt(top);
                --top;
            }else{
                stack.append(temp);
                ++top;
            }
        }
        return stack.toString();
    }
}

150. 逆波兰表达式求值

根据 逆波兰表示法，求表达式的值。

有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。

注意 两个整数之间的除法只保留整数部分。

可以保证给定的逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。

示例 1：

输入：tokens = ["2","1","+","3","*"]
输出：9
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：((2 + 1) * 3) = 9

思路：模拟栈

class Solution {
    public int evalRPN(String[] tokens) {
        Deque<Integer> stack = new LinkedList();
        for(int i = 0 ; i < tokens.length ; i++){
            if(tokens[i].equals("+")){
                stack.push(stack.pop() + stack.pop());
            }else if(tokens[i].equals("-")){
                stack.push(-stack.pop()+stack.pop());
            }else if(tokens[i].equals("*")){
                stack.push(stack.pop()*stack.pop());
            }else if(tokens[i].equals("/")){
                int temp1 = stack.pop();
                int temp2 = stack.pop();
                stack.push(temp2/temp1);
            }else{
                stack.push(Integer.valueOf(tokens[i]));
            }
        }
        return stack.pop();
    }
}

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组 tokens 的长度。需要遍历数组 tokens 一次，计算逆波兰表达式的值。

• 空间复杂度：O(n)，其中 n 是数组 tokens 的长度。使用栈存储计算过程中的数，栈内元素个数不会超过逆波兰表达式的长度。

239. 滑动窗口最大值

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 。

示例 1：

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]
解释：
滑动窗口的位置 最大值

---

[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7

思路：单调队列

设计单调队列的时候，pop，和push操作要保持如下规则：

• pop(value)：如果窗口移除的元素value等于单调队列的出口元素，那么队列弹出元素，否则不用任何操作
• push(value)：如果push的元素value大于入口元素的数值，那么就将队列入口的元素弹出，直到push元素的数值小于等于队列入口元素的数值为止

保持如上规则，每次窗口移动的时候，只要问que.front()就可以返回当前窗口的最大值。

为了更直观的感受到单调队列的工作过程，以题目示例为例，输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3，动画如下：

//解法一
//自定义数组
class MyQueue {
    Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
    //弹出元素时，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，如果要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：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]);
            //滑动窗口加入最后面的元素
            myQueue.add(nums[i]);
            //记录对应的最大值
            res[num++] = myQueue.peek();
        }
        return res;
    }
}

//解法二
//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++) {
            // 根据题意，i为nums下标，是要在[i - k + 1, i] 中选到最大值，只需要保证两点
            // 1.队列头结点需要在[i - k + 1, i]范围内，不符合则要弹出
            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字要比末尾的都大，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节点放入结果就行了
            if(i >= k - 1){
                res[idx++] = nums[deque.peek()];
            }
        }
        return res;
    }
}

347. 前 K 个高频元素

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。

示例 1:

输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]

思路：优先级队列（小顶堆）

这道题目主要涉及到如下三块内容：

• 要统计元素出现频率
• 对频率排序
• 找出前K个高频元素

首先统计元素出现的频率，这一类的问题可以使用map来进行统计。

然后是对频率进行排序，这里我们可以使用一种 容器适配器就是优先级队列。

什么是优先级队列呢？

其实就是一个披着队列外衣的堆，因为优先级队列对外接口只是从队头取元素，从队尾添加元素，再无其他取元素的方式，看起来就是一个队列。

而且优先级队列内部元素是自动依照元素的权值排列。那么它是如何有序排列的呢？

缺省情况下priority_queue利用max-heap（大顶堆）完成对元素的排序，这个大顶堆是以vector为表现形式的complete binary tree（完全二叉树）。

什么是堆呢？

堆是一棵完全二叉树，树中每个结点的值都不小于（或不大于）其左右孩子的值。 如果父亲结点是大于等于左右孩子就是大顶堆，小于等于左右孩子就是小顶堆。

所以大家经常说的大顶堆（堆头是最大元素），小顶堆（堆头是最小元素），如果懒得自己实现的话，就直接用priority_queue（优先级队列）就可以了，底层实现都是一样的，从小到大排就是小顶堆，从大到小排就是大顶堆。

本题我们就要使用优先级队列来对部分频率进行排序。

为什么不用快排呢， 使用快排要将map转换为vector的结构，然后对整个数组进行排序， 而这种场景下，我们其实只需要维护k个有序的序列就可以了，所以使用优先级队列是最优的。

此时要思考一下，是使用小顶堆呢，还是大顶堆？

有的同学一想，题目要求前 K 个高频元素，那么果断用大顶堆啊。

那么问题来了，定义一个大小为k的大顶堆，在每次移动更新大顶堆的时候，每次弹出都把最大的元素弹出去了，那么怎么保留下来前K个高频元素呢。

而且使用大顶堆就要把所有元素都进行排序，那能不能只排序k个元素呢？

所以我们要用小顶堆，因为要统计最大前k个元素，只有小顶堆每次将最小的元素弹出，最后小顶堆里积累的才是前k个最大元素。

寻找前k个最大元素流程如图所示：（图中的频率只有三个，所以正好构成一个大小为3的小顶堆，如果频率更多一些，则用这个小顶堆进行扫描）

class Solution {
    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
        int[] ans = 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();
        PriorityQueue<Map.Entry<Integer,Integer>>   pr = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o1.getValue() - o2.getValue());
        for(Map.Entry<Integer,Integer> entry : entries){
            pr.offer(entry);
            if(pr.size() > k){
                pr.poll();
            }
        }
        
        for(int i = k -1 ; i >= 0 ; i--){
            ans[i] = pr.poll().getKey();
        }
        return ans;
    }
}