## day13 - 栈与队列part03-526互联

day13 - 栈与队列part03

力扣239. 滑动窗口的最大值

思路：利用单调队列，很难想的出来。

因为每次是进一个数，弹出一个数，因此没必要每次都进行排序，只需要拿到最大值即可。

用单调队列实现，是一个双向队列

pop()函数：如果要pop的值是队列头部的值，那么就弹出，否则不操作。
push()函数：如果队列尾部有比要push的数小的数，就弹出，直到没有为止
front()函数：获取头部值，也就是最大值

代码

class Solution {
public:
    class MyQueue 
    {
    public:
        deque<int> que;
        void pop(int value)
        {
            if (!que.empty() && value ==  que.front())
            {
                que.pop_front();
            }
        }
        void push (int value)
        {
            while (!que.empty() && value > que.back())
            {
                que.pop_back();
            }
            que.push_back(value);
        }
        int front()
        {
            return que.front();
        }
    };


    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        MyQueue que;
        vector<int> result;
        for (int i = 0; i < k; i++)
        {
            que.push(nums[i]);
        }
        result.push_back(que.front());
        for (int i = k; i < nums.size(); i++)
        {
            que.pop(nums[i - k]);
            que.push(nums[i]);
            result.push_back(que.front());
        }
        return result;
    }
};

力扣347. 前k个高频元素

思路：利用优先级队列，优先级队列的底层是堆，创建小顶堆，不断弹出最小的元素，保持堆中只有k个元素。最后输出优先级队列中的元素

挺复杂的，主要用的stl容器不熟

代码

// 小顶堆
class mycomparison {
public:
	bool operator()(const pair<int, int>& lhs, const pair<int, int>& rhs) {
		return lhs.second > rhs.second;
	}
};
vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
	// 要统计元素出现频率
	unordered_map<int, int> map; // map<nums[i],对应出现的次数>
	for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
		map[nums[i]]++;
	}

	// 对频率排序
	// 定义一个小顶堆，大小为k
	priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;

	// 用固定大小为k的小顶堆，扫面所有频率的数值
	for (unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++) {
		pri_que.push(*it);
		if (pri_que.size() > k) { // 如果堆的大小大于了K，则队列弹出，保证堆的大小一直为k
			pri_que.pop();
		}
	}

	// 找出前K个高频元素，因为小顶堆先弹出的是最小的，所以倒序来输出到数组
	vector<int> result(k);
	for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
		result[i] = pri_que.top().first;
		pri_que.pop();
	}
	return result;
}

注意：

自定义比较器有多种方法。优先级队列的自定义比较器与其他有所不同。
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;的含义是定义一个优先级队列，内部每个元素是pair<int, int> ，底层容器时vector<pair<int, int>，比较器时mycomparison.