LeetCode---栈与队列

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(pushpoppeekempty):

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

代码示例: 

class MyQueue {
public:
    stack<int> stIn;
    stack<int> stOut;
    /** Initialize your data structure here. */
    MyQueue() {

    }
    /** Push element x to the back of queue. */
    void push(int x) {
        stIn.push(x);
    }

    /** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
    int pop() {
        // 只有当stOut为空的时候,再从stIn里导入数据(导入stIn全部数据)
        if (stOut.empty()) {
            // 从stIn导入数据直到stIn为空
            while(!stIn.empty()) {
                stOut.push(stIn.top());
                stIn.pop();
            }
        }
        int result = stOut.top();
        stOut.pop();
        return result;
    }

    /** Get the front element. */
    int peek() {
        int res = this->pop(); // 直接使用已有的pop函数
        stOut.push(res); // 因为pop函数弹出了元素res,所以再添加回去
        return res;
    }

    /** Returns whether the queue is empty. */
    bool empty() {
        return stIn.empty() && stOut.empty();
    }
};

复杂度分析: 

  • 时间复杂度:push和empty为O(1), pop和peek为O(n)
  • 空间复杂度:O(n)

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(pushtoppop 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 。

class MyStack {
public:
    queue<int> que;
    /** Initialize your data structure here. */
    MyStack() {

    }
    /** Push element x onto stack. */
    void push(int x) {
        que.push(x);
    }
    /** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
    int pop() {
        int size = que.size();
        size--;
        while (size--) { // 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
            que.push(que.front());
            que.pop();
        }
        int result = que.front(); // 此时弹出的元素顺序就是栈的顺序了
        que.pop();
        return result;
    }

    /** Get the top element. */
    int top() {
        return que.back();
    }

    /** Returns whether the stack is empty. */
    bool empty() {
        return que.empty();
    }
};

复杂度分析: 

  • 时间复杂度:pop为O(n),其他为O(1)
  • 空间复杂度:O(n)

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:

  1. 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
  2. 左括号必须以正确的顺序闭合。
  3. 每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。

代码示例:

class Solution {
public:
    bool isValid(string s) {
        if (s.size() % 2 != 0) return false; // 如果s的长度为奇数,一定不符合要求
        stack<char> st;
        for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
            if (s[i] == '(') st.push(')');
            else if (s[i] == '{') st.push('}');
            else if (s[i] == '[') st.push(']');
            // 第三种情况:遍历字符串匹配的过程中,栈已经为空了,没有匹配的字符了,说明右括号没有找到对应的左括号 return false
            // 第二种情况:遍历字符串匹配的过程中,发现栈里没有我们要匹配的字符。所以return false
            else if (st.empty() || st.top() != s[i]) return false;
            else st.pop(); // st.top() 与 s[i]相等,栈弹出元素
        }
        // 第一种情况:此时我们已经遍历完了字符串,但是栈不为空,说明有相应的左括号没有右括号来匹配,所以return false,否则就return true
        return st.empty();
    }
};

复杂度分析: 

  • 时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(n)

1047. 删除字符串中所有相邻重复项

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。

代码示例:

法一:使用栈来存放

class Solution {
public:
    string removeDuplicates(string S) {
        stack<char> st;
        for (char s : S) {
            if (st.empty() || s != st.top()) {
                st.push(s);
            } else {
                st.pop(); // s 与 st.top()相等的情况
            }
        }
        string result = "";
        while (!st.empty()) { // 将栈中元素放到result字符串汇总
            result += st.top();
            st.pop();
        }
        reverse (result.begin(), result.end()); // 此时字符串需要反转一下
        return result;

    }
};

法二:拿字符串直接作为栈 

class Solution {
public:
    string removeDuplicates(string S) {
        string result;
        for(char s : S) {
            if(result.empty() || result.back() != s) {
                result.push_back(s);
            }
            else {
                result.pop_back();
            }
        }
        return result;
    }
};

复杂度分析: 

  • 时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(n)

 150. 逆波兰表达式 

给你一个字符串数组 tokens ,表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。

请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。

注意:

  • 有效的算符为 '+''-''*' 和 '/' 。
  • 每个操作数(运算对象)都可以是一个整数或者另一个表达式。
  • 两个整数之间的除法总是 向零截断 。
  • 表达式中不含除零运算。
  • 输入是一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。
  • 答案及所有中间计算结果可以用 32 位 整数表示。

代码示例: 

class Solution {
public:
    int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        // 力扣修改了后台测试数据,需要用longlong
        stack<long long> st; 
        for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {
            if (tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || tokens[i] == "*" || tokens[i] == "/") {
                long long num1 = st.top();
                st.pop();
                long long num2 = st.top();
                st.pop();
                if (tokens[i] == "+") st.push(num2 + num1);
                if (tokens[i] == "-") st.push(num2 - num1);
                if (tokens[i] == "*") st.push(num2 * num1);
                if (tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);
            } else {
                st.push(stoll(tokens[i]));//将其转换为 long long 类型并压入栈中
            }
        }

        int result = st.top();
        st.pop(); // 把栈里最后一个元素弹出(其实不弹出也没事)
        return result;
    }
};

复杂度分析: 

  • 时间复杂度:O(n)
  • 空间复杂度:O(n)

补充:

转换函数列表:

  1. stoi:将字符串转换为 int
  2. stol:将字符串转换为 long
  3. stoll:将字符串转换为 long long
  4. stoul:将字符串转换为 unsigned long
  5. stoull:将字符串转换为 unsigned long long
  6. stof:将字符串转换为 float
  7. stod:将字符串转换为 double
  8. stold:将字符串转换为 long double

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。

代码示例: 

class Solution {
public:
    // 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;

    }
};

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(nlogk)
  • 空间复杂度:O(n) 

补充:

 堆特性:

  • 优先队列:基于堆的数据结构,通常分为最大堆(max-heap)和最小堆(min-heap)。
    • 最大堆:父节点的值总是大于或等于其子节点的值。
    • 最小堆:父节点的值总是小于或等于其子节点的值。

区别总结: 

 

 参考如下:

代码随想录

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