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网站建设软件设计,哪个公司网站设计好,国内十大网站制作公司,域名注册以后如何建站239. 滑动窗口最大值 题目链接: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 。 文章讲解…

239. 滑动窗口最大值

题目链接: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

文章讲解/视频讲解:https://programmercarl.com/0239.%E6%BB%91%E5%8A%A8%E7%AA%97%E5%8F%A3%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC.html

思路

设置一个大小为k的队列queue。

在滑动窗口处于初始位置时,将初始的k个元素推入队列中:
如果队列为空或者当前元素小于队列的队尾元素,直接将nums[i]推入队列尾部;
如果当前元素大于队列的队尾元素,则循环判断,只要队列的队尾元素小于当前元素,就将当前队尾排出,直到循环判断结束,将nums[i]推入队列尾部。
此时队列的队首就是当前窗口的最大值。

滑动窗口开始移动时,开始对整数数组nums的后续元素进行遍历:
此时滑动窗口的范围为[i, i + k - 1],如果nums[i - 1]等于队首元素,则将队首排出,说明此时队首已经不在滑动窗口中了;
对于当前值nums[i],如果队列为空或nums[i]小于队列的队尾元素,直接将nums[i]推入队列尾部,如果此时队列大小大于k,将队首排出;
如果nums[i]大于队列的队尾元素,则开始循环判断,只要队列的队尾元素小于nums[i],就将当前队尾排出,直到循环判断结束,将nums[i]推入队列尾部。
同样的,每次遍历,当前队列的队首就是当前窗口的最大值。

上述方法在构建队列时,可以保证队列中的元素是单调非增的,因此队首就是当前窗口的最大值。同时,因为需要对队列的队尾做排出操作,用deque双向队列来作为队列的容器。
注:如果用vector作为容器,会超时。因为排出队首元素是o(n)复杂度的。

C++实现

class Solution {
public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {vector<int> results;deque<int> dQ;for(int i = 0;i<k;i++){if(dQ.empty() || nums[i] <= dQ.back()){dQ.push_back(nums[i]);}else{while(!dQ.empty() && dQ.back() < nums[i]) dQ.pop_back();dQ.push_back(nums[i]);}}results.push_back(dQ.front());for(int i = k;i<nums.size();i++){if(nums[i - k] == dQ.front()) dQ.pop_front();if(dQ.empty() || nums[i] <= dQ.back()){dQ.push_back(nums[i]);if(dQ.size() > k) dQ.pop_front();}else{while(!dQ.empty() && dQ.back() < nums[i]) dQ.pop_back();dQ.push_back(nums[i]);}results.push_back(dQ.front());}return results;}
};

347.前 K 个高频元素

题目链接: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。

文章讲解/视频讲解:https://programmercarl.com/0347.%E5%89%8DK%E4%B8%AA%E9%AB%98%E9%A2%91%E5%85%83%E7%B4%A0.html

思路

用小顶堆来实现。
定义一种node结构,属性分别为值和频率。
首先遍历数组,统计每个元素的出现频率,将代表每个元素的node存入数组frequents。
定义一个存储node类型的小顶堆,堆的判断标准是node之间的频率,频率越低越靠前。
遍历数组frequents,将元素不断地push进这个小顶堆中,如果小顶堆的大小大于k,则将小顶堆的堆顶排出。

最终小顶堆中的所有元素,构成了前K个高频元素。

C++实现

struct node{int value;int frequence;
};class Solution {
public:vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {auto cmp = [](node a, node b){return a.frequence > b.frequence;};priority_queue<node, vector<node>, decltype(cmp)> Q(cmp);vector<node> frequents;unordered_map<int, int> hashMap;for(int i = 0;i<nums.size();i++){hashMap[nums[i]] += 1;}for(auto p : hashMap){frequents.push_back({p.first, p.second});}for(int i = 0;i<frequents.size();i++){Q.push(frequents[i]);if(Q.size() > k) Q.pop();}vector<int> results;while(!Q.empty()){results.push_back(Q.top().value);Q.pop();}return results;}
};
http://www.hkea.cn/news/300118/

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