当前位置: 首页 > article >正文

代码随想录_栈与队列

栈与队列

232.用栈实现队列

232. 用栈实现队列

使用栈实现队列的下列操作:

push(x) – 将一个元素放入队列的尾部。
pop() – 从队列首部移除元素。
peek() – 返回队列首部的元素。
empty() – 返回队列是否为空。

思路: 定义两个栈: 入队栈, 出队栈, 控制出入栈顺序, 进入的元素倒两次就是原顺序

代码:

class MyQueue {Stack<Integer> in;Stack<Integer> out;public MyQueue() {in = new Stack<>();out = new Stack<>();}public void push(int x) {in.push(x);}public int pop() {inToOut();return out.pop();}public int peek() {inToOut();return out.peek();}private void inToOut() {// out非空时不能往里面倒, 出的时候要先把out里的出完, 再倒入// 否则原来的数据会被覆盖if(!out.isEmpty()) return;while(!in.isEmpty()) {out.push(in.pop());}}public boolean empty() {return in.isEmpty() && out.isEmpty();}
}

225. 用队列实现栈

225. 用队列实现栈

使用队列实现栈的下列操作:

  • push(x) – 元素 x 入栈
  • pop() – 移除栈顶元素
  • top() – 获取栈顶元素
  • empty() – 返回栈是否为空

思路: 每次pop, peek都要reposition

代码:

class MyStack {Queue<Integer> queue;public MyStack() {queue = new LinkedList<>();}public void push(int x) {queue.offer(x);}public int pop() {reposition();// 每次pop时将队列前size - 1个放到队列末尾return queue.poll();}public int top() {reposition();// 每次pop时将队列前size - 1个放到队列末尾int n = queue.poll();queue.offer(n);return n;}public boolean empty() {return queue.isEmpty();}private void reposition() {int size = queue.size();size--;while(size-- > 0) {queue.offer(queue.poll());}}
}

20. 有效的括号

20. 有效的括号

给定一个只包括 ‘(’,‘)’,‘{’,‘}’,‘[’,‘]’ 的字符串,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。
  • 注意空字符串可被认为是有效字符串。

思路:

一共有三种情况:

  • 字符串里左方向的括号多余了 ,所以不匹配。

  • 括号没有多余,但是 括号的类型没有匹配上。

  • 字符串里右方向的括号多余了,所以不匹配。

    每一个左括号, 压入对应的右括号, 当开始遍历右括号时, 按照如下方式和栈中元素进行对比

代码:

class Solution {public boolean isValid(String s) {// 0. 剪枝int len = s.length();if(len % 2 != 0) return false;// 长度为奇数, 则一定不能匹配// 1. 初始化栈Stack<Character> stack = new Stack<>();// 2. 遍历每一个字符for(int i = 0;i < len;i++) {// 2.1 每一个左括号, 压入对应的右括号if(s.charAt(i) == '(') {stack.push(')');}else if(s.charAt(i) == '[') {stack.push(']');}else if(s.charAt(i) == '{') {stack.push('}');// 2.2 每一个右括号, 查看栈中对应的右括号是否相等}else if(stack.isEmpty() || s.charAt(i) != stack.peek()) {// 不能是s.pop,否则在判断时就会将元素弹出return false;}else {// 右括号匹配, 出栈stack.pop();}}// 3. 遍历完后, 查看栈中是否还有右括号(左括号多余)return stack.isEmpty();}
}

1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

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”。

法一: 栈

思路: 用字符串模拟栈(也可以直接用栈, 需要再转为字符串)进行"消消乐", 留下的就是最终的字符串

代码:

class Solution {public String removeDuplicates(String s) {// 1. 定义字符串模拟栈StringBuilder sb = new StringBuilder();// 2. 遍历s的每一位, 与栈进行消除int top = -1;for(int i = 0;i < s.length();i++) {if(top >= 0 && s.charAt(i) == sb.charAt(top)) {sb.deleteCharAt(top--);}else {sb.append(s.charAt(i));top++;}}// 3. 返回return sb.toString();}
}

法二:双指针

思路: 快指针指向原字符串要处理的字符, 慢指针指向新的字符串, 当新字符串出现相邻相等的情况, 则将两个同时排除, 回退到第一次出现该字符的位置, 继续遍历原字符串的下一个字符, 否则, 快慢指针同时往前走.

代码:

class Solution {public String removeDuplicates(String s) {// 1. 初始化char[] str = s.toCharArray();int fast = 0,slow = 0;// 2. 遍历原字符串while(fast < str.length) {str[slow] = str[fast++];// 2.1 新的字符串出现成对可消除, 走到第一次出现的位置, 覆盖(同时消除)if(slow > 0 && str[slow] == str[slow - 1]) {slow--;}else{// 2.2 没有可消除的字符, fast slow都往后走slow++;}}// 3. 返回return new String(str,0,slow);}
}

150. 逆波兰表达式求值

150. 逆波兰表达式求值

根据 逆波兰表示法,求表达式的值。

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

说明:

整数除法只保留整数部分。 给定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: [“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: 栈, 每遇到一个操作符, 就对栈中的两个数组进行计算, 注意: 栈中的顺序与原来后缀表达式计算顺序相反, 因此弹出来的两个数字运算时交换顺序注意: 栈中的顺序与原来后缀表达式计算顺序相反, 因此弹出来的两个数字运算时交换顺序.

代码:

class Solution {public int evalRPN(String[] tokens) {// 0. 剪枝if(tokens.length == 1) return Integer.valueOf(tokens[0]);// 1. 定义栈Stack<Integer> sk = new Stack<>();// 2. 逐个处理for(String s : tokens) {// 2.1 处理运算符if("+".equals(s) || "-".equals(s) || "*".equals(s) || "/".equals(s)) {// 注意: 栈中的顺序与原来后缀表达式计算顺序相反, 因此弹出来的两个数字运算时交换顺序int n = sk.pop();int m = sk.pop();if("+".equals(s)) {sk.push(m + n);}else if("-".equals(s)) {sk.push(m - n);}else if("*".equals(s)) {sk.push(m * n);}else if("/".equals(s)) {sk.push(m / n);}}else {// 2.2 处理数字sk.push(Integer.valueOf(s));}}// 3. 返回return sk.pop();}
}

239. 滑动窗口最大值

239. 滑动窗口最大值

给定一个数组 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。

进阶:

你能在线性时间复杂度内解决此题吗?

提示:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • 1 <= k <= nums.length

思路: 单调队列, 保证队头为窗口内最大值, 保证每次队列内有不多于k个元素

代码:

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {// 1. 定义容器ArrayDeque<Integer> q = new ArrayDeque<>();int n = nums.length,index = 0;int[] ans = new int[n - k + 1];// 2. 循环遍历for(int i = 0;i < n;i++) {// 2.1 出: 将不符合窗口范围的移出while(!q.isEmpty() && q.peek() < (i - k + 1)) q.poll();// 2.2 入: 先将比该数值小的从后往前依次移出(保证单调), 再放入while(!q.isEmpty() && nums[q.peekLast()] < nums[i]) q.pollLast();q.offer(i);// 2.3 收集: 当窗口中走够k个元素时, 开始收集if(i >= k - 1) ans[index++] = nums[q.peek()];}// 3. 返回return ans;}
}

347.前 K 个高频元素

347. 前 K 个高频元素

给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素。

示例 1:

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

示例 2:

  • 输入: nums = [1], k = 1
  • 输出: [1]

思路: map统计num及其出现次数, PriorityQueue用作小顶堆, 维护前k个出现次数最多的entry

代码:

class Solution {public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {// 1. 定义容器int[] ans = new int[k];Map<Integer,Integer> map = new HashMap<>();PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o1[1] - o2[1]);// 2. 填充mapfor(int num : nums) {map.put(num,map.getOrDefault(num,0) + 1);}// 3. 填充pqSet<Map.Entry<Integer,Integer>> entries = map.entrySet();for(Map.Entry<Integer,Integer> e : entries) {int[] t = new int[2];t[0] = e.getKey();t[1] = e.getValue();pq.offer(t);// 维持小顶堆中3个出现次数最多元素if(pq.size() > k) pq.poll();}// 4. 返回for(int i = 0;i < k;i++) {ans[i] = pq.poll()[0];}return ans;}
}

相关文章:

代码随想录_栈与队列

栈与队列 232.用栈实现队列 232. 用栈实现队列 使用栈实现队列的下列操作&#xff1a; push(x) – 将一个元素放入队列的尾部。 pop() – 从队列首部移除元素。 peek() – 返回队列首部的元素。 empty() – 返回队列是否为空。 思路: 定义两个栈: 入队栈, 出队栈, 控制出入…...

Ubuntu 手动安装 Open WebUI 完整指南

Ubuntu 手动安装 Open WebUI 完整指南 前提条件 在安装 Open WebUI 之前&#xff0c;请确保您的系统满足以下要求&#xff1a; Ubuntu 22.04 LTS 或更高版本Python 3.10Node.js 18Git至少 4GB 内存足够的磁盘空间&#xff08;推荐 20GB 以上&#xff09; 安装步骤 1. 更新…...

【Oracle篇】使用Hint对优化器的执行计划进行干预(含单表、多表、查询块、声明四大类Hint干预)

&#x1f4ab;《博主介绍》&#xff1a;✨又是一天没白过&#xff0c;我是奈斯&#xff0c;从事IT领域✨ &#x1f4ab;《擅长领域》&#xff1a;✌️擅长阿里云AnalyticDB for MySQL(分布式数据仓库)、Oracle、MySQL、Linux、prometheus监控&#xff1b;并对SQLserver、NoSQL(…...

论文阅读(九):通过概率图模型建立连锁不平衡模型和进行关联研究:最新进展访问之旅

1.论文链接&#xff1a;Modeling Linkage Disequilibrium and Performing Association Studies through Probabilistic Graphical Models: a Visiting Tour of Recent Advances 摘要&#xff1a; 本章对概率图模型&#xff08;PGMs&#xff09;的最新进展进行了深入的回顾&…...

【信息系统项目管理师-选择真题】2005上半年综合知识答案和详解

更多内容请见: 备考信息系统项目管理师-专栏介绍和目录 文章目录 【第1题】【第2~3题】【第4~6题】【第7题】【第8题】【第9题】【第10~11题】【第12题】【第13题】【第14题】【第15题】【第16题】【第17题】【第18~19题】【第20题】【第21~22题】【第23题】【第24~25题】【第…...

【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第006期 对比绘柱状图 (只需替换数据)

1. 简介 柱状图作为科研论文中常用的实验结果对比图&#xff0c;本文采用了3组实验对比的效果展示图&#xff0c;代码已调试好&#xff0c;只需替换数据即可生成相关柱状图&#xff0c;为科研加分。通过获得Nature配色的柱状图&#xff0c;让你的论文看起来档次更高&#xff0…...

【Elasticsearch】 Intervals Query

Elasticsearch Intervals Query 返回基于匹配术语的顺序和接近度的文档。 intervals 查询使用 匹配规则&#xff0c;这些规则由一小组定义构建而成。这些规则然后应用于指定 field 中的术语。 这些定义生成覆盖文本中术语的最小间隔序列。这些间隔可以进一步由父源组合和过滤…...

YOLOv8源码修改(4)- 实现YOLOv8模型剪枝(任意YOLO模型的简单剪枝)

目录 前言 1. 需修改的源码文件 1.1添加C2f_v2模块 1.2 修改模型读取方式 1.3 增加 L1 正则约束化训练 1.4 在tensorboard上增加BN层权重和偏置参数分布的可视化 1.5 增加剪枝处理文件 2. 工程目录结构 3. 源码文件修改 3.1 添加C2f_v2模块和模型读取 3.2 添加L1正则…...

数论问题80

命题1&#xff0c;证明&#xff0c;方程(2x)^(2x)-1y^(z1)没有正整数解。 分析:设x&#xff0c;y&#xff0c;z∈Z满足方程&#xff0c;当x1时&#xff0c;3y^(z1)&#xff0c;无论任意y&#xff0c;z取任意正整数值&#xff0c;3y^(z1)都不成立。方程左端分解因式&#xff0c;…...

后端token校验流程

获取用户信息 前端中只有 await userStore.getInfo() 表示从后端获取数据 在页面中找到info对应的url地址&#xff0c;在IDEA中查找 这里是getInfo函数的声明&#xff0c;我们要找到这个函数的使用&#xff0c;所以点getInfo() Override public JSONObject getInfo() {JSO…...

Ansible自动化运维实战--通过role远程部署nginx并配置(8/8)

文章目录 1、准备工作2、创建角色结构3、编写任务4、准备配置文件&#xff08;金甲模板&#xff09;5、编写变量6、编写处理程序7、编写剧本8、执行剧本Playbook9、验证-游览器访问每台主机的nginx页面 在 Ansible 中&#xff0c;使用角色&#xff08;Role&#xff09;来远程部…...

C语言自定义数据类型详解(二)——结构体类型(下)

书接上回&#xff0c;前面我们已经给大家介绍了如何去声明和创建一个结构体&#xff0c;如何初始化结构体变量等这些关于结构体的基础知识。下面我们将继续给大家介绍和结构体有关的知识&#xff1a; 今天的主题是&#xff1a;结构体大小的计算并简单了解一下位段的相关知识。…...

OpenFeign的工作原理是什么?它第一次加载的时候为什么慢?

OpenFeign的工作原理是什么&#xff1f;它第一次加载的时候为什么慢&#xff1f; OpenFeign的工作原理 接口定义&#xff1a; 开发者定义一个接口&#xff0c;并使用 FeignClient 注解指定该接口所对应的微服务名称。在接口的方法上添加 HTTP 方法相关的注解&#xff08;如 …...

LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术

标题&#xff1a;“LLM架构与优化&#xff1a;从理论到实践的关键技术” 文章信息摘要&#xff1a; 文章探讨了大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;开发与应用中的关键技术&#xff0c;包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论&#xff0c;以…...

Maven的单元测试

1. 单元测试的基本概念 单元测试&#xff08;Unit Testing&#xff09; 是一种软件测试方法&#xff0c;专注于测试程序中的最小可测试单元——通常是单个类或方法。通过单元测试&#xff0c;可以确保每个模块按预期工作&#xff0c;从而提高代码的质量和可靠性。 2.安装和配…...

Jetson Xavier NX 安装 CUDA 支持的 PyTorch 指南

本指南将帮助开发者完成在 Jetson Xavier NX 上安装 CUDA 支持的 PyTorch。 安装方法 在 Jetson 上安装 Pytorch 只有两种方法。 一种是直接安装他人已经编译好的 PyTorch 轮子&#xff1b;一种是自己从头开始开始构建 PyTorch 轮子并且安装。 使用轮子安装 可以从我的 Gi…...

AI协助探索AI新构型的自动化创新概念

训练AI自生成输出模块化代码&#xff0c;生成元代码级别的AI功能单元代码&#xff0c;然后再由AI组织为另一个AI&#xff0c;实现AI开发AI的能力&#xff1b;用AI协助探索迭代新构型AI将会出现&#xff0c;并成为一种新的技术路线潮流。 有限结点&#xff0c;无限的连接形式&a…...

Kafka 压缩算法详细介绍

文章目录 一 、Kafka 压缩算法概述二、Kafka 压缩的作用2.1 降低网络带宽消耗2.2 提高 Kafka 生产者和消费者吞吐量2.3 减少 Kafka 磁盘存储占用2.4 减少 Kafka Broker 负载2.5 降低跨数据中心同步成本 三、Kafka 压缩的原理3.1 Kafka 压缩的基本原理3.2. Kafka 压缩的工作流程…...

GWO优化GRNN回归预测matlab

灰狼优化算法&#xff08;Grey Wolf Optimizer&#xff0c;简称 GWO&#xff09;&#xff0c;是一种群智能优化算法&#xff0c;由澳大利亚格里菲斯大学的 Mirjalii 等人于 2014 年提出。该算法的设计灵感源自灰狼群体的捕食行为&#xff0c;核心思想在于模拟灰狼社会的结构与行…...

Unity 粒子特效在UI中使用裁剪效果

1.使用Sprite Mask 首先建立一个粒子特效在UI中显示 新建一个在场景下新建一个空物体&#xff0c;添加Sprite Mask组件&#xff0c;将其的Layer设置为UI相机渲染的UI层&#xff0c; 并将其添加到Canvas子物体中&#xff0c;调整好大小&#xff0c;并选择合适的Sprite&#xff…...

【大厂AI实践】OPPO:大规模知识图谱及其在小布助手中的应用

导读&#xff1a;OPPO知识图谱是OPPO数智工程系统小布助手团队主导、多团队协作建设的自研大规模通用知识图谱&#xff0c;目前已达到数亿实体和数十亿三元组的规模&#xff0c;主要落地在小布助手知识问答、电商搜索等场景。 本文主要分享OPPO知识图谱建设过程中算法相关的技…...

C# 添加、替换、提取、或删除Excel中的图片

在Excel中插入与数据相关的图片&#xff0c;能将关键数据或信息以更直观的方式呈现出来&#xff0c;使文档更加美观。此外&#xff0c;对于已有图片&#xff0c;你有事可能需要更新图片以确保信息的准确性&#xff0c;或者将Excel 中的图片单独保存&#xff0c;用于资料归档、备…...

AI大模型开发原理篇-5:循环神经网络RNN

神经概率语言模型NPLM也存在一些明显的不足之处:模型结构简单&#xff0c;窗口大小固定&#xff0c;缺乏长距离依赖捕捉&#xff0c;训练效率低&#xff0c;词汇表固定等。为了解决这些问题&#xff0c;研究人员提出了一些更先进的神经网络语言模型&#xff0c;如循环神经网络、…...

赛博算卦之周易六十四卦JAVA实现:六幺算尽天下事,梅花化解天下苦。

佬们过年好呀~新年第一篇博客让我们来场赛博算命吧&#xff01; 更多文章&#xff1a;个人主页 系列文章&#xff1a;JAVA专栏 欢迎各位大佬来访哦~互三必回&#xff01;&#xff01;&#xff01; 文章目录 #一、文化背景概述1.文化起源2.起卦步骤 #二、卦象解读#三、just do i…...

iperf 测 TCP 和 UDP 网络吞吐量

注&#xff1a;本文为 “iperf 测网络吞吐量” 相关文章合辑。 未整理去重。 使用 iperf3 监测网络吞吐量 Tom 王 2019-12-21 22:23:52 一 iperf3 介绍 (1.1) iperf3 是一个网络带宽测试工具&#xff0c;iperf3 可以擦拭 TCP 和 UDP 带宽质量。iperf3 可以测量最大 TCP 带宽…...

内外网文件摆渡企业常见应用场景和对应方案

在如今的企业环境中&#xff0c;内外网文件摆渡的需求越来越常见&#xff0c;也变得越来越重要。随着信息化的不断推进&#xff0c;企业内部和外部之间的数据交换越来越频繁&#xff0c;如何安全、高效地进行文件传输成了一个关键问题。今天&#xff0c;咱就来聊聊内外网文件摆…...

【微服务与分布式实践】探索 Sentinel

参数设置 熔断时长 、最小请求数、最大RT ms、比例阈值、异常数 熔断策略 慢调⽤⽐例 当单位统计时⻓内请求数⽬⼤于设置的最⼩请求数⽬&#xff0c;并且慢调⽤的⽐例⼤于阈值&#xff0c;则接下来的熔断时⻓内请求会⾃动被熔断 异常⽐例 当单位统计时⻓内请求数⽬⼤于设置…...

论文阅读(十五):DNA甲基化水平分析的潜变量模型

1.论文链接&#xff1a;Latent Variable Models for Analyzing DNA Methylation 摘要&#xff1a; 脱氧核糖核酸&#xff08;DNA&#xff09;甲基化与细胞分化密切相关。例如&#xff0c;已经观察到肿瘤细胞中的DNA甲基化编码关于肿瘤的表型信息。因此&#xff0c;通过研究DNA…...

Android View 的事件分发机制解析

前言&#xff1a;当一个事件发生时&#xff08;例如触摸屏幕&#xff09;&#xff0c;事件会从根View&#xff08;通常是Activity的布局中的最顶层View&#xff09;开始&#xff0c;通过一个特定的路径传递到具体的View&#xff0c;这个过程涉及到三个关键的阶段&#xff1a;事…...

内容检索(2025.01.30)

随着创作数量的增加&#xff0c;博客文章所涉及的内容越来越庞杂&#xff0c;为了更为方便地阅读&#xff0c;后续更新发布的文章将陆续在此汇总并附上原文链接&#xff0c;感兴趣的小伙伴们可持续关注文章发布动态&#xff01; 博客域名&#xff1a;http://my-signal.blog.cs…...