数据结构与算法(队列)~ 介绍队列以及力扣上几道队列题目的方法和套路

2021/10/25 17:09:50

本文主要是介绍数据结构与算法(队列)~ 介绍队列以及力扣上几道队列题目的方法和套路,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

数据结构与算法(队列)~ 介绍队列以及力扣上几道队列题目的方法和套路

 

✿队列的概念以及特点:只允许在表的前端(front)进行删除操作,在表的后端(rear)进行插入操作的线性表。特点: 先进先出

1,队列的数据结构:

(1)实现队列特点(使用 双端队列 Deque (实现了 Queue),Deque 的子类 LinkedList 双向链表 便可完美实现 队列 的功能特性)】

(2)队列主要的功能(增删改查):定义一些接口方法:

2,队列的力扣算法题:

 

 总结一些小套路吧 (没有通用的套路,就讲一下方法哈):

 

 (1)232_用栈实现队列 的方法和套路 :

方法一:用俩个栈即可(同理,用队列 实现栈,用俩个队列即可)~ 原材料可以多份嘛(而且栈特点:后进先出,队列特点:先进先出)~双份即可实现。

 

 (2)239_滑动窗口最大值 的方法和套路 :

套路一:① 整个题目对于范围(窗口范围都需要进行判断)~而且给的又是一个数组,就直接利用索引!

② 这个窗口会进行移动【原先的最大值,不在这个窗口范围式,就不考虑它,pop 掉,考虑新进来的(可以使用 队列~ 移动过程中可以从尾巴进入数据,从头pop 掉不再范围内的原先最大值 ~ 这个队列还是一个从头到尾是头部最大~ 尾部最小的队列(单调队列))】

思路:有一个 一直维持是 单调递减的队列;然后咱先形成 k 区间的 窗口; 然后,

剩下的一步一个新窗口,需要考虑当前存储在队列队头的最大值(索引),是否还在新的窗口的左边(不在就pop掉它)

    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        //创建双端队列
        Deque<Integer> deque = new LinkedList<Integer>();
        //先初始化前K个元素
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            //判断队列是否为空 或者当前入队元素是否大于队尾元素 大于则出队
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                deque.pollLast();
            }
            //当前元素入队
            //由于需要判断当前元素是否在窗口中,所以实际上队列中存储的为当前元素的下标
            //根据下标找元素比根据元素找下标方便
            deque.offerLast(i);
        }
        int[] ans = new int[n - k + 1];
        //添加当前最大元素
        ans[0] = nums[deque.peekFirst()];
        for (int i = k; i < n; i++) {
            //判断队列是否为空 或者当前入队元素是否大于队尾元素 大于则出队
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                deque.pollLast();
            }
            //当前元素入队
            deque.offerLast(i);
            //循环判断队首元素是否在窗口中,窗口的左边界为i-k
            while (deque.peekFirst() <= i - k) {
                deque.pollFirst();
            }
            //添加答案
            ans[i - k + 1] = nums[deque.peekFirst()];
        }
        return ans;
    }

 

 



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