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Merge pull request #1782 from juguagua/leetcode-modify-the-code-of-the-stack-and-queue
优化栈与队列部分代码与文本
This commit is contained in:
@ -76,7 +76,7 @@ cd a/b/c/../../
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**一些同学,在面试中看到这种题目上来就开始写代码,然后就越写越乱。**
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**一些同学,在面试中看到这种题目上来就开始写代码,然后就越写越乱。**
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建议要写代码之前要分析好有哪几种不匹配的情况,如果不动手之前分析好,写出的代码也会有很多问题。
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建议在写代码之前要分析好有哪几种不匹配的情况,如果不在动手之前分析好,写出的代码也会有很多问题。
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先来分析一下 这里有三种不匹配的情况,
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先来分析一下 这里有三种不匹配的情况,
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@ -51,7 +51,7 @@
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逆波兰表达式:是一种后缀表达式,所谓后缀就是指算符写在后面。
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逆波兰表达式:是一种后缀表达式,所谓后缀就是指运算符写在后面。
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平常使用的算式则是一种中缀表达式,如 ( 1 + 2 ) * ( 3 + 4 ) 。
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平常使用的算式则是一种中缀表达式,如 ( 1 + 2 ) * ( 3 + 4 ) 。
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@ -61,11 +61,11 @@
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* 去掉括号后表达式无歧义,上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果。
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* 去掉括号后表达式无歧义,上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果。
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* 适合用栈操作运算:遇到数字则入栈;遇到算符则取出栈顶两个数字进行计算,并将结果压入栈中。
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* 适合用栈操作运算:遇到数字则入栈;遇到运算符则取出栈顶两个数字进行计算,并将结果压入栈中。
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# 思路
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# 思路
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《代码随想录》算法视频公开课:[栈的最后表演! | LeetCode:150. 逆波兰表达式求值](https://www.bilibili.com/video/BV1kd4y1o7on),相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。
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《代码随想录》算法视频公开课:[栈的最后表演! | LeetCode:150. 逆波兰表达式求值](https://www.bilibili.com/video/BV1kd4y1o7on),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。
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在上一篇文章中[1047.删除字符串中的所有相邻重复项](https://programmercarl.com/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.html)提到了 递归就是用栈来实现的。
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在上一篇文章中[1047.删除字符串中的所有相邻重复项](https://programmercarl.com/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.html)提到了 递归就是用栈来实现的。
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@ -73,7 +73,7 @@
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那么来看一下本题,**其实逆波兰表达式相当于是二叉树中的后序遍历**。 大家可以把运算符作为中间节点,按照后序遍历的规则画出一个二叉树。
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那么来看一下本题,**其实逆波兰表达式相当于是二叉树中的后序遍历**。 大家可以把运算符作为中间节点,按照后序遍历的规则画出一个二叉树。
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但我们没有必要从二叉树的角度去解决这个问题,只要知道逆波兰表达式是用后续遍历的方式把二叉树序列化了,就可以了。
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但我们没有必要从二叉树的角度去解决这个问题,只要知道逆波兰表达式是用后序遍历的方式把二叉树序列化了,就可以了。
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在进一步看,本题中每一个子表达式要得出一个结果,然后拿这个结果再进行运算,那么**这岂不就是一个相邻字符串消除的过程,和[1047.删除字符串中的所有相邻重复项](https://programmercarl.com/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.html)中的对对碰游戏是不是就非常像了。**
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在进一步看,本题中每一个子表达式要得出一个结果,然后拿这个结果再进行运算,那么**这岂不就是一个相邻字符串消除的过程,和[1047.删除字符串中的所有相邻重复项](https://programmercarl.com/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.html)中的对对碰游戏是不是就非常像了。**
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@ -118,9 +118,9 @@ public:
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我们习惯看到的表达式都是中缀表达式,因为符合我们的习惯,但是中缀表达式对于计算机来说就不是很友好了。
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我们习惯看到的表达式都是中缀表达式,因为符合我们的习惯,但是中缀表达式对于计算机来说就不是很友好了。
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例如:4 + 13 / 5,这就是中缀表达式,计算机从左到右去扫描的话,扫到13,还要判断13后面是什么运算法,还要比较一下优先级,然后13还和后面的5做运算,做完运算之后,还要向前回退到 4 的位置,继续做加法,你说麻不麻烦!
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例如:4 + 13 / 5,这就是中缀表达式,计算机从左到右去扫描的话,扫到13,还要判断13后面是什么运算符,还要比较一下优先级,然后13还和后面的5做运算,做完运算之后,还要向前回退到 4 的位置,继续做加法,你说麻不麻烦!
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那么将中缀表达式,转化为后缀表达式之后:["4", "13", "5", "/", "+"] ,就不一样了,计算机可以利用栈里顺序处理,不需要考虑优先级了。也不用回退了, **所以后缀表达式对计算机来说是非常友好的。**
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那么将中缀表达式,转化为后缀表达式之后:["4", "13", "5", "/", "+"] ,就不一样了,计算机可以利用栈来顺序处理,不需要考虑优先级了。也不用回退了, **所以后缀表达式对计算机来说是非常友好的。**
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可以说本题不仅仅是一道好题,也展现出计算机的思考方式。
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可以说本题不仅仅是一道好题,也展现出计算机的思考方式。
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@ -161,6 +161,24 @@ class Solution {
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}
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}
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```
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```
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python3
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||||||
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|
```python
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class Solution:
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def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:
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stack = []
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for item in tokens:
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if item not in {"+", "-", "*", "/"}:
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stack.append(item)
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else:
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first_num, second_num = stack.pop(), stack.pop()
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stack.append(
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int(eval(f'{second_num} {item} {first_num}')) # 第一个出来的在运算符后面
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)
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return int(stack.pop()) # 如果一开始只有一个数,那么会是字符串形式的
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```
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Go:
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Go:
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```Go
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```Go
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func evalRPN(tokens []string) int {
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func evalRPN(tokens []string) int {
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@ -169,7 +187,7 @@ func evalRPN(tokens []string) int {
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val, err := strconv.Atoi(token)
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val, err := strconv.Atoi(token)
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if err == nil {
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if err == nil {
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stack = append(stack, val)
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stack = append(stack, val)
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} else {
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} else { // 如果err不为nil说明不是数字
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num1, num2 := stack[len(stack)-2], stack[(len(stack))-1]
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num1, num2 := stack[len(stack)-2], stack[(len(stack))-1]
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||||||
stack = stack[:len(stack)-2]
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stack = stack[:len(stack)-2]
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switch token {
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switch token {
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@ -191,27 +209,31 @@ func evalRPN(tokens []string) int {
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javaScript:
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javaScript:
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```js
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```js
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var evalRPN = function (tokens) {
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/**
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* @param {string[]} tokens
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* @return {number}
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*/
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var evalRPN = function(tokens) {
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const s = new Map([
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["+", (a, b) => a * 1 + b * 1],
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["-", (a, b) => b - a],
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["*", (a, b) => b * a],
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["/", (a, b) => (b / a) | 0]
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]);
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const stack = [];
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const stack = [];
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for (const i of tokens) {
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for (const token of tokens) {
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if(!s.has(i)) {
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if (isNaN(Number(token))) { // 非数字
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stack.push(i);
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const n2 = stack.pop(); // 出栈两个数字
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continue;
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const n1 = stack.pop();
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switch (token) { // 判断运算符类型,算出新数入栈
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case "+":
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stack.push(n1 + n2);
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break;
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case "-":
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stack.push(n1 - n2);
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break;
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case "*":
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|
stack.push(n1 * n2);
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|
break;
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case "/":
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||||||
|
stack.push(n1 / n2 | 0);
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|
break;
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}
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}
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stack.push(s.get(i)(stack.pop(),stack.pop()))
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} else { // 数字
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stack.push(Number(token));
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}
|
}
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return stack.pop();
|
}
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return stack[0]; // 因没有遇到运算符而待在栈中的结果
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};
|
};
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```
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```
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@ -280,24 +302,6 @@ function evalRPN(tokens: string[]): number {
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};
|
};
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```
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```
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python3
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```python
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class Solution:
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def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:
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stack = []
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for item in tokens:
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||||||
if item not in {"+", "-", "*", "/"}:
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stack.append(item)
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else:
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first_num, second_num = stack.pop(), stack.pop()
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stack.append(
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int(eval(f'{second_num} {item} {first_num}')) # 第一个出来的在运算符后面
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)
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return int(stack.pop()) # 如果一开始只有一个数,那么会是字符串形式的
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```
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||||||
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Swift:
|
Swift:
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```Swift
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```Swift
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func evalRPN(_ tokens: [String]) -> Int {
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func evalRPN(_ tokens: [String]) -> Int {
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@ -29,7 +29,7 @@
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# 思路
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# 思路
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《代码随想录》算法公开课:[队列的基本操作! | LeetCode:225. 用队列实现栈](https://www.bilibili.com/video/BV1Fd4y1K7sm),相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对链表的理解。
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《代码随想录》算法公开课:[队列的基本操作! | LeetCode:225. 用队列实现栈](https://www.bilibili.com/video/BV1Fd4y1K7sm),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对链表的理解。
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(这里要强调是单向队列)
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(这里要强调是单向队列)
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@ -44,7 +44,7 @@
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所以用栈实现队列, 和用队列实现栈的思路还是不一样的,这取决于这两个数据结构的性质。
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所以用栈实现队列, 和用队列实现栈的思路还是不一样的,这取决于这两个数据结构的性质。
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但是依然还是要用两个队列来模拟栈,只不过没有输入和输出的关系,而是另一个队列完全用又来备份的!
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但是依然还是要用两个队列来模拟栈,只不过没有输入和输出的关系,而是另一个队列完全用来备份的!
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如下面动画所示,**用两个队列que1和que2实现队列的功能,que2其实完全就是一个备份的作用**,把que1最后面的元素以外的元素都备份到que2,然后弹出最后面的元素,再把其他元素从que2导回que1。
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如下面动画所示,**用两个队列que1和que2实现队列的功能,que2其实完全就是一个备份的作用**,把que1最后面的元素以外的元素都备份到que2,然后弹出最后面的元素,再把其他元素从que2导回que1。
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@ -116,7 +116,7 @@ public:
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其实这道题目就是用一个队列就够了。
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其实这道题目就是用一个队列就够了。
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**一个队列在模拟栈弹出元素的时候只要将队列头部的元素(除了最后一个元素外) 重新添加到队列尾部,此时在去弹出元素就是栈的顺序了。**
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**一个队列在模拟栈弹出元素的时候只要将队列头部的元素(除了最后一个元素外) 重新添加到队列尾部,此时再去弹出元素就是栈的顺序了。**
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C++优化代码
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C++优化代码
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@ -38,14 +38,14 @@ queue.empty(); // 返回 false
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## 思路
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## 思路
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《代码随想录》算法公开课:[栈的基本操作! | LeetCode:232.用栈实现队列](https://www.bilibili.com/video/BV1nY4y1w7VC),相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对链表的理解。
|
《代码随想录》算法公开课:[栈的基本操作! | LeetCode:232.用栈实现队列](https://www.bilibili.com/video/BV1nY4y1w7VC),相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对链表的理解。
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这是一道模拟题,不涉及到具体算法,考察的就是对栈和队列的掌握程度。
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这是一道模拟题,不涉及到具体算法,考察的就是对栈和队列的掌握程度。
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使用栈来模式队列的行为,如果仅仅用一个栈,是一定不行的,所以需要两个栈**一个输入栈,一个输出栈**,这里要注意输入栈和输出栈的关系。
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使用栈来模式队列的行为,如果仅仅用一个栈,是一定不行的,所以需要两个栈**一个输入栈,一个输出栈**,这里要注意输入栈和输出栈的关系。
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下面动画模拟以下队列的执行过程如下:
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下面动画模拟以下队列的执行过程:
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执行语句:
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执行语句:
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queue.push(1);
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queue.push(1);
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@ -120,7 +120,7 @@ public:
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这样的项目代码会越来越乱,**一定要懂得复用,功能相近的函数要抽象出来,不要大量的复制粘贴,很容易出问题!(踩过坑的人自然懂)**
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这样的项目代码会越来越乱,**一定要懂得复用,功能相近的函数要抽象出来,不要大量的复制粘贴,很容易出问题!(踩过坑的人自然懂)**
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工作中如果发现某一个功能自己要经常用,同事们可能也会用到,自己就花点时间把这个功能抽象成一个好用的函数或者工具类,不仅自己方便,也方面了同事们。
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工作中如果发现某一个功能自己要经常用,同事们可能也会用到,自己就花点时间把这个功能抽象成一个好用的函数或者工具类,不仅自己方便,也方便了同事们。
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同事们就会逐渐认可你的工作态度和工作能力,自己的口碑都是这么一点一点积累起来的!在同事圈里口碑起来了之后,你就发现自己走上了一个正循环,以后的升职加薪才少不了你!哈哈哈
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同事们就会逐渐认可你的工作态度和工作能力,自己的口碑都是这么一点一点积累起来的!在同事圈里口碑起来了之后,你就发现自己走上了一个正循环,以后的升职加薪才少不了你!哈哈哈
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@ -231,56 +231,51 @@ class MyQueue:
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Go:
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Go:
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```Go
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```Go
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type MyQueue struct {
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type MyQueue struct {
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stack []int
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stackIn []int //输入栈
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back []int
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stackOut []int //输出栈
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}
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}
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/** Initialize your data structure here. */
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func Constructor() MyQueue {
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func Constructor() MyQueue {
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return MyQueue{
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return MyQueue{
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stack: make([]int, 0),
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stackIn: make([]int, 0),
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back: make([]int, 0),
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stackOut: make([]int, 0),
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}
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}
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}
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}
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/** Push element x to the back of queue. */
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// 往输入栈做push
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func (this *MyQueue) Push(x int) {
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func (this *MyQueue) Push(x int) {
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||||||
for len(this.back) != 0 {
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this.stackIn = append(this.stackIn, x)
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||||||
val := this.back[len(this.back)-1]
|
|
||||||
this.back = this.back[:len(this.back)-1]
|
|
||||||
this.stack = append(this.stack, val)
|
|
||||||
}
|
|
||||||
this.stack = append(this.stack, x)
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
/** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
|
// 在输出栈做pop,pop时如果输出栈数据为空,需要将输入栈全部数据导入,如果非空,则可直接使用
|
||||||
func (this *MyQueue) Pop() int {
|
func (this *MyQueue) Pop() int {
|
||||||
for len(this.stack) != 0 {
|
inLen, outLen := len(this.stackIn), len(this.stackOut)
|
||||||
val := this.stack[len(this.stack)-1]
|
if outLen == 0 {
|
||||||
this.stack = this.stack[:len(this.stack)-1]
|
if inLen == 0 {
|
||||||
this.back = append(this.back, val)
|
return -1
|
||||||
}
|
}
|
||||||
if len(this.back) == 0 {
|
for i := inLen - 1; i >= 0; i-- {
|
||||||
return 0
|
this.stackOut = append(this.stackOut, this.stackIn[i])
|
||||||
}
|
}
|
||||||
val := this.back[len(this.back)-1]
|
this.stackIn = []int{} //导出后清空
|
||||||
this.back = this.back[:len(this.back)-1]
|
outLen = len(this.stackOut) //更新长度值
|
||||||
|
}
|
||||||
|
val := this.stackOut[outLen-1]
|
||||||
|
this.stackOut = this.stackOut[:outLen-1]
|
||||||
return val
|
return val
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
/** Get the front element. */
|
|
||||||
func (this *MyQueue) Peek() int {
|
func (this *MyQueue) Peek() int {
|
||||||
val := this.Pop()
|
val := this.Pop()
|
||||||
if val == 0 {
|
if val == -1 {
|
||||||
return 0
|
return -1
|
||||||
}
|
}
|
||||||
this.back = append(this.back, val)
|
this.stackOut = append(this.stackOut, val)
|
||||||
return val
|
return val
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
/** Returns whether the queue is empty. */
|
|
||||||
func (this *MyQueue) Empty() bool {
|
func (this *MyQueue) Empty() bool {
|
||||||
return len(this.stack) == 0 && len(this.back) == 0
|
return len(this.stackIn) == 0 && len(this.stackOut) == 0
|
||||||
}
|
}
|
||||||
```
|
```
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||||||
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@ -38,7 +38,7 @@
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难点是如何求一个区间里的最大值呢? (这好像是废话),暴力一下不就得了。
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难点是如何求一个区间里的最大值呢? (这好像是废话),暴力一下不就得了。
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||||||
暴力方法,遍历一遍的过程中每次从窗口中在找到最大的数值,这样很明显是O(n × k)的算法。
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暴力方法,遍历一遍的过程中每次从窗口中再找到最大的数值,这样很明显是O(n × k)的算法。
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有的同学可能会想用一个大顶堆(优先级队列)来存放这个窗口里的k个数字,这样就可以知道最大的最大值是多少了, **但是问题是这个窗口是移动的,而大顶堆每次只能弹出最大值,我们无法移除其他数值,这样就造成大顶堆维护的不是滑动窗口里面的数值了。所以不能用大顶堆。**
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有的同学可能会想用一个大顶堆(优先级队列)来存放这个窗口里的k个数字,这样就可以知道最大的最大值是多少了, **但是问题是这个窗口是移动的,而大顶堆每次只能弹出最大值,我们无法移除其他数值,这样就造成大顶堆维护的不是滑动窗口里面的数值了。所以不能用大顶堆。**
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@ -66,7 +66,7 @@ public:
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**可惜了,没有! 我们需要自己实现这么个队列。**
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**可惜了,没有! 我们需要自己实现这么个队列。**
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然后在分析一下,队列里的元素一定是要排序的,而且要最大值放在出队口,要不然怎么知道最大值呢。
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然后再分析一下,队列里的元素一定是要排序的,而且要最大值放在出队口,要不然怎么知道最大值呢。
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||||||
但如果把窗口里的元素都放进队列里,窗口移动的时候,队列需要弹出元素。
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但如果把窗口里的元素都放进队列里,窗口移动的时候,队列需要弹出元素。
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||||||
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@ -74,9 +74,9 @@ public:
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|||||||
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||||||
大家此时应该陷入深思.....
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大家此时应该陷入深思.....
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**其实队列没有必要维护窗口里的所有元素,只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了,同时保证队里里的元素数值是由大到小的。**
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**其实队列没有必要维护窗口里的所有元素,只需要维护有可能成为窗口里最大值的元素就可以了,同时保证队里的元素数值是由大到小的。**
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那么这个维护元素单调递减的队列就叫做**单调队列,即单调递减或单调递增的队列。C++中没有直接支持单调队列,需要我们自己来一个单调队列**
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那么这个维护元素单调递减的队列就叫做**单调队列,即单调递减或单调递增的队列。C++中没有直接支持单调队列,需要我们自己来实现一个单调队列**
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**不要以为实现的单调队列就是 对窗口里面的数进行排序,如果排序的话,那和优先级队列又有什么区别了呢。**
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**不要以为实现的单调队列就是 对窗口里面的数进行排序,如果排序的话,那和优先级队列又有什么区别了呢。**
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@ -185,7 +185,7 @@ public:
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};
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};
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在来看一下时间复杂度,使用单调队列的时间复杂度是 O(n)。
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再来看一下时间复杂度,使用单调队列的时间复杂度是 O(n)。
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有的同学可能想了,在队列中 push元素的过程中,还有pop操作呢,感觉不是纯粹的O(n)。
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有的同学可能想了,在队列中 push元素的过程中,还有pop操作呢,感觉不是纯粹的O(n)。
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@ -271,7 +271,7 @@ func (h *IHeap) Pop() interface{}{
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}
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}
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//方法二:利用O(logn)排序
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//方法二:利用O(nlogn)排序
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func topKFrequent(nums []int, k int) []int {
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func topKFrequent(nums []int, k int) []int {
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ans:=[]int{}
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ans:=[]int{}
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map_num:=map[int]int{}
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map_num:=map[int]int{}
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@ -50,7 +50,7 @@
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从栈中弹出剩余元素,此时是字符串ac,因为从栈里弹出的元素是倒序的,所以在对字符串进行反转一下,就得到了最终的结果。
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从栈中弹出剩余元素,此时是字符串ac,因为从栈里弹出的元素是倒序的,所以再对字符串进行反转一下,就得到了最终的结果。
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C++代码 :
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C++代码 :
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@ -102,9 +102,9 @@ public:
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## 题外话
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## 题外话
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这道题目就像是我们玩过的游戏对对碰,如果相同的元素放在挨在一起就要消除。
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这道题目就像是我们玩过的游戏对对碰,如果相同的元素挨在一起就要消除。
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可能我们在玩游戏的时候感觉理所当然应该消除,但程序又怎么知道该如果消除呢,特别是消除之后又有新的元素可能挨在一起。
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可能我们在玩游戏的时候感觉理所当然应该消除,但程序又怎么知道该如何消除呢,特别是消除之后又有新的元素可能挨在一起。
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此时游戏的后端逻辑就可以用一个栈来实现(我没有实际考察对对碰或者爱消除游戏的代码实现,仅从原理上进行推断)。
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此时游戏的后端逻辑就可以用一个栈来实现(我没有实际考察对对碰或者爱消除游戏的代码实现,仅从原理上进行推断)。
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@ -12,7 +12,7 @@
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那么我这里在列出四个关于栈的问题,大家可以思考一下。以下是以C++为例,相信使用其他编程语言的同学也对应思考一下,自己使用的编程语言里栈和队列是什么样的。
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那么我这里再列出四个关于栈的问题,大家可以思考一下。以下是以C++为例,使用其他编程语言的同学也对应思考一下,自己使用的编程语言里栈和队列是什么样的。
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1. C++中stack 是容器么?
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1. C++中stack 是容器么?
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2. 我们使用的stack是属于哪个版本的STL?
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2. 我们使用的stack是属于哪个版本的STL?
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@ -23,7 +23,7 @@
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有的同学可能仅仅知道有栈和队列这么个数据结构,却不知道底层实现,也不清楚所使用栈和队列和STL是什么关系。
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有的同学可能仅仅知道有栈和队列这么个数据结构,却不知道底层实现,也不清楚所使用栈和队列和STL是什么关系。
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所以这里我在给大家扫一遍基础知识,
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所以这里我再给大家扫一遍基础知识,
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首先大家要知道 栈和队列是STL(C++标准库)里面的两个数据结构。
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首先大家要知道 栈和队列是STL(C++标准库)里面的两个数据结构。
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@ -83,7 +83,7 @@ std::queue<int, std::list<int>> third; // 定义以list为底层容器的队列
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所以STL 队列也不被归类为容器,而被归类为container adapter( 容器适配器)。
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所以STL 队列也不被归类为容器,而被归类为container adapter( 容器适配器)。
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我这里讲的都是C++ 语言中情况, 使用其他语言的同学也要思考栈与队列的底层实现问题, 不要对数据结构的使用浅尝辄止,而要深挖起内部原理,才能夯实基础。
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我这里讲的都是C++ 语言中的情况, 使用其他语言的同学也要思考栈与队列的底层实现问题, 不要对数据结构的使用浅尝辄止,而要深挖其内部原理,才能夯实基础。
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