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免费建站并且绑定域名,网站流量渠道,网站推广过程叙述,凡客的意思用**栈**解决“匹配#xff0c;消除#xff0c;计算”问题 这类题的共同点#xff1a;当前状态#xff0c;依赖于最近一次未处理完的状态 对应习题#xff1a;20. 有效的括号#xff0c;1047. 删除字符串中的所有相邻重复项#xff0c;150. 逆波兰表达式求值 做这些题…用**栈**解决“匹配消除计算”问题这类题的共同点当前状态依赖于最近一次未处理完的状态对应习题20. 有效的括号1047. 删除字符串中的所有相邻重复项150. 逆波兰表达式求值做这些题会有一种“消消乐”的感觉当前元素和上一个元素如果满足某种条件进行一次操作循环往复这种情况是栈的天然适配场景用**设计结构**解决“区间频率”问题这类题的共同点为“查询目标”定制数据结构对应习题239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素这些题就体现了队列比起一个“容器”它更像一种“行为约束”栈同理。239.滑动窗口最大值要做这题首先要注意到一个关键事实“当窗口内的某个元素的后续元素比它自身大时这个元素就不可能成为最大值了”。为什么呢举个例子假设窗口内元素为[ 4325 ]窗口内的 4 3 2如果想成为最大值需要等待比他们大的5滑出窗口然而事实是窗口向右滑动4,3,2绝对比5先滑出窗口所以在5进入窗口的那一刻前三个元素已经不可能成为最大值了所以我们要做的是维护一个非单增队列储存可能成为当前窗口最大值的候选队头是当前窗口最大值窗口滑动后若队头滑出窗口队头出队即可需要元素入队时删除所有比该元素大的队尾元素然后该元素进入队尾由此来维护队列的“非单调递增性”明白了这个单调队列的思想剩下的操作就比较简单了。347.前k个高频元素这题可以用“堆”来做即优先队列堆的顶部永远是最大或最小值所以先用HashMap统计一遍频率再把元素塞入堆用大顶堆还是小顶堆呢其实用小顶堆会更好如果用大顶堆那该堆需要维护所有的元素频率再弹出顶部元素k次得到topk内存和时间都会有浪费。其实用容量为k的小顶堆即可频率比堆顶大的元素就入堆堆容量大于k就弹出顶部的最小频率最后得到topk