150. 逆波兰表达式求值 🌟🌟
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题目描述
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
示例 2:
- 输入: ["4", "13", "5", "/", "+"]
- 输出: 6
- 解释: 该算式转化为常见的中缀算术表达式为:(4 + (13 / 5)) = 6
示例 3:
输入: ["10", "6", "9", "3", "+", "-11", " * ", "/", " * ", "17", "+", "5", "+"]
输出: 22
解释:该算式转化为常见的中缀算术表达式为:
((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17) + 5 = ((10 * (6 / (12 * -11))) + 17) + 5 = ((10 * (6 / -132)) + 17) + 5 = ((10 * 0) + 17) + 5 = (0 + 17) + 5 = 17 + 5 = 22
什么是逆波兰表达式
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。
平常使用的算式则是一种中缀表达式,如 ( 1 + 2 ) * ( 3 + 4 )
该算式的逆波兰表达式写法为 1 2 + 3 4 + *
,相当于二叉树的后序遍历,即运算符为中间节点,数字为叶子结点
逆波兰表达式主要有以下两个优点:
- 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。 - 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。
后缀表达式对计算机来说非常友好,如中缀表达式 4 + 13 / 5
,如果计算机从左往右扫描进行计算,当到 13 时还需要考虑后面的符号优先级;而如果转为后缀表达式 4 13 5 / +
,则只需要利用栈顺序计算即可。
解题思路
- 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
- 最终栈中剩一个元素,就是结果
代码
/**
* @param {string[]} tokens
* @return {number}
*/
var evalRPN = function (tokens) {
const result = []
for (let i of tokens) {
if (!isNaN(Number(i))) {
result.push(Number(i))
} else {
const num1 = result.pop()
const num2 = result.pop()
switch (i) {
case '+':
result.push(num2 + num1)
break
case '-':
result.push(num2 - num1)
break
case '*':
result.push(num2 * num1)
break
case '/':
result.push((num2 / num1) | 0)
break
}
}
}
return result[0]
}
239. 滑动窗口最大值 🌟🌟🌟
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题目描述
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。
示例 1:
输入:nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出:[3,3,5,5,6,7]
解释:
滑动窗口的位置 最大值
--------------- -----
[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3
1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3
1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5
1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5
1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6
1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
示例 2:
输入:nums = [1], k = 1
输出:[1]
解题思路
暴力解法
- 滑动次数:滑动
n - k + 1
次 - 求最大值:滑动窗口内,每次遍历 k 个元素,求最大值
- 时间复杂度:O(n * k)
使用单调队列 维护窗口内最大值
单调队列:维护元素单调递减或单调递增的序列
队列内不需要维护所有元素,只需要按递减顺序记录有可能成为最大值的元素
如:[2, 3, 5, 1, 4] 只需要维护 [5, 4]
窗口移动时,新元素添加进队列,队列需要弹出元素,如何弹出队列?(不一定是最大值,即不一定是队首元素)
- push 操作:如果 push 进的元素大于队列首元素,则队列全部弹出,只需要 push 进新元素即可
- pop:
每次窗口移动时,只需要获取队首元素就是最大值
代码
var maxSlidingWindow = function (nums, k) {
class MonoQueue {
queue
constructor() {
this.queue = []
}
enqueue(value) {
let back = this.queue[this.queue.length - 1]
while (back !== undefined && back < value) {
this.queue.pop()
back = this.queue[this.queue.length - 1]
}
this.queue.push(value)
}
dequeue(value) {
let front = this.front()
if (front === value) {
this.queue.shift()
}
}
front() {
return this.queue[0]
}
}
let helperQueue = new MonoQueue()
let i = 0,
j = 0
let resArr = []
while (j < k) {
helperQueue.enqueue(nums[j++])
}
resArr.push(helperQueue.front())
while (j < nums.length) {
helperQueue.enqueue(nums[j])
helperQueue.dequeue(nums[i])
resArr.push(helperQueue.front())
i++, j++
}
return resArr
}
347.前 K 个高频元素 🌟🌟
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题目描述
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]
提示:
- 你可以假设给定的 k 总是合理的,且 1 ≤ k ≤ 数组中不相同的元素的个数。
- 你的算法的时间复杂度必须优于 $O(n \log n)$ , n 是数组的大小。
- 题目数据保证答案唯一,换句话说,数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。
- 你可以按任意顺序返回答案。
解题思路
代码
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