标签：暴力 先进后出 排除 while return com 对比 ima pre
题一：【用两个栈实现队列】
用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。
分析：栈-先进后出 队列-先进先出
知识点：Stack API
法一：暴力-一个栈存储push的数据，一个栈pop数据。每次push前将stack2中数据添加到stack1中，每次pop数据前将stack1中数据push到stack2中。
1 import java.util.Stack; 2 3 public class Solution { 4 Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>(); 5 Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>(); 6 7 public void push(int node) { 8 while(!stack2.empty()){ 9 stack1.push(stack2.pop()); 10 } 11 stack1.push(node); 12 } 13 14 public int pop() { 15 while(!stack1.empty()){ 16 stack2.push(stack1.pop()); 17 } 18 return stack2.pop(); 19 } 20 }
法二：没那么麻烦，push时直接将数据添加到stack1中；pop时先判断stack2是否为空，如果不为空直接弹出栈顶元素，如果为空，就将stack1中的元素转移到stack2中，再弹出stack2中的栈顶。
举例：
①{A},{}
②{A B}，{}//直接添加B
③{}，{B}//弹出，stack2为空，将stack1元素转移到stack2中再弹出栈顶
④{C D }，{B}//直接添加 C D
1 import java.util.Stack; 2 3 public class Solution { 4 Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>(); 5 Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>(); 6 7 public void push(int node) { 8 stack1.push(node); 9 } 10 11 public int pop() { 12 if(stack2.empty()){ 13 while(!stack1.empty()){ 14 stack2.push(stack1.pop()); 15 } 16 } 17 return stack2.pop(); 18 } 19 }
题二：【滑动窗口的最大值】
给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个： {[2,3,4],2,6,2,5,1}， {2,[3,4,2],6,2,5,1}， {2,3,[4,2,6],2,5,1}， {2,3,4,[2,6,2],5,1}， {2,3,4,2,[6,2,5],1}， {2,3,4,2,6,[2,5,1]}。
法一：暴力破解-O(n*size)-看滑动数组大小，太大了效率不行
1 import java.util.*; 2 public class Solution { 3 public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size) 4 { 5 ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); 6 if(size<=0) return list; 7 for(int left=0,right=size-1;right<num.length;left++,right++){ 8 int max = num[left]; 9 for(int i=left+1;i<=right;i++){ 10 if(num[i]>max) max=num[i]; 11 } 12 list.add(max); 13 } 14 return list; 15 } 16 }
法二：利用双端队列-O(N)
Step1.使用一个双端队列存储滑窗内元素的下标
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
queue
Step2.若queue为空，说明刚开始滑动，将num第一个元素的索引压入队列中。
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
queue
| 0 |
Step3.遍历num下一个元素num[1]=3，
①先判断当前索引位置减去队列最左边元素是否>=size，如果是，那么说明随着滑窗滑动，当前滑窗内的最大值滑出去了，已经不再这个滑窗内，这是需要将队列最左边元素弹出。（队列最左边为滑窗内最大值索引，判断是否有效）
②将当前元素与队列最右边的索引处的数组值对比，如果当前元素大于队列最右边对应的值，则将队列最右边的值弹出，直到找到对应值比当前元素值大的。（队列左边是最大的值，随着上述操作，会逐渐更新队列，滑出去或者新添加的值更大的话将会更新队列，保证队头对应值最大）
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 1 |
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 2 |
---输出4
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 2 | 3 |
---输出4
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 4 |
---输出6
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 4 | 5 |
---输出6
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 4 | 5 |
---输出6
| value | 2 | 3 | 4 | 2 | 6 | 2 | 5 | 1 |
| index | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
--当前索引处位置（7）-队列最左边（4）=size（3）--》滑出
| 4 | 5 | 7 |
--
| 5 | 7 |
--输出5
1 import java.util.*; 2 public class Solution { 3 public ArrayList<Integer> maxInWindows(int [] num, int size) 4 { 5 ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); 6 if(num==null||size<=0) return list; 7 ArrayDeque<Integer> queue = new ArrayDeque<Integer>(); 8 for(int i=0;i<num.length;i++){ 9 if(queue.isEmpty()){ //只有i=0，即刚开始遍历时才会为空 10 queue.add(i); 11 } 12 if(i-queue.peekFirst()>=size){//判断队头是否还在滑窗内 13 queue.pollFirst(); 14 } 15 while(!queue.isEmpty()&&num[i]>=num[queue.peekLast()]){//排除比新遍历元素还小的对应索引值 16 queue.pollLast(); 17 } 18 queue.addLast(i); 19 if(i>=size-1){//从第size-1个元素开始，就要输出了 20 list.add(num[queue.peekFirst()]); 21 } 22 23 } 24 return list; 25 } 26 }
知识点：ArrayDeque API
标签：暴力 先进后出 排除 while return com 对比 ima pre
原文地址：https://www.cnblogs.com/qmillet/p/12016285.html
