逆波兰表达式求值

lc150. 逆波兰表达式求值(中等)

给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。
请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。

注意：

有效的算符为 ‘+’、‘-’、‘*’ 和 ‘/’ 。

每个操作数（运算对象）都可以是一个整数或者另一个表达式。

两个整数之间的除法总是向零截断。

表达式中不含除零运算。

输入是一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。

答案及所有中间计算结果可以用 32 位整数表示。

class Solution {public int evalRPN(String[] tokens) {Deque<Integer> stack = new LinkedList();for (String token : tokens) {char c = token.charAt(0);if (!isOpe(token)) {stack.addFirst(stoi(token));}else if (c == '+') {stack.push(stack.pop() + stack.pop());}else if (c == '-') {int num1 = stack.pop();int num2 = stack.pop();stack.push(num2 - num1);}else if (c == '*') {stack.push(stack.pop() * stack.pop());}else {int num1 = stack.pop();int num2 = stack.pop();stack.push(num2 / num1);}}return stack.pop();}private boolean isOpe(String s) {return s.length() == 1 && s.charAt(0) < '0' || s.charAt(0) > '9';}private int stoi(String s) {return Integer.valueOf(s);}
}

逆波兰式是比较典型的使用栈来解决的问题，这思路比较容易想到，但是题中还是有几处容易出错：

首先我们要知道，将字符串转化成Intege类型才能操作算术运算。

String类型的字符串可以使用增强for来进行遍历，每次遍历一个字符。

什么情况下入栈（不是单纯的不等于±*/），而是需要判定长度为1，数字为1到9时入栈。

减法和除法需要注意运算顺序。

Deque和Stack的区别到底是什么。
Deuqe，即“double ended queue”的缩写，是Java中的双端队列集合类型。
具备普通队列FIFO的功能，也具备了Stack的LIFO功能。
Deque可以由ArrayDeuqe或者LinkedList实现。
Vector 很多方法都用了synchronized修饰，线程安全，但效率太低，已被弃用。
Stack 继承Vector，暴露了set/get方法，可以进行随机位置的访问，与与Stack 的设计理念相冲突

滑动窗口最大值

lc239. 滑动窗口最大值(困难)

给你一个整数数组 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。

class Solution {public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {if (nums.length == 1) {return nums;}MyQueue que = new MyQueue();int len = nums.length;int index = 0;int[] result = new int[len - k + 1];for (int i = 0; i < k; i++) {que.push(nums[i]);}result[index++] = que.front();for (int i = k; i < len; i++) {que.pop(nums[i - k]);que.push(nums[i]);result[index++] = que.front();}return result;}
}
public class MyQueue {// 使用DequeDeque<Integer> que = new LinkedList<>();// 定义出队列操作//弹出元素时，比较当前要弹出的数值是否等于队列出口的数值，如果相等则弹出//同时判断队列当前是否为空public void pop (int value) {if (!que.isEmpty() && value == que.peek()) {que.poll();}}// 定义进队操作//添加元素时，如果要添加的元素大于入口处的元素，就将入口元素弹出//保证队列元素单调递减//比如此时队列元素3,1，2将要入队，比1大，所以1弹出，此时队列：3,2public void push(int value) {while (!que.isEmpty() && value > que.getLast()) {que.removeLast();}que.add(value);}// 取出队列最前面的值，但是不弹出public int front() {return que.peek();}
}

这道题被定义为一个困难题，但是仔细分析后，是可以解决的。
需要注意的点：

使用Deque的队列，并且使用实现这个接口的类LinkedList<E>来实现。

方法的使用，这里面方法实在是太多了，怎么区分与选择？

peek()、poll()、removeLast()

了解我们的单调队列：

我们需要自己造一个单调队列，队列里面的元素需要单调递减，存放的是我们一个滑动窗口中的元素的一个单调递减顺序，目前主要的注意力就是在进队，如果发现进队的元素大于队列队尾元素，则就尾元素出队，则直到进队这个元素的地方，前面窗口的中元素都小于该元素，所以可以将对列清空，在入队该元素。

出队操作，考虑到什么时候什么时候需要出队，就是该队首的元素已经滑到窗口外了，不属于滑动窗口中最大的元素了。

前 K 个高频元素

lc347. 前 K 个高频元素（中等）

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按任意顺序返回答案。

此题基本上就是全懵状态了：

不熟悉map的使用，特别是entrySet()这个方法的返回结果。

没有使用过堆来解决问题，堆的原理是懂得，就是api不熟悉。

PriorityQueue不熟悉，包括其中的方法不熟悉。

class Solution {public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {int[] result = new int[k];// 使用HashMap来统计每个元素出现的次数HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int num : nums) {map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);}Set<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet();// 根据map的value值正序排，相当于一个小顶堆PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1.getValue() - o2.getValue());for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : entries) {queue.offer(entry);if (queue.size() > k) {queue.poll();}}for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {result[i] = queue.poll().getKey();}return result;}
}

该题基本上是属于抄的一个状态，但是我们要清楚的是什么时候需要使用堆这种方法，并且合理的选择大顶堆和小顶堆。PriorityQueue就是实现堆的一种操作我们也需要了解。

接雨水

lc42. 接雨水（困难）

给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。

此题解法比较多，目前就实现了双指针，然后还可以使用动规、单调栈来解题，个人认为双指针解法完全在于逻辑问题，是达不到困难的程度的。

class Solution {public int trap(int[] height) {int res = 0;for (int i = 0; i < height.length; i++) {// 第一个和最后一个必没有存水，所以不计算if (i == 0 || i == height.length - 1) {continue;}int lheight = height[i];int rheight = height[i];// 寻找左边最高的柱子，没有高于它的情况， lheight就是它本身的高度for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {if (height[j] > lheight) {lheight = height[j];}}// // 寻找右边最高的柱子，没有高于它的情况， rheight就是它本身的高度for (int j = i + 1; j <= height.length - 1; j++) {if (height[j] > rheight) {rheight = height[j];}}res += Math.min(rheight, lheight) - height[i];}return res;}
}

解题思路主要就是一列一列的求此列可以积的雨水量，怎么求该列积的雨水量呢？也就是需要分别找到该列左右最高的列，然后用最小值去减去该列的值，当该列的左右没有比他更小的，那么该列的值就是最小值，最后求得的值也是0.
这道题使用双指针法的时间和空间复杂度还是挺高的，后面来补充动规和单调栈的方法。

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