前言

初识LeetCode与算法，将在此系列文章里面，记录自己的算法学习经历，前期主要是监督自己学习打卡，后期我会将自己对知识的理解，慢慢补充到文章当中，希望大家能在阅读我的文章中，有所收获。该系列文章的刷题顺序以代码随想录为线索。

一、用栈实现队列

题目：
请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：

实现 MyQueue 类：

void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
int pop() 从队列的开头移除并返回元素
int peek() 返回队列开头的元素
boolean empty() 如果队列为空，返回 true ；否则，返回 false

说明：

你 只能 使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。
你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个栈，只要是标准的栈操作即可。

示例 1：

输入：
[“MyQueue”, “push”, “push”, “peek”, “pop”, “empty”]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出：
[null, null, null, 1, 1, false]

解释：
MyQueue myQueue = new MyQueue();
myQueue.push(1); // queue is: [1]
myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
myQueue.peek(); // return 1
myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
myQueue.empty(); // return false

提示：

1 <= x <= 9
最多调用 100 次 push、pop、peek 和 empty
假设所有操作都是有效的 （例如，一个空的队列不会调用 pop 或者 peek 操作）

进阶：

你能否实现每个操作均摊时间复杂度为 O(1) 的队列？换句话说，执行 n 个操作的总时间复杂度为 O(n) ，即使其中一个操作可能花费较长时间。

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search

思路：
1、使用两个栈，一个栈作为输入、一个作为输出；
2、学会代码复用；

代码：

class MyQueue {
public:stack<int> stIn;stack<int> stOut;MyQueue() {}void push(int x) {stIn.push(x);}int pop() {//只有当stOut为空的时候，再从stIn里导入数据if(stOut.empty()){while(!stIn.empty()){stOut.push(stIn.top());stIn.pop();}}int result = stOut.top();stOut.pop();return result;}int peek() {int res = this->pop();stOut.push(res);return res;}bool empty() {return stOut.empty() && stIn.empty();}
};

二、用队列实现栈

题目：
请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。

实现 MyStack 类：

void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。
int pop() 移除并返回栈顶元素。
int top() 返回栈顶元素。
boolean empty() 如果栈是空的，返回 true ；否则，返回 false 。

注意：

你只能使用队列的基本操作 —— 也就是 push to back、peek/pop from front、size 和 is empty 这些操作。
你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list （列表）或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。

示例：

输入：
[“MyStack”, “push”, “push”, “top”, “pop”, “empty”]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出：
[null, null, null, 2, 2, false]

解释：
MyStack myStack = new MyStack();
myStack.push(1);
myStack.push(2);
myStack.top(); // 返回 2
myStack.pop(); // 返回 2
myStack.empty(); // 返回 False

提示：

1 <= x <= 9
最多调用100 次 push、pop、top 和 empty
每次调用 pop 和 top 都保证栈不为空

进阶：你能否仅用一个队列来实现栈。

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search

思路：
1、仅需要一个队列，就是每次弹出最后一个元素前，先把前面几个元素移动到队列尾部；

代码：

class MyStack {
public:queue<int> que;MyStack() {}void push(int x) {que.push(x);}int pop() {int size = que.size();size--;while(size--){que.push(que.front());que.pop();}int result = que.front();que.pop();return result;}int top() {return que.back();}bool empty() {return que.empty();}
};

三、有效的括号

题目：
给定一个只包括 ‘(’，’)’，’{’，’}’，’[’，’]’ 的字符串 s ，判断字符串是否有效。

有效字符串需满足：

左括号必须用相同类型的右括号闭合。
左括号必须以正确的顺序闭合。

示例 1：

输入：s = “()”
输出：true

示例 2：

输入：s = “()[]{}”
输出：true

示例 3：

输入：s = “(]”
输出：false

示例 4：

输入：s = “([)]”
输出：false

示例 5：

输入：s = “{[]}”
输出：true

提示：

1 <= s.length <= 104
s 仅由括号 '()[]{}' 组成

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search

思路：
1、使用栈的知识来解决对称性的问题

代码：

class Solution {
public:bool isValid(string s) {stack<int> st;for(int i = 0; i < s.size(); i++){if (s[i] == '(') st.push(')');else if (s[i] == '[') st.push(']');else if (s[i] == '{') st.push('}');else if(st.empty() || st.top() != s[i]) return false;else st.pop();}return st.empty();}
};

四、删除字符串中的所有相邻重复项

题目：
给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。

在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。

在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。

示例：

输入：“abbaca”
输出：“ca”
解释：
例如，在 “abbaca” 中，我们可以删除 “bb” 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 “aaca”，其中又只有 “aa” 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 “ca”。

提示：

1 <= S.length <= 20000
S 仅由小写英文字母组成。

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search

思路：
1、使用栈的知识来解决

代码：

class Solution {
public:string removeDuplicates(string S) {stack<char> st;for(char s : S){if(st.empty() || s != st.top()){st.push(s);}else{st.pop();}}string result = "";while(!st.empty()){result += st.top();st.pop();}reverse(result.begin(),result.end());return result;}
};

五、逆波兰表达式求值

题目：
根据 逆波兰表示法，求表达式的值。

有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。

注意 两个整数之间的除法只保留整数部分。

可以保证给定的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：tokens = [“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：tokens = [“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：tokens = [“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

提示：

1 <= tokens.length <= 104
tokens[i] 是一个算符（"+"、"-"、"*" 或 "/"），或是在范围 [-200, 200] 内的一个整数

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 + ) * ) 。

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；遇到算符则取出栈顶两个数字进行计算，并将结果压入栈中

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search

思路：
1、使用栈的知识来解决，碰到数字就压栈，碰到运算符就从栈里弹出两个数出来运算。

代码：

class Solution {
public:int evalRPN(vector<string>& tokens) {stack<int> st;for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {if(tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || tokens[i] == "*" || tokens[i] == "/"){int num1 = st.top();st.pop();int num2 = st.top();st.pop();if(tokens[i] == "+") st.push(num2 + num1);if(tokens[i] == "-") st.push(num2 - num1);if(tokens[i] == "*") st.push(num2 * num1);if(tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);  }else {st.push(stoi(tokens[i]));}}int result = st.top();st.pop();return result;}
};

六、滑动窗口最大值

题目：
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 。

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]

提示：

1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
1 <= k <= nums.length

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search

思路：
1、关于“已经排序之后的队列，怎么能把窗口要移除的元素（这个元素可不一定是最大值）弹出呢? 换一种表述就是队列要如何维护窗口里的所有元素”， 理解： 其实最大值的信息就可以包含比最大值小的信息，因为题目是求最大值。举个例子：1,2,3中3就可以代表1,2,3，因为3是三个数中最大的，1和2就可以不管了。

代码：

class Solution {class MyQueue{public:deque<int> que;void pop(int value){if(!que.empty() && value == que.front()){que.pop_front();}}void push(int value){while(!que.empty() && value > que.back()){que.pop_back();}que.push_back(value);}int front(){return que.front();}};
public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {MyQueue que;vector<int> result;for(int i = 0; i < k; i++){que.push(nums[i]);}result.push_back(que.front());for(int i = k; i < nums.size(); i++){que.pop(nums[i - k]);que.push(nums[i]);result.push_back(que.front());}return result;}
};

七、前 K 个高频元素

题目：
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。

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：

1 <= nums.length <= 105
k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
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

进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。

来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search

思路：
1、仿函数以及仿函数重写可以看这个链接
2、仿函数重写（）之后，弹出去是从序列的最后一个元素弹出去的。
3、小顶堆和大顶堆是根据弹出去之后元素的序列来决定的。

代码：

class Solution {
public:class mycomparison {public:bool operator()(const pair<int,int>& lhs, const pair<int,int>& rhs){return lhs.second > rhs.second;}};vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {unordered_map<int,int> map;for(int i = 0; i < nums.size(); i++){map[nums[i]]++;}priority_queue<pair<int,int>, vector<pair<int,int>>, mycomparison> pri_que;for(unordered_map<int, int>::iterator it = map.begin(); it != map.end(); it++){pri_que.push(*it);if(pri_que.size() > k){pri_que.pop();}}vector<int> result(k);for(int i = k - 1; i >= 0; i--){result[i] = pri_que.top().first;pri_que.pop();}return result;}
};