leetcode—11.队列题型python解答
leetcode—11.队列题型python解答
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125. 验证回文串
232. 用栈实现队列
239. 滑动窗口*大值
125. 验证回文串
这里使用双端队列来解决回文串问题
给定一个字符串,验证它是否是回文串,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写。
说明:本题中,我们将空字符串定义为有效的回文串。
class Solution:
def isPalindrome(self, s: str) -> bool:
s = s.lower()
# 检测字母与数字字符
s = [i for i in s if i.isalpha() or i.isnumeric()]
# 构造双端队列
deque = collections.deque()
# 回文词入对
for i in s:
deque.appendleft(i)
state = True
while len(deque) > 1 and state:
left = deque.popleft()
right = deque.pop()
if left != right:
state = False
return state
232. 用栈实现队列
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。
解法一:在一个栈中维持所有元素的出队顺序思路
*种方式是在一个栈中维持所有元素的出队顺序,即所有的元素在入队操作完成后只会保存在一个栈中,且其出栈的顺序和出队的顺序是一致的。通俗理解来说,相当于一个栈是中间容器
class MyQueue:
def __init__(self):
“””
Initialize your data structure here.
“””
self._s1,self._s2 = [],[]
def push(self, x: int) -> None:
“””
Push element x to the back of queue.
“””
# 为了维持栈1的出队顺序,当栈1中有元素,后续还要添加元素,需要先将栈1中的元素移到栈2,等栈1添加完之后,再将栈1的元素添加到栈1
while self._s1:
self._s2.append(self._s1.pop())
self._s1.append(x)
while self._s2:
self._s1.append(self._s2.pop())
def pop(self) -> int:
“””
Removes the element from in front of queue and returns that element.
“””
return self._s1.pop()
def peek(self) -> int:
“””
Get the front element.
“””
return self._s1[-1]
def empty(self) -> bool:
“””
Returns whether the queue is empty.
“””
return self._s1 == []
解法二:一个栈入,一个栈出
思路:
解法二的实现方式与解法一有点不同,按照功能的不同,解法二将两个栈一个用于入队,—个用于出队。假设栈inStack 用于实现入队操作,栈outStack 用于实现出队操作。
class MyQueue:
def __init__(self):
“””
Initialize your data structure here.
“””
# self,_front用于存储入栈的栈首元素
self._in_stack,self._out_stack,self._front = [],[],None
def push(self, x: int) -> None:
“””
Push element x to the back of queue.
“””
# 保存入栈的栈首元素
if not self._in_stack:
self._front = x
self._in_stack.append(x)
def pop(self) -> int:
“””
Removes the element from in front of queue and returns that element.
“””
if self.empty():
raise Exception(‘The queue is empty!’)
# 将输入栈元素全部添加到输出栈
if not self._out_stack:
while self._in_stack:
self._out_stack.append(self._in_stack.pop())
return self._out_stack.pop()
def peek(self) -> int:
“””
Get the front element.
“””
if self.empty():
raise Exception(‘The queue is empty!’)
if not self._out_stack:
return self._front
else:
return self._out_stack[-1]
def empty(self) -> bool:
“””
Returns whether the queue is empty.
“””
return self._in_stack == [] and self._out_stack == []
239. 滑动窗口*大值
给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k,请找出所有滑动窗口里的*大值
示例:
输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7]
解释:
滑动窗口的位置 *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
class Solution:
def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
res = [] # 存储结果
# 双端队列,两端快速添加(append)和弹出(pop),维护的是窗口内*大值的索引
queue = collections.deque()
for i, num in enumerate(nums):
# 将不在窗口内的*大值的索引弹出
if queue and queue[0] == i – k:
queue.popleft()
# 如果队尾的值比num小,则直接弹出
while queue and nums[queue[-1]] < num:
queue.pop()
# 队尾添加元素
queue.append(i)
# 每个窗口保存一个*大值
if i >= k – 1:
res.append(nums[queue[0]])
return res