栈和队列相互实现

力扣题目链接：用栈实现队列、用队列实现栈
题目描述：

• 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
• 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 。

思路：

• 用栈实现队列的思路是遇到 push 就放到stk1里，如果遇到pop那么就把stk1的元素一次存到stk2里，然后从stk2的栈顶pop，就可以实现先入先出了。
• 用队列实现栈的思路是一个队列que1用来存储元素，用另外一个队列que2来备份元素，但要pop元素时，就把que1的元素都存到que2的元素里，然后把que1最后一个元素删掉就行。

代码实现：

• 用栈实现队列

class MyQueue {
public:
    MyQueue() {
    }
    
   void push(int x) {
        stack1.push(x);
   }
   int pop() {
       int x = 0;
       if (!stack2.empty()) {
           x = stack2.top();
           stack2.pop();
           return x;
       }
       
       while (!stack1.empty()) {
           x = stack1.top();
           stack1.pop();
           stack2.push(x);
       }
       x = stack2.top();
       stack2.pop();
       return x;
   }
   int peek() {
        int result = this->pop();//降低代码耦合度
        stack2.push(result);
        return result;
   }
   bool empty() {
       return stack1.empty() && stack2.empty();
   }
private:
    stack<int> stack1; //用来压栈
    stack<int> stack2;  //从stack1出占，压入stack2就是栈顶元素了
};

• 用队列实现栈

class MyStack {
public:
    queue<int> que1;
    MyStack() {
    }
    void push(int x) {
        que1.push(x);
    }
    int pop() {
        int size = que1.size();
        int x = 0;
        while (--size) {
            x = que1.front();
            que1.pop();
            que1.push(x);
        }
        int result = que1.front();
        que1.pop();
        return result;
    }
    int top() {
        int result = pop();
        que1.push(result);
        return result;
    }
    bool empty() {
        return que1.empty();
    }
    
};

括号匹配

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题目描述：
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。
每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。

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

思路：

• 这道题因为所有的元素都是括号，所以，我们直接把符号压入栈中，然后遇到右括号就和栈顶元素比较，如果匹配不到（不匹配或栈为空都是无效）那么肯定是无效的。当字符串遍历完后如果栈非空，那么字符串也是无效的。
• 另外奇数一定是无法匹配的，可以在开头判断一下。

代码实现：

bool isValid(string s) {
        if (s.size() % 2)   return false;   //奇数一定无法匹配
        stack<char> stk;
        for (char& i : s) {
            if (i == '{' || i == '(' || i == '[') {
                stk.push(i);//左括号入栈
            } else {
                if (stk.empty())    return false;//如果是右括号，但是此时栈空，说明右边多了直接return
                if (i == ')') {
                    if (stk.top() != '(')   return false;//匹配不到就return
                } else if (i == ']') {
                    if (stk.top() != '[')   return false;
                } else {
                    if (stk.top() != '{')   return false;
                }
                stk.pop();//匹配到了，别忘了pop
            }
        }
        return stk.empty();//不用单独if判断了，直接在这里判断就行
    }

• 代码实现进行了一定的优化，遇到左括号可以直接存对应右括号，那么遇到右括号可以直接进行比较是否相同了。

bool isValid(string s) {
        if (s.size() % 2)   return false;   //奇数一定无法匹配
        stack<char> stk;
        for (char& i : s) {
            if (i == '{')   stk.push('}');//换个思路，存右括号，那么遇到右括号直接比较是否相等就行了
            else if (i == '(') stk.push(')');
            else if (i == '[')  stk.push(']');
            else if (stk.empty() || stk.top() != i) return false;//右边多了或者没匹配到
            else stk.pop();//匹配到了，别忘了pop
        }
        return stk.empty();//不用单独if判断了，直接在这里判断就行
    }

• 应用场景：
  • 编译器在词法分析的过程中处理括号、花括号等这个符号的逻辑，就是使用了栈来进行匹配的。
  • linux的cd命令也涉及到栈对路径处理。
  • 函数调用时的调用栈。
  • 递归也会借助栈来实现，每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中。

1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

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题目描述：
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”。

思路：

• 这道题有两种写法，栈的实现思路比较简单。
• 借助栈：如果栈为空或者当前元素和栈顶元素不相等，就入栈，如果相等就把栈顶元素删除，遍历结束后就得到了最终结果。注意：字符串和数组是天然的栈！！！
• 双指针法： 双指针法就是原地移除元素了，定义一个left和right指针，别激动和普通的删除重复项还不一样，是慢指针和快指针一起走，而且不是right和left比较，而是right和left-1去比较。！ 而一般双指针法是left在从0走，right从1走，
  • 只有当慢指针的前一个元素和当前值相等时再退一格，只有这样才能保证奇数时留一个，偶数时都干掉（奇数时和前一个元素不一样了）。
  • 然后赋值时不是++left而是left++了，因为如果是偶数，那就是回退，然后偶数序列右边界下一个元素一定和左边界前一个不相等，这时就left就直接覆盖都给删了，如果是奇数那在右边界的时候已经和左边界前一个元素不相等了，可以留一个

代码实现：

string removeDuplicates(string s) {
        string result;
        for (char& i : s) {
            if (result.empty() || i != result.back()) {
                result.push_back(i);
                continue;
            }  
            result.pop_back();
        }
        return result;
    }

• 双指针法

string removeDuplicates(string s) {
        int left = 0, right = 0;
        for (right; right < s.size(); ++right) {
            if (left > 0 && s[left - 1] == s[right]) {
                left--;
            } else {
                 s[left++] = s[right];
            }
        }
        s.resize(left);
        return s;
    }

逆波兰表达式

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题目描述：
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。

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

思路：

• 这个题很简单，遇到加减乘除就从栈里取两个元素，然后将计算结果再放入栈里即可，没有遇到运算符就把其他元素放入栈。

代码实现：

int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        stack<int> stk;
        int num1, num2;
        for (string& s : tokens) {
            if (s == "+" || s == "-" || s == "*" || s == "/") {
                num1 = stk.top();
                stk.pop();
                num2 = stk.top();
                stk.pop();
                if (s == "+")   stk.push(num2 + num1);
                if (s == "-")   stk.push(num2 - num1);
                if (s == "*")   stk.push(num2 * num1);
                if (s == "/")   stk.push(num2 / num1);
            } else {
                stk.push(stoi(s));
            }
        }
        return stk.top();
    }

滑动窗口最大值问题

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题目描述：
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：

思路：

• 这道题涉及到单调队列的应用，需要自己实现一个单调队列，什么是单调队列？ 即让队列里的元素单调递增或者递减。
• 我们这道题需要实现一个单调递减的队列，最大值在队列头部，这里采用deque实现，C++底层默认也是deque实现的，主要涉及到push和pop两个操作：
  • push：push的时候如果需要push的值比栈尾大时，就把尾部的值删掉（如果不用删除的情况，就存到另一个栈里，push后再放进去）直到push的value比尾部值小停止删除。
  • pop：pop的话，需要和队列的front元素比较，如果相等就pop（），否则不需要进行操作，因为最大值没有发生改变，不需要执行pop操作（其实在push的时候已经给它干掉了）。
  • front：这个就是返回队列开始的元素，记录窗口最大值。

代码实现:

class Solution {
public:
    //定义单调队列
    class MyQueue {
    public:
        void push(int value) {
            while (!que.empty() && value > que.back()) {
                que.pop_back();
            }
            que.push_back(value);
        }
        void pop(int value) {
            if (!que.empty() && value == que.front()) {
                que.pop_front();
            }
        }
        int front() {
            return que.front();
        }
    private:
        deque<int> que;
    };
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {
        MyQueue my_que;
        //先放入k - 1个元素
        for (int i = 0; i < k - 1; ++i) {
            my_que.push(nums[i]);
        }
        int i = k - 1;
        vector<int> results;
        //依次取最大值
        while (i < nums.size()) {
            my_que.push(nums[i]);
            results.push_back(my_que.front());
            my_que.pop(nums[i - k + 1]);
            i++; 
        }
        return results;
    }
};

求前 K 个高频元素

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题目描述：
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]

思路：

• 一般遇到前k个或者k个元素合并之类的都可以试着用优先级队列来解题，本题也是使用优先级队列。
• 分为以下三步：
  1. 首先先统计数组所有元素出现的次数，使用哈希map
  2. 建立小根堆，一直维持k个最大元素即可，既然是要求高频元素为啥不用大根堆？ 因为使用大根堆需要比较map中的所有元素，而我们本题只需要维持最大的k个元素即可，每次利用小根堆把最小的元素干掉。
  3. 输出优先级队列的元素。
• 另外本体需要自定义优先级队列的cmp，由于第三个参数是个类参数，所以我们需要自己定义一个类。
• 还有为什么左大于右就会建立小顶堆，而不是建立大顶堆?

例如我们在写快排的cmp函数的时候，return left>right 就是从大到小，return left<right 就是从小到大，优先级队列的定义正好反过来了，可能和源码实现有关。

代码实现：

class mycomparison {
    public:
        bool operator () (const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) {
            return a.second > b.second;
        }
    }; 
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        //统计次数
        unordered_map<int, int> maps;
        for (int& i : nums) {
            maps[i]++;
        }
        //建堆
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, mycomparison> pri_que;
        for (auto& i : maps) {
            pri_que.push(i);
            if (pri_que.size() > k) {
                pri_que.pop();
            }
        }

        //输出结果
        vector<int> results;
        while (k--) {
            results.push_back(pri_que.top().first);
            pri_que.pop();
        }
        return results;
    }