来源:力扣(LeetCode)
描述:
设计一个类似堆栈的数据结构,将元素推入堆栈,并从堆栈中弹出出现频率最高的元素。
实现 FreqStack
类:
FreqStack()
构造一个空的堆栈。void push(int val)
将一个整数val
压入栈顶。int pop()
删除并返回堆栈中出现频率最高的元素。- 如果出现频率最高的元素不只一个,则移除并返回最接近栈顶的元素。
示例 1:
输入:
["FreqStack","push","push","push","push","push","push","pop","pop","pop","pop"],
[[],[5],[7],[5],[7],[4],[5],[],[],[],[]]
输出:[null,null,null,null,null,null,null,5,7,5,4]
解释:
FreqStack = new FreqStack();
freqStack.push (5);//堆栈为 [5]
freqStack.push (7);//堆栈是 [5,7]
freqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5]
freqStack.push (7);//堆栈是 [5,7,5,7]
freqStack.push (4);//堆栈是 [5,7,5,7,4]
freqStack.push (5);//堆栈是 [5,7,5,7,4,5]
freqStack.pop ();//返回 5 ,因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,5,7,4]。
freqStack.pop ();//返回 7 ,因为 5 和 7 出现频率最高,但7最接近顶部。堆栈变成 [5,7,5,4]。
freqStack.pop ();//返回 5 ,因为 5 出现频率最高。堆栈变成 [5,7,4]。
freqStack.pop ();//返回 4 ,因为 4, 5 和 7 出现频率最高,但 4 是最接近顶部的。堆栈变成 [5,7]。
提示:
- 0 <= val <= 109
- push 和 pop 的操作数不大于 2 * 104。
- 输入保证在调用 pop 之前堆栈中至少有一个元素。
方法:哈希表和栈
思路与算法
在本题中,每次需要优先弹出频率最大的元素,如果频率最大元素有多个,则优先弹出靠近栈顶的元素。因此,我们可以考虑将栈序列分解为多个频率不同的栈序列,每个栈维护同一频率的元素。当元素入栈时频率增加,将元素加入到更高频率的栈中,低频率栈中的元素不需要出栈。当元素出栈时,将频率最高的栈的栈顶元素出栈即可。
更详细的,我们用一个哈希表 freq 来记录每个元素出现的次数。设当前最大频率为 maxFreq ,为 1 ∼ maxFreq 中的每种频率单独设置一个栈。为了方便描述,记 freq[x] 为 x 的频率,group[i] 为频率为 i 的栈。
- 当元素 x 入栈时,令 freq[x] + 1,然后将 x 放入 group[freq[x]] 中,更新 maxFreq = max(maxFreq,freq[x])。此时,group[1] ∼ group[maxFreq] 的每一个栈中都包含 x。
- 元素出栈时,获取 x = group[maxFreq].top() 作为出栈元素,令 freq[x] − 1,若 x 出栈后 group[maxFreq] 为空,则令 maxFreq − 1。
代码:
class FreqStack {
public:
FreqStack() {
maxFreq = 0;
}
void push(int val) {
freq[val]++;
group[freq[val]].push(val);
maxFreq = max(maxFreq, freq[val]);
}
int pop() {
int val = group[maxFreq].top();
freq[val]--;
group[maxFreq].pop();
if (group[maxFreq].empty()) {
maxFreq--;
}
return val;
}
private:
unordered_map<int, int> freq;
unordered_map<int, stack<int>> group;
int maxFreq;
};
复杂度分析
时间复杂度:对于 push 和 pop 操作,时间复杂度为 O(1)。
空间复杂度: O(n),其中 n 是 FreqStack 中元素的个数。
author:力扣官方题解