• Leetcode 895. 最大频率栈


    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。
    
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    解法一:堆 + 哈希表

    使用堆保存 ( v a l , 频 率 , 时 间 ) (val, 频率,时间) (val,),时间为越大代表越靠近栈顶,对于push每次直接统计val值次数增加后将其放入堆中。对于pop方法,每次直接从堆顶弹出一个元素,就是频率最大且靠近栈顶。

    • 时间复杂度: p u s h , p o p 为 O ( l o n ) push, pop为O(lon) push,popO(lon)
    • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
    class FreqStack {
        int idx;
        PriorityQueue<int[]> q;
        Map<Integer, Integer> mp;
        public FreqStack() { 
            q = new PriorityQueue<int[]>((a, b)-> a[1] == b[1] ? b[2] - a[2] : b[1] - a[1]);
            mp = new HashMap<>();
        }
        public void push(int val) { //O(logn)
            mp.put(val, mp.getOrDefault(val, 0) + 1);
            q.add(new int[]{val, mp.get(val), idx++});
        }
        
        public int pop() { //O(logn)
            int[] t = q.poll();
            mp.put(t[0], t[1] - 1);
            return t[0];
        }
    }
    
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    解法二:栈 + 哈希表 + 桶排序

    根据解法一我们知道,我们每次都需要把最高频率的数弹出来,那么除了借用堆进行排序外,我们还可以为每个频率创建一个桶,每个桶可以看作是一个栈,那么每次push就把该数放进对应频率的桶中,出栈时则从最大频率的桶中弹出一个元素即可。这样我们就避免了为不同频率的数来进行排序的操作。

    • 时间复杂度: p u s h 和 p o p 为 O ( 1 ) push和pop为O(1) pushpopO(1)
    • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n), 有多少个结点,那么就会开辟多少空间。
    class FreqStack {
        int maxv; 
        Map<Integer, Integer> mp;
        Map<Integer, Deque<Integer>> st;
        public FreqStack() { 
            st = new HashMap<>();
            mp = new HashMap<>();
        }
        public void push(int val) { //O(1)
            int cnt = mp.getOrDefault(val, 0) + 1;
            mp.put(val, cnt);   
            if (!st.containsKey(cnt)) st.put(cnt, new ArrayDeque<>());
            st.get(cnt).push(val); //得到该频率的栈并将数放入栈中
            maxv = Math.max(cnt, maxv); //更新最大频率
        }
        
        public int pop() { //O(1) 
            //直接从最大频率中弹出元素 
            int ans = st.get(maxv).poll();
            mp.put(ans, mp.get(ans) - 1);
            if(st.get(maxv).isEmpty()) maxv--;  //更新最大频率
            return ans;    
        }
    }
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_41280600/article/details/128107002