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代码随想训练营第十三天(Pyhton)| 239. 滑动窗口最大值、347.前 K 个高频元素

时间:2023-10-23 20:44:53浏览次数:56  
标签:queue heapq min self list Pyhton 347 heap 第十三天

239. 滑动窗口最大值

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        res = []
        tmp = MyQueue()
        for i in range(k):
            tmp.push(nums[i])
        res.append(tmp.front())            
        for j in range(k, len(nums)):
            tmp.pop(nums[j-k])
            tmp.push(nums[j])
            res.append(tmp.front())
        return res

class MyQueue:

    from collections import deque

    def __init__(self):
        self.queue = deque()   # 这里使用 list 会超出限制

    def pop(self, val):
        if self.queue and val == self.queue[0]:
            self.queue.popleft()

    def push(self, val):
        while self.queue and val > self.queue[-1]:
            self.queue.pop()
        self.queue.append(val)

    def front(self):
        return self.queue[0]

list是Python内置的动态数组类型,它可以存储任意类型的对象,并且可以根据需要动态调整大小。list具有灵活的索引、切片和操作方法,可以方便地进行元素的插入、删除和修改。然而,当需要从列表的头部频繁地插入和删除元素时,list的性能可能会较低,因为这涉及到移动其他元素的操作。

deque(Double-ended Queue,双端队列)是Python标准库collections模块中提供的数据结构。它是一个双端队列,支持从队列的两端高效地进行插入和删除操作。与list相比,deque在执行头部操作(插入和删除)时具有更高的性能,因为它使用了一种双向链表的数据结构。如果你需要在列表的两端频繁地进行插入和删除操作,那么使用deque可能会更高效。

347.前 K 个高频元素

import heapq
class Solution:
    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        res = []
        a_map = {}
        for i in nums:
            a_map[i] = a_map.get(i, 0) + 1

        min_heap = []

        for key, val in a_map.items():
            heapq.heappush(min_heap, (val, key))
            if len(min_heap) > k:
                heapq.heappop(min_heap)

        for j in range(k-1, -1, -1):
            res.append(heapq.heappop(min_heap)[1])
        return res

Python提供了heapq模块,其中包含了对堆操作的支持。通过heapq模块,可以轻松地创建和操作堆数据结构,包括插入元素、删除元素、获取最小(或最大)元素等操作。

下面是一个简单的示例,展示了如何使用heapq模块来创建和操作堆:

import heapq

# 创建一个空的堆
heap = []

# 向堆中插入元素
heapq.heappush(heap, 5)
heapq.heappush(heap, 3)
heapq.heappush(heap, 7)
heapq.heappush(heap, 1)

# 从堆中弹出最小元素
min_element = heapq.heappop(heap)
print(min_element)  # 输出: 1

# 获取堆中最小元素(不弹出)
min_element = heap[0]
print(min_element)  # 输出: 3

# 将列表转换为堆
my_list = [9, 2, 6, 4, 8]
heapq.heapify(my_list)
print(my_list)  # 输出: [2, 4, 6, 9, 8]

标签:queue,heapq,min,self,list,Pyhton,347,heap,第十三天
From: https://www.cnblogs.com/yixff/p/17783423.html

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