Day11.一刷数据结构算法(C语言版) 239滑动窗口最大值;347前K个高频元素

今天就两道题,但是有点难,争取理解吧。


一.239滑动窗口最大值

之前讲的都是栈的应用,这次该是队列的应用了。
本题算比较有难度的,需要自己去构造单调队列,建议先看视频来理解。

题目链接/文章讲解/视频讲解:代码随想录

1.思路分析

本道题的解题思路推荐观看下方视频,然后再对照具体代码进行学习。思路比较复杂,这里就不写文字说明了,还请认真观看视频,方便读懂之后的代码详解。

单调窗口最值

2.代码详解

复制代码
int* maxSlidingWindow(int* nums, int numsSize, int k, int* returnSize) {
    int n = numsSize;
    int queue[n]; //队列
    int front = 0, rear = -1; //队首 队尾
    int left = 0, right = 0; //窗口左下标 窗口右下标
    while (right < n) { //窗口右移至终点
        while (rear >= front && nums[right] > queue[rear]) rear--; //维护队列的单调性(非递增),即保证队首元素就是当前窗口的最大值
        queue[++rear] = nums[right++]; //入队下一个窗口可能的最大值
        if (left + k <= right) { //窗口大小大于k
            if (nums[left] == queue[front]) front++; //如果最大值已经在窗口的左边,则将它永久出队
            else nums[left] = queue[front]; //否则记录最大值进原数组中
            left++; //左框右移
        }
    }
    *returnSize = n - k + 1;
    return nums; //返回原数组
}

(代码来自leetcode,具体链接:滑动窗口最大值代码来源


二.347前K个高频元素(先挖个坑)

大/小顶堆的应用, 在C++中就是优先级队列
本题是大数据中取前k值 的经典思路,了解想法之后,不算难。

题目链接/文章讲解/视频讲解:代码随想录

1.思路分析

这道题我第一反应是用哈希表统计元素出现次数,然后我在官网上找到了同样也是用哈希表来实现的题解,具体代码我会在下方分享。

大概思路:

  1. 用哈希表统计每个数对应出现的次数
  2. 创建一个二元组,将统计出来的键值对分别加入二元组中
  3. 对二元组中的出现次数进行降序排序
  4. 取前k个即可

不过我看大小堆都是用的c++,对于c语言版本的应用,我还没细想,先挖个坑吧。

2.代码详解

复制代码
struct HashEntry {
    int key;
    int val;
    UT_hash_handle hh;
};

void hashAddItem(struct HashEntry** obj, int key) {
    struct HashEntry* pEntry = NULL;
    HASH_FIND_INT(*obj, &key, pEntry);
    if (pEntry != NULL)
    {
        pEntry->val++;
    }
    else
    {
        pEntry = malloc(sizeof(struct HashEntry));
        pEntry->key = key;
        pEntry->val = 1;
        HASH_ADD_INT(*obj, key, pEntry);
    }

}
int temp(const void* a1, const void* b1)
{
	int* a = *(int**)a1;
	int* b = *(int**)b1;
	return  b[1]-a[1];
}

int* topKFrequent(int* nums, int numsSize, int k, int* returnSize){
    struct HashEntry* cnt = NULL;
    int* res=malloc(sizeof(int)*k);
    *returnSize=0;
    for(int i=0;i<numsSize;i++)
    {
        hashAddItem(&cnt,nums[i]);
    }
    struct HashEntry* s;
    int count=0;
    for (s = cnt; s != NULL; s = s->hh.next) {
        count++;
    }
    int** que=malloc(sizeof(int*)*count);
    int n=0;
    for (s = cnt; s != NULL; s = s->hh.next) {
        que[n]=malloc(sizeof(int)*2);
        que[n][0]=s->key;
        que[n++][1]=s->val;
    }
    qsort(que, count, sizeof(int*), temp);
    for(int i=0;i<k;i++)
    {
        res[(*returnSize)++]=que[i][0];
    }
    return res;
}

(代码来自leetcode,具体链接:前K个高频元素代码来源)


今天状态不佳,所以博客写的有点潦草,还请见谅。

如果你有问题或者有其他想法,欢迎评论区留言,大家可以一起探讨。

相关推荐
To_OC3 小时前
LC 1 两数之和:面试第一道必考题,暴力解法直接被面试官 pass
javascript·算法·leetcode
鱼鱼不愚与8 小时前
《原来如此 | 第01期:为什么导航软件能预测红绿灯倒计时?》
算法
复杂网络12 小时前
论最小 Agent 计算机的形态
算法
kisshyshy1 天前
🍦 雪糕、食堂、火车厢:三幅漫画吃透栈、队列与链表
javascript·算法
猿人谷1 天前
不只是 CPU 阈值:STAR 如何用 GAT + Transformer 做容器级自动扩缩容?
人工智能·算法
复杂网络2 天前
Stable Diffusion 视觉大模型微调技术深度调研
算法
复杂网络2 天前
基于 Stable Diffusion 架构的视觉大模型代表性工作与原理深度解析
算法
MrZhao4002 天前
Agent Loop 如何用 Hook 扩展:权限、日志与工具拦截
算法
MrZhao4002 天前
Agent 为什么需要 Skills:别把所有知识都塞进 system prompt
算法