问题一 、239. 滑动窗口最大值

题目链接 ： 239. 滑动窗口最大值 - 力扣（LeetCode）

思路分析 ：

              1、可能首先想到的是暴力破解 ，每一个区间，遍历一遍，找到最大值。将其搜集起来。

              2、单调队列的思想 ，每次窗口移动的时候，调用que.pop(滑动窗口中移除元素的数                      值)，que.push(滑动窗口添加元素的数值)，然后que.front()就返回我们要的最大值。

              3、 当然这个队列是没有的，具体功能需要我们自己实现。

单调队列的实现(  基于一个双向队列  deque  可以对对头和队尾进行操作 )
my_push( )   入队 ：

入队之前和队列中元素进行比较，如果队列中的元素比要入队的元素小，则将其出队。

这样我们队列的对头元素总是最大值，然后我们滑动窗口移动的时候，每次都从对头拿去窗口的最大值。

void  my_push( int value ){while( !my_queue.empty()  && my_queue.back() < value){my_queue.pop_back();}my_queue.push_back( value );
}// my_queue  是我们定义的一个私有成员， 他是 deque 类型

my_pop( )   出队 ：

因为我们在入队的时候，就已经将较小的元素出队了。

所以这里我们处理的是，如果窗口移除的元素value等于单调队列的出口元素，则将其出队。

 //出队void my_pop(int value){//当我们要入队的元素和队头元素相等时,说明要丢弃的是之前队列里面的最大值if(!my_queue_.empty() && value==myDeque_.front()){myDeque_.pop_front() ;}}

视频和更详细的文字讲解（代码随想录）

代码随想录

具体解决方案：

class Solution {
public:vector<int> maxSlidingWindow(vector<int>& nums, int k) {myDeque myDeque_;vector< int >data;if( nums.size() < k )  return data;//先放入前k个元素for( int i = 0 ; i < k ; i++ ){myDeque_.my_push(nums[i]);}//找到前k个的最大值data.push_back( myDeque_.getMax() );for(int i=k ; i< nums.size() ; i++ ){myDeque_.my_pop( nums[i-k] );     //myDeque_.my_push( nums[i] );data.push_back( myDeque_.getMax() );}return data;}private:
class myDeque{public:deque< int >myDeque_;    //定义一个双向队列//出队void my_pop(int value){//当我们要入队的元素和队头元素相等时,说明要丢弃的是之前队列里面的最大值if(myDeque_.empty()!=true && value==myDeque_.front()){myDeque_.pop_front() ;}}//入队void my_push(int value){while( myDeque_.empty()!=true && value > myDeque_.back() ){myDeque_.pop_back();}myDeque_.push_back(value);}int getMax(){return myDeque_.front();}
};};

问题二 、347.前 K 个高频元素 

题目链接：

347. 前 K 个高频元素 - 力扣（LeetCode）

思路分析：

• 遇到一个数出现的次数，我们首先想到 使用map 这个容器，key 记录要计算的数，value 出现的次数
• 优先级队列（底层是实现是一个堆），将map中的数据进行排序，采用小顶堆
• 最后反向输入到需要返回的数组中

视频和更详细的文字讲解（代码随想录）：

代码随想录

解决方案：

class Solution {
public:
//自定义比较函数
class MyCompare{public:bool operator()(const pair<int ,int>&left , const pair<int ,int>&right){return left.second > right.second;}
};vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {// if(nums.size() < k ) return ret;unordered_map< int ,int >temp;// key 是数字, value是出现的次数for(int i=0 ; i<nums.size() ; i++){temp[ nums[i] ]++;}// 排序使用 ,小顶堆(优先级队列)priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, MyCompare > pq;//将map中的数据放入优先级队列,并从小到大排序for(unordered_map<int,int>::iterator it = temp.begin() ; it!=temp.end() ; it++){pq.push(*it);if(pq.size() >k ){pq.pop();      //将最小的值出队}//入队,并排序}//将队列中的数据导入retvector<int>ret(k);for( int i=k-1 ; i>=0 ;i--  ){ret[i]=pq.top().first;pq.pop();}return ret;}
};