一、stack 相关的练习

1.1 - 最小栈

class MinStack {
public:void push(int val) {st.push(val);if (min_st.empty() || val <= min_st.top())min_st.push(val);}void pop() {if (st.top() == min_st.top())min_st.pop();st.pop();}int top() {return st.top();}int getMin() {return min_st.top();}
private:stack<int> st;stack<int> min_st;
};

思路：

1.2 - 栈的压入、弹出序列

class Solution {
public:bool IsPopOrder(vector<int>& pushV, vector<int>& popV) {if (pushV.size() != popV.size())return false;
stack<int> st;int i = 0;int j = 0;while (i < pushV.size()){if (pushV[i] != popV[j]){st.push(pushV[i++]);}else{++i;  // 入栈++j;  // 出栈
while (!st.empty() && popV[j] == st.top()){st.pop();++j;}}}return st.empty();}
};

思路：

根据入栈和出栈序列，用一个栈 st 来模拟整个过程。

如果入栈序列中待入栈的数字，即 pushV[i]，不等于出栈序列中待出栈的数字，即 popV[j]，则将 pushV[i] 入栈。
反之，则表示数字入栈后马上就要出栈，然后还要判断后面待出栈的数字是否等于栈顶元素，即判断是否还有数字需要出栈。

1.3 - 逆波兰表达式求值

class Solution {
public:int evalRPN(vector<string>& tokens) {stack<int> st;for (auto& s : tokens){if (s == "+" || s == "-" || s == "*" || s == "/"){int right = st.top();  // 右操作数st.pop();int left = st.top();  // 左操作数st.pop();
switch(s[0]){case '+':st.push(left + right);break;case '-':st.push(left - right);break;case '*':st.push(left * right);break;case '/':st.push(left / right);break;}}else{st.push(stoi(s));}}return st.top();}
};

思路：

遇到操作数，则将其入栈。
遇到操作符，则取出栈顶两个数字分别作为右操作数和左操作数进行运算，然后再将运算结果压入栈中。

注意：在判断字符串 s 是否为操作符时，不能使用 s[0] == '+' || s[0] == '-' || s[0] == '*' || s[0] == '/' 进行判断，因为当 s 表示负数时，例如 "-11"，s[0] 也是 '-'。

而在已经确定字符串 s 为操作符时，就可以使用 s[0] 对操作符进行区分了。

1.4 - 用栈实现队列

class MyQueue {
public:void push(int x) {in_st.push(x);}int peek() {if (out_st.empty()){while (!in_st.empty()){out_st.push(in_st.top());in_st.pop();}}return out_st.top();}
int pop() {int front = peek();out_st.pop();return front;}bool empty() {return in_st.empty() && out_st.empty();}
private:stack<int> in_st;  // 用于入队的栈stack<int> out_st;  // 用于出队的栈
};

二、queue 相关的练习

2.1 - 二叉树的层序遍历

题目描述：

给你二叉树的根节点 root，返回其节点值的 层序遍历（即逐层地、从左到右访问所有节点）。

代码实现：

class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) {queue<TreeNode*> q;size_t levelSize = 0;  // 所在层数的节点个数if (root){q.push(root);levelSize = 1;}vector<vector<int>> vv;while (!q.empty()){vector<int> v;for (size_t i = 0; i < levelSize; ++i){TreeNode* front = q.front();q.pop();v.push_back(front->val);if (front->left)q.push(front->left);if (front->right)q.push(front->right);}vv.push_back(v);levelSize = q.size();}return vv;}
};

2.2 - 二叉树的层序遍历 II

题目描述：

给你二叉树的根节点 root，返回其节点值 自底向上的层序遍历（即按从叶子节点所在层到根节点所在的层，逐层从左向右遍历）。

代码实现：

class Solution {
public:vector<vector<int>> levelOrderBottom(TreeNode* root) {queue<TreeNode*> q;size_t levelSize = 0;  // 所在层数的节点个数if (root){q.push(root);levelSize = 1;}vector<vector<int>> vv;while (!q.empty()){vector<int> v;for (size_t i = 0; i < levelSize; ++i){TreeNode* front = q.front();q.pop();v.push_back(front->val);if (front->left)q.push(front->left);if (front->right)q.push(front->right);}vv.push_back(v);levelSize = q.size();}reverse(vv.begin(), vv.end());  // 逆置return vv;}
};

2.3 - 用队列实现栈

class MyStack {
public:void push(int x) {// 让一个队列存储数据，让另一个队列为空if (!q1.empty())q1.push(x);elseq2.push(x);}int pop() {// 前提是栈非空assert(!empty());// 找到非空队列和空队列queue<int>* empty = &q1;queue<int>* nonempty = &q2;if (!q1.empty()){empty = &q2;nonempty = &q1;}// 将非空队列中的数据移至空队列中，仅仅保留最后一个数据while (nonempty->size() > 1){empty->push(nonempty->front());nonempty->pop();}int top = nonempty->front();nonempty->pop();return top;}int top() {assert(!empty());if (!q1.empty())return q1.back();elsereturn q2.back();}
bool empty() {return q1.empty() && q2.empty();}
private:queue<int> q1;queue<int> q2;
};

三、priority_queue 相关的练习

3.1 - 数组中的第K个最大元素

方法一：

class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {// 排升序// sort(nums.begin(), nums.end());// return nums[nums.size() - k];
// 排降序sort(nums.begin(), nums.end(), greater<int>());return nums[k - 1];}
};

无论是排升序，还是排降序，时间复杂度都是 O(n * logn)。

方法二：

class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {priority_queue<int> pq(nums.begin(), nums.end());while (--k)  // 注意：循环次数为 k - 1{pq.pop();}return pq.top();}
};

时间复杂度为 O(n + k * logn)。

方法三：

class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq(nums.begin(), nums.begin() + k);for (size_t i = k; i < nums.size(); ++i){if (nums[i] > pq.top()){pq.pop();pq.push(nums[i]);}}return pq.top();}
};