232.用栈实现队列 题目：
请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：
实现 MyQueue 类：
void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾int pop() 从队列的开头移除并返回元素int peek() 返回队列开头的元素boolean empty() 如果队列为空，返回 true ；否则，返回 false说明：
你 只能 使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。 你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个栈，只要是标准的栈操作即可。 示例 1：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 输入： ["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"] [[], [1], [2], [], [], []] 输出： [null, null, null, 1, 1, false] 解释： MyQueue myQueue = new MyQueue(); myQueue.push(1); // queue is: [1] myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue) myQueue.peek(); // return 1 myQueue.pop(); // return 1, queue is [2] myQueue.empty(); // return false
提示：
1 <= x <= 9最多调用 100 次 push、pop、peek 和 empty 假设所有操作都是有效的 （例如，一个空的队列不会调用 pop 或者 peek 操作） 进阶：
你能否实现每个操作均摊时间复杂度为 O(1) 的队列？换句话说，执行 n 个操作的总时间复杂度为 O(n) ，即使其中一个操作可能花费较长时间。 代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 class MyQueue { Stack<Integer> stackIn; Stack<Integer> stackOut; public MyQueue () { stackIn = new Stack <>(); stackOut = new Stack <>(); } public void push (int x) { stackIn.push(x); } public int pop () { dumpStackIn(); return stackOut.pop(); } public int peek () { dumpStackIn(); return stackOut.peek(); } public boolean empty () { return stackIn.empty() && stackOut.empty(); } public void dumpStackIn () { if (!stackOut.empty()) return ; while (!stackIn.empty()){ stackOut.push(stackIn.pop()); } } }
225. 用队列实现栈 题目：
请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。
实现 MyStack 类：
void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。int pop() 移除并返回栈顶元素。int top() 返回栈顶元素。boolean empty() 如果栈是空的，返回 true ；否则，返回 false 。注意：
你只能使用队列的标准操作 —— 也就是 push to back、peek/pop from front、size 和 is empty 这些操作。 你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list （列表）或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。 示例：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 输入： ["MyStack", "push", "push", "top", "pop", "empty"] [[], [1], [2], [], [], []] 输出： [null, null, null, 2, 2, false] 解释： MyStack myStack = new MyStack(); myStack.push(1); myStack.push(2); myStack.top(); // 返回 2 myStack.pop(); // 返回 2 myStack.empty(); // 返回 False
提示：
1 <= x <= 9最多调用100 次 push、pop、top 和 empty 每次调用 pop 和 top 都保证栈不为空 进阶： 你能否仅用一个队列来实现栈。
代码：
(Deque)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 class MyStack { Deque<Integer> deque; public MyStack () { deque = new ArrayDeque <>(); } public void push (int x) { deque.addLast(x); } public int pop () { int size = deque.size(); size --; while (size -- > 0 ){ deque.addLast(deque.pollFirst()); } return deque.pollFirst(); } public int top () { return deque.peekLast(); } public boolean empty () { return deque.isEmpty(); } }
(Queue)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 class MyStack { Queue<Integer> queue; public MyStack () { queue = new LinkedList <>(); } public void push (int x) { queue.add(x); } public int pop () { rePosition(); return queue.poll(); } public int top () { rePosition(); int res = queue.poll(); queue.add(res); return res; } public boolean empty () { return queue.isEmpty(); } private void rePosition () { int size = queue.size(); size --; while (size -- > 0 ){ queue.add(queue.poll()); } } }
20. 有效的括号 题目：
给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。
有效字符串需满足：
左括号必须用相同类型的右括号闭合。 左括号必须以正确的顺序闭合。 每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。 示例 1：
示例 2：
示例 3：
提示：
1 <= s.length <= 104s 仅由括号 '()[]{}' 组成代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 class Solution { public boolean isValid (String s) { Deque<Character> deque = new LinkedList <>(); char ch; for (int i = 0 ;i < s.length();i ++){ ch = s.charAt(i); if (ch == '[' ){ deque.push(']' ); }else if (ch == '{' ){ deque.push('}' ); }else if (ch == '(' ){ deque.push(')' ); }else if (deque.isEmpty() || deque.peek() != ch){ return false ; }else { deque.pop(); } } return deque.isEmpty(); } }
1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 题目：
给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作 会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。
在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。
在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。
示例：
1 2 3 4 输入："abbaca" 输出："ca" 解释： 例如，在 "abbaca" 中，我们可以删除 "bb" 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 "aaca"，其中又只有 "aa" 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 "ca"。
提示：
1 <= S.length <= 20000S 仅由小写英文字母组成。代码：
（Deque 作为栈）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 class Solution { public String removeDuplicates (String s) { ArrayDeque<Character> deque = new ArrayDeque <>(); char ch; for (int i = 0 ;i < s.length();i ++){ ch = s.charAt(i); if (deque.isEmpty() || deque.peek() != ch){ deque.push(ch); }else { deque.pop(); } } String res = "" ; while (!deque.isEmpty()){ res = deque.pop() + res; } return res; } }
（字符串作为栈）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 class Solution { public String removeDuplicates (String s) { StringBuffer res = new StringBuffer (); char ch; int top = -1 ; for (int i = 0 ;i < s.length();i ++){ ch = s.charAt(i); if (top >= 0 && res.charAt(top) == ch){ res.deleteCharAt(top); top --; }else { res.append(ch); top ++; } } return res.toString(); } }
150. 逆波兰表达式求值 题目：
给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。
请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。
注意：
有效的算符为 '+'、'-'、'*' 和 '/' 。 每个操作数（运算对象）都可以是一个整数或者另一个表达式。 两个整数之间的除法总是 向零截断 。 表达式中不含除零运算。 输入是一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。 答案及所有中间计算结果可以用 32 位 整数表示。 示例 1：
1 2 3 输入：tokens = ["2","1","+","3","*"] 输出：9 解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：((2 + 1) * 3) = 9
示例 2：
1 2 3 输入：tokens = ["4","13","5","/","+"] 输出：6 解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：(4 + (13 / 5)) = 6
示例 3：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 输入：tokens = ["10","6","9","3","+","-11","*","/","*","17","+","5","+"] 输出：22 解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为： ((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17) + 5 = ((10 * (6 / (12 * -11))) + 17) + 5 = ((10 * (6 / -132)) + 17) + 5 = ((10 * 0) + 17) + 5 = (0 + 17) + 5 = 17 + 5 = 22
提示：
1 <= tokens.length <= 104tokens[i] 是一个算符（"+"、"-"、"*" 或 "/"），或是在范围 [-200, 200] 内的一个整数逆波兰表达式：
逆波兰表达式是一种后缀表达式，所谓后缀就是指算符写在后面。
平常使用的算式则是一种中缀表达式，如 ( 1 + 2 ) * ( 3 + 4 ) 。 该算式的逆波兰表达式写法为 ( ( 1 2 + ) ( 3 4 + ) * ) 。 逆波兰表达式主要有以下两个优点：
去掉括号后表达式无歧义，上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果。 适合用栈操作运算：遇到数字则入栈；遇到算符则取出栈顶两个数字进行计算，并将结果压入栈中 代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 class Solution { public int evalRPN (String[] tokens) { Deque<Integer> deque = new LinkedList <>(); for (String s : tokens){ if ("+" .equals(s)){ deque.push(deque.pop() + deque.pop()); }else if ("*" .equals(s)){ deque.push(deque.pop() * deque.pop()); }else if ("-" .equals(s)){ int temp1 = deque.pop(); int temp2 = deque.pop(); deque.push(temp2 - temp1); }else if ("/" .equals(s)){ int temp1 = deque.pop(); int temp2 = deque.pop(); deque.push(temp2 / temp1); }else { deque.push(Integer.valueOf(s)); } } return deque.pop(); } }
239. 滑动窗口最大值 题目：
给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
返回 滑动窗口中的最大值 。
示例 1：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值 --------------- ----- [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3 1 3 [-1 -3 5] 3 6 7 5 1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7
示例 2：
1 2 输入：nums = [1], k = 1 输出：[1]
提示：
1 <= nums.length <= 105-104 <= nums[i] <= 1041 <= k <= nums.length代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 class Solution { public int [] maxSlidingWindow(int [] nums, int k) { if (nums.length == 1 )return nums; int [] res = new int [nums.length - k + 1 ]; Myqueue myqueue = new Myqueue (); int num = 0 ; for (int i = 0 ;i < k;i ++){ myqueue.add(nums[i]); } res[num ++] = myqueue.peek(); for (int i = k;i < nums.length;i ++){ myqueue.poll(nums[i - k]); myqueue.add(nums[i]); res[num ++] = myqueue.peek(); } return res; } } class Myqueue { Deque<Integer> deque = new LinkedList <>(); public void add (int val) { while (!deque.isEmpty() && val > deque.getLast()){ deque.removeLast(); } deque.add(val); } public void poll (int val) { if (!deque.isEmpty() && deque.peek() == val){ deque.poll(); } } public int peek () { return deque.peek(); } }
347.前 K 个高频元素 题目：
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
示例 1:
1 2 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [1,2]
示例 2:
1 2 输入: nums = [1], k = 1 输出: [1]
提示：
1 <= nums.length <= 105k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的 进阶： 你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。
代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 class Solution { public int [] topKFrequent(int [] nums, int k) { int [] res = new int [k]; Map<Integer,Integer> map = new HashMap <>(); for (int i : nums){ map.put(i,map.getOrDefault(i,0 ) + 1 ); } PriorityQueue<int []> pq = new PriorityQueue <>((o1,o2) -> o1[1 ] - o2[1 ]); for (Map.Entry<Integer,Integer> entry : map.entrySet()){ if (pq.size() < k){ pq.add(new int []{entry.getKey(),entry.getValue()}); }else { if (entry.getValue() > pq.peek()[1 ]){ pq.poll(); pq.add(new int []{entry.getKey(),entry.getValue()}); } } } for (int i = k - 1 ;i >= 0 ;i --){ res[i] = pq.poll()[0 ]; } return res; } }
