leetcode—11.队列题型python解答

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125. 验证回文串
232. 用栈实现队列
239. 滑动窗口最大值

125. 验证回文串

这里使用双端队列来解决回文串问题

给定一个字符串，验证它是否是回文串，只考虑字母和数字字符，可以忽略字母的大小写。
说明：本题中，我们将空字符串定义为有效的回文串。

class Solution:def isPalindrome(self, s: str) -> bool:s = s.lower()# 检测字母与数字字符s = [i for i in s if i.isalpha() or i.isnumeric()]# 构造双端队列deque = collections.deque()# 回文词入对for i in s:deque.appendleft(i)state = Truewhile len(deque) > 1 and state:left = deque.popleft()right = deque.pop()if left != right:state = Falsereturn state

232. 用栈实现队列

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。

解法一：在一个栈中维持所有元素的出队顺序思路

第一种方式是在一个栈中维持所有元素的出队顺序,即所有的元素在入队操作完成后只会保存在一个栈中，且其出栈的顺序和出队的顺序是一致的。通俗理解来说，相当于一个栈是中间容器

class MyQueue:def __init__(self):"""Initialize your data structure here."""self._s1,self._s2 = [],[]def push(self, x: int) -> None:"""Push element x to the back of queue."""# 为了维持栈1的出队顺序，当栈1中有元素，后续还要添加元素，需要先将栈1中的元素移到栈2,等栈1添加完之后，再将栈1的元素添加到栈1while self._s1:self._s2.append(self._s1.pop())self._s1.append(x)while self._s2:self._s1.append(self._s2.pop())def pop(self) -> int:"""Removes the element from in front of queue and returns that element."""return self._s1.pop()def peek(self) -> int:"""Get the front element."""return self._s1[-1]def empty(self) -> bool:"""Returns whether the queue is empty."""return self._s1 == []

解法二:一个栈入，一个栈出
思路：

解法二的实现方式与解法一有点不同，按照功能的不同，解法二将两个栈一个用于入队，—个用于出队。假设栈inStack 用于实现入队操作，栈outStack 用于实现出队操作。

class MyQueue:def __init__(self):"""Initialize your data structure here."""# self,_front用于存储入栈的栈首元素self._in_stack,self._out_stack,self._front = [],[],Nonedef push(self, x: int) -> None:"""Push element x to the back of queue."""# 保存入栈的栈首元素if not self._in_stack:self._front = xself._in_stack.append(x)def pop(self) -> int:"""Removes the element from in front of queue and returns that element."""if self.empty():raise Exception('The queue is empty!')# 将输入栈元素全部添加到输出栈if not self._out_stack:while self._in_stack:self._out_stack.append(self._in_stack.pop())return self._out_stack.pop()def peek(self) -> int:"""Get the front element."""if self.empty():raise Exception('The queue is empty!')if not self._out_stack:return self._frontelse:return self._out_stack[-1]def empty(self) -> bool:"""Returns whether the queue is empty."""return self._in_stack == [] and self._out_stack == []

239. 滑动窗口最大值

给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值

示例：

输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 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

class Solution:def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:# 思路:利用单调队列性质与滑动窗口，构建滑动窗口内最大值的单调队列,这里存储的是下标，与存储元素一样n = len(nums)res = []# 双端队列q = collections.deque()for i in range(k):while q and nums[i] >= nums[q[-1]]:q.pop()q.append(i)# 构建了第一个窗口大小为k的单调队列，这里队列中存储的是下标,单调队列队首即为最大值对应的坐标res.append(nums[q[0]])for i in range(k,n):# 遍历元素大于单调队列末尾元素时，需要弹出，重新构建单调队列while q and nums[i] >= nums[q[-1]]:q.pop()q.append(i)# 当窗口不包含这个元素时，需要从单调队列中，从队首删除while q[0] <= i-k:q.popleft()res.append(nums[q[0]])return res

时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组 nums的长度。每一个下标恰好被放入队列一次，并且最多被弹出队列一次，因此时间复杂度为 O(n)。
空间复杂度：O(k)。与方法一不同的是，在方法二中我们使用的数据结构是双向的，因此「不断从队首弹出元素」保证了队列中最多不会有超过k+1 个元素，因此队列使用的空间为 O(k)。

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