fifo算法_前端进阶算法6:一看就懂的队列及配套算法题
引言
队列这种数据结构,据瓶子君了解,前端需要了解的队列结构主要有:双端队列、滑动窗口,它们都是算法中是比较常用的数据结构。
因此,本节主要内容为:
- 数据结构:队列(Queue)
- 双端队列(Deque)
- 双端队列的应用:翻转字符串中的单词
- 滑动窗口
- 滑动窗口应用:无重复字符的最长公共子串
- 最后来一道 leetcode 题目:滑动窗口最大值问题
下面进入正文吧?
一、数据结构:队列
队列和栈类似,不同的是队列是先进先出 (FIFO) 原则的有序集合,它的结构类似如下:
常见队列的操作有:enqueue(e)
进队、 dequeue()
出队、 isEmpty()
是否是空队、 front()
获取队头元素、clear()
清空队,以及 size()
获取队列长度。
代码实现
function Queue() { let items = [] this.enqueue = function(e) { items.push(e) } this.dequeue = function() { return items.shift() } this.isEmpty = function() { return items.length === 0 } this.front = function() { return items[0] } this.clear = function() { items = [] } this.size = function() { return items.length }}
查找:从对头开始查找,从时间复杂度为 O(n)
插入或删除:进栈与出栈的时间复杂度为 O(1)
二、双端队列(Deque)
1. 什么是 Deque
Deque 在原有队列的基础上扩充了:队头、队尾都可以进队出队,它的数据结构如下:
代码实现:
function Deque() { let items = [] this.addFirst = function(e) { items.unshift(e) } this.removeFirst = function() { return items.shift() } this.addLast = function(e) { items.push(e) } this.removeLast = function() { return items.pop() } this.isEmpty = function() { return items.length === 0 } this.front = function() { return items[0] } this.clear = function() { items = [] } this.size = function() { return items.length }}
下面看一道经典的双端队列问题?
2. 字节&leetcode151:翻转字符串里的单词
给定一个字符串,逐个翻转字符串中的每个单词。
示例 1:
输入: "the sky is blue"输出: "blue is sky the"
示例 2:
输入: " hello world! "输出: "world! hello"解释: 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格,但是反转后的字符不能包括。
示例 3:
输入: "a good example"输出: "example good a"解释: 如果两个单词间有多余的空格,将反转后单词间的空格减少到只含一个。
说明:
- 无空格字符构成一个单词。
- 输入字符串可以在前面或者后面包含多余的空格,但是反转后的字符不能包括。
- 如果两个单词间有多余的空格,将反转后单词间的空格减少到只含一个。
解题思路:使用双端队列解题
- 首先去除字符串左右空格
- 逐个读取字符串中的每个单词,依次放入双端队列的对头
- 再将队列转换成字符串输出(已空格为分隔符)
画图理解:
代码实现:
var reverseWords = function(s) { let left = 0 let right = s.length - 1 let queue = [] let word = '' while (s.charAt(left) === ' ') left ++ while (s.charAt(right) === ' ') right -- while (left <= right) { let char = s.charAt(left) if (char === ' ' && word) { queue.unshift(word) word = '' } else if (char !== ' '){ word += char } left++ } queue.unshift(word) return queue.join(' ')};
更多解法详见 图解字节&leetcode151:翻转字符串里的单词
三、滑动窗口
1. 什么是滑动窗口
这是队列的另一个重要应用
顾名思义,滑动窗口就是一个运行在一个大数组上的子列表,该数组是一个底层元素集合。
假设有数组 [a b c d e f g h ],一个大小为 3 的 滑动窗口在其上滑动,则有:
[a b c] [b c d] [c d e] [d e f] [e f g] [f g h]
一般情况下就是使用这个窗口在数组的 合法区间 内进行滑动,同时 动态地 记录一些有用的数据,很多情况下,能够极大地提高算法地效率。
下面看一道经典的滑动窗口问题?
2. 字节&Leetcode3:无重复字符的最长子串
给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。
示例 1:
输入: "abcabcbb"输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。
示例 2:
输入: "bbbbb"输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。
示例 3:
输入: "pwwkew"输出: 3解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 3。 请注意,你的答案必须是 子串 的长度,"pwke" 是一个子序列,不是子串。
解题思路: 使用一个数组来维护滑动窗口
遍历字符串,判断字符是否在滑动窗口数组里
- 不在则
push
进数组 - 在则删除滑动窗口数组里相同字符及相同字符前的字符,然后将当前字符
push
进数组 - 然后将
max
更新为当前最长子串的长度
遍历完,返回 max
即可
画图帮助理解一下:
代码实现:
var lengthOfLongestSubstring = function(s) { let arr = [], max = 0 for(let i = 0; i let index = arr.indexOf(s[i]) if(index !== -1) { arr.splice(0, index+1); } arr.push(s.charAt(i)) max = Math.max(arr.length, max) } return max};
时间复杂度:O(n2), 其中 arr.indexOf()
时间复杂度为 O(n) ,arr.splice(0, index+1)
的时间复杂度也为 O(n)
空间复杂度:O(n)
更多解法详见 字节&Leetcode3:无重复字符的最长子串
最后,来尝试一道leetcode题目吧!
四、leetcode239:滑动窗口最大值问题
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
提示:
你可以假设 k
总是有效的,在输入数组不为空的情况下,1 ≤ k ≤ 输入数组的大小。
可以自己尝试解答一下,欢迎将答案提交到 https://github.com/sisterAn/JavaScript-Algorithms/issues/33 ,瓶子君将明日解答?
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