写在前面

栈、队列、堆基本的题目就是这些，需要特殊技巧的另算，重写一遍保证熟练掌握这些题目并且达到熟练使用的程度。记录以便后续再次学习。

题目列表

1. 用队列实现栈
1. 用栈实现队列
1. 最小栈
1. 数组中的第K个最大元素
1. 数据流的中位数

思路分析

1. 用队列实现栈
1. 用栈实现队列
1. 最小栈
1. 数组中的第K个最大元素（堆实现）
1. 数据流的中位数（大小堆实现）
注意1-3题只是增加对栈和队列的数据结构的理解，而4-5主要学会使用堆，具体就是大小堆的理解和使用。这一点不管是用cpp还是java都是一样的。重在理解。
目前对于这两类的数据结构都掌握的更加清晰了。
继续保持！

代码实现

用队列实现栈

class MyStack {public:/** Initialize your data structure here. */MyStack() {}/** Push element x onto stack. */void push(int x) {// 新队伍queue<int> temp_queue;// 新来的先排temp_queue.push(x);// 老人再跟上while (!init_queue.empty()) {temp_queue.push(init_queue.front());init_queue.pop();}// 最后重新排回原始队列while (!temp_queue.empty()) {init_queue.push(temp_queue.front());temp_queue.pop();}}/** Removes the element on top of the stack and returns that element. */int pop() {int tmp = init_queue.front();init_queue.pop();return tmp;}/** Get the top element. */int top() {return init_queue.front();}/** Returns whether the stack is empty. */bool empty() {return init_queue.empty();}
private:queue<int> init_queue;
};/*** Your MyStack object will be instantiated and called as such:* MyStack* obj = new MyStack();* obj->push(x);* int param_2 = obj->pop();* int param_3 = obj->top();* bool param_4 = obj->empty();*/

用栈实现队列

class MyQueue {public:/** Initialize your data structure here. */MyQueue() {}/** Push element x to the back of queue. */void push(int x) {// 临时栈stack<int> temp_stack;// 先将老人都出栈进新栈while (!init_stack.empty()) {temp_stack.push(init_stack.top());init_stack.pop();}// 再把新来的x入原来的栈init_stack,最后再把老人接回来init_stack.push(x);while (!temp_stack.empty()) {init_stack.push(temp_stack.top());temp_stack.pop();}}/** Removes the element from in front of queue and returns that element. */int pop() {int tmp =init_stack.top();init_stack.pop();return tmp;}/** Get the front element. */int peek() {return init_stack.top();}/** Returns whether the queue is empty. */bool empty() {return init_stack.empty();}
private:stack<int> init_stack;
};/*** Your MyQueue object will be instantiated and called as such:* MyQueue* obj = new MyQueue();* obj->push(x);* int param_2 = obj->pop();* int param_3 = obj->peek();* bool param_4 = obj->empty();*/

最小栈

class MinStack {public:/** initialize your data structure here. */MinStack() {}void push(int x) {// 将数据先压入数据栈_data,_data.push(x);if (_min.empty()) {_min.push(x);} else {if ( x > _min.top()) {x = _min.top();}_min.push(x);}}void pop() {_data.pop();_min.pop();}int top() {return _data.top();}int getMin() {return _min.top();}private:stack<int> _min;stack<int> _data;
};/*** Your MinStack object will be instantiated and called as such:* MinStack* obj = new MinStack();* obj->push(x);* obj->pop();* int param_3 = obj->top();* int param_4 = obj->getMin();*/

数组中的第K个最大元素

class Solution {public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> p_queue;for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {if (p_queue.size() < k) {p_queue.push(nums[i]); } else if (p_queue.top() < nums[i]) {p_queue.pop();p_queue.push(nums[i]);}}return p_queue.top();}
};

数据流的中位数

class MedianFinder {priority_queue<int> lo;                              // max heappriority_queue<int, vector<int>, greater<int>> hi;   // min heappublic:// Adds a number into the data structure.void addNum(int num){lo.push(num);                                    // Add to max heaphi.push(lo.top());                               // balancing steplo.pop();if (lo.size() < hi.size()) {                     // maintain size propertylo.push(hi.top());hi.pop();}}// Returns the median of current data streamdouble findMedian(){return lo.size() > hi.size() ? (double) lo.top() : (lo.top() + hi.top()) * 0.5;}
};/*** Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:* MedianFinder* obj = new MedianFinder();* obj->addNum(num);* double param_2 = obj->findMedian();*/

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