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图解LeetCode——剑指 Offer 59 - II. 队列

图解LeetCode——剑指 Offer 59 - II. 队列

作者: 爪哇缪斯 | 来源:发表于2023-04-24 02:23 被阅读0次

    一、题目

    请定义一个队列并实现函数 max_value 得到队列里的最大值,要求函数max_valuepush_backpop_front均摊时间复杂度都是O(1)。若队列为空,pop_frontmax_value 需要返回-1

    二、示例

    2.1> 示例 1:

    输入】 ["MaxQueue","push_back","push_back","max_value","pop_front","max_value"]
    [[],[1],[2],[],[],[]]
    输出】 [null,null,null,2,1,2]

    2.2> 示例 2:

    输入】 ["MaxQueue","pop_front","max_value"]
    [[],[],[]]
    输出】 [null,-1,-1]

    限制:

    • 1 <= push_back,pop_front,max_value的总操作数 <= 10000
    • 1 <= value <= 10^5

    三、解题思路

    根据题目描述,我们需要提供如下3个方法:

    max_value】当前队列中的最大值;
    push_back】向队列末尾添加元素;
    pop_front】从队列头获取元素;

    其中,如果假设题目中只要求实现push_back方法和pop_front方法的话,那么本题我们就会非常的简单,就是实现一个简单的队列即可。

    而其中比较棘手的就是max_value方法的实现,因为它表示的是当前队列中的最大值。那么我们针对这个最大值,首先会想到两种方式来实现:

    方式1】初始化max变量,然后每当插入一个元素的时候更新max值,即:max=Math.max(max, value) 而这种做法的问题就在于,如果这个最大值出队列了,那么当前队列的最大值就变化了。很显然,不满足题目需求。
    方式2】创建一个集合,每次插入元素的时候,都对其进行排序操作。这种很显然是满足题目要求的,但是明显时间复杂度和空间复杂度都不高。

    那么有没有更好的解决办法呢?其实我们可以考虑一个例子,假设我们要分别插入1,7,2这3个数:

    插入数字1】当前最大值为1
    插入数字7】当前最大值为7
    插入数字2】当前最大值为7
    移除数字1】当前最大值为7
    移除数字7】当前最大值为2

    从上面的规律中,我们可以看到,无论移除任意元素,最大值都不会是1,原因就是数字1肯定是先于数字7被移除掉了。所以,我们可以采用双向队列结构deque,再根据以下规律,来维护当前最大值:

    情况1】如果deque为空,则直接执行插入操作;
    情况2】如果deque的末尾元素A 小于 待插入元素B,那么元素A出队列;
    情况3】如果deque的末尾元素A 大于等于 待插入元素B,那么元素B出队列;

    解题思路就如上面所述,下面我们还是按照惯例,举例演示:我们要插入数字1,7,2,4;我们来看一下具体的存储方式。请见下图所示:

    四、代码实现

    class MaxQueue {
        int[] queue;
        int head = 0, tail = 0;
        Deque<Integer> deque = new ArrayDeque();
        public MaxQueue() {
            queue = new int[10000];
        }
        
        public int max_value() {
            return deque.peekFirst() == null ? -1 : deque.peekFirst();
        }
        
        public void push_back(int value) {
            queue[tail++] = value;
            if (deque.isEmpty() || deque.peekLast() >= value) {
                deque.addLast(value);
                return;
            }
            while (!deque.isEmpty() && deque.peekLast() < value) deque.removeLast();
            deque.addLast(value);
        }
        
        public int pop_front() {
           int num = queue[head] == 0 ? -1 : queue[head++];
           if (!deque.isEmpty() && deque.peekFirst() == num) deque.removeFirst();
           return num;
        }
    }
    

    今天的文章内容就这些了:

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