LeetCode-Queue
简单题
1. 数据流中的移动平均值 $（leetcode-346）
暂无
2. 最近的请求次数（leetcode-933）
写一个 RecentCounter 类来计算最近的请求。 它只有一个方法：ping(int t)，其中 t 代表以毫秒为单位的某个时间。 返回从 3000 毫秒前到现在的 ping 数。
任何处于 [t - 3000, t] 时间范围之内的 ping 都将会被计算在内，包括当前（指 t 时刻）的 ping。
保证每次对 ping 的调用都使用比之前更大的 t 值。
示例：
输入：inputs = ["RecentCounter","ping","ping","ping","ping"], inputs = [[],[1],[100],[3001],[3002]]
输出：[null,1,2,3,3]
提示：
每个测试用例最多调用 10000 次 ping。
每个测试用例会使用严格递增的 t 值来调用 ping。
每次调用 ping 都有 1 <= t <= 10^9。
Related Topics 队列
1）队列
只会考虑最近 3000 毫秒到现在的 ping 数，因此可以使用队列存储这些 ping 的记录。当收到一个时间 t 的 ping 时，将它加入队列，并且将所有在时间 t - 3000 之前的 ping 移出队列。
队列
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue; class RecentCounter {private Queue<Integer> q;
public RecentCounter() {
q = new LinkedList<>();
} public int ping(int t) {
q.offer(t);
while(q.peek()<t-3000){
q.poll();
}
return q.size();
}
}
2）数组存储（不推荐！）
使用数组存储数据，每次遍历判断是否在区间内。浪费存储空间，3000ms以前的数据已经不需要了。
数组存储
import java.util.ArrayList; class RecentCounter {private ArrayList<Integer> time;
public RecentCounter() {
time = new ArrayList<Integer>();
} public int ping(int t) {
time.add(t);
int count = 0;
for(int i:time){
if((i>=t-3000)&&(i<=t)){
count++;
}
}
return count;
}
}
中等
3. 贪吃蛇 $（leetcode-353）
暂无
4. 杀死进程 $（leetcode-582）
暂无
5. 任务调度器（leetcode-621）
暂无
给定一个用字符数组表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中包含使用大写的 A - Z 字母表示的26 种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行，并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。CPU 在任何一个单位时间内都可以执行一个任务，或者在待命状态。
然而，两个相同种类的任务之间必须有长度为 n 的冷却时间，因此至少有连续 n 个单位时间内 CPU 在执行不同的任务，或者在待命状态。
你需要计算完成所有任务所需要的最短时间。
示例 ：
输入：tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 2
输出：8
解释：A -> B -> (待命) -> A -> B -> (待命) -> A -> B.
在本示例中，两个相同类型任务之间必须间隔长度为 n = 2 的冷却时间，而执行一个任务只需要一个单位时间，所以中间出现了（待命）状态。
提示：
任务的总个数为 [1, 10000]。
n 的取值范围为 [0, 100]。
Related Topics 贪心算法 队列 数组
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代码
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代码
6. 设计循环队列（leetcode-622）
设计你的循环队列实现。 循环队列是一种线性数据结构，其操作表现基于 FIFO（先进先出）原则并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环。它也被称为“环形缓冲器”。
循环队列的一个好处是可以利用这个队列之前用过的空间。在一个普通队列里，一旦一个队列满了，就不能插入下一个元素，即使在队列前面仍有空间。但是使用循环
队列，能使用这些空间去存储新的值。
你的实现应该支持如下操作：
MyCircularQueue(k): 构造器，设置队列长度为 k 。
Front: 从队首获取元素。如果队列为空，返回 -1 。
Rear: 获取队尾元素。如果队列为空，返回 -1 。
enQueue(value): 向循环队列插入一个元素。如果成功插入则返回真。
deQueue(): 从循环队列中删除一个元素。如果成功删除则返回真。
isEmpty(): 检查循环队列是否为空。
isFull(): 检查循环队列是否已满。
示例：
MyCircularQueue circularQueue = new MyCircularQueue(3); // 设置长度为 3
circularQueue.enQueue(1); // 返回 true
circularQueue.enQueue(2); // 返回 true
circularQueue.enQueue(3); // 返回 true
circularQueue.enQueue(4); // 返回 false，队列已满
circularQueue.Rear(); // 返回 3
circularQueue.isFull(); // 返回 true
circularQueue.deQueue(); // 返回 true
circularQueue.enQueue(4); // 返回 true
circularQueue.Rear(); // 返回 4
提示：
所有的值都在 0 至 1000 的范围内；
操作数将在 1 至 1000 的范围内；
请不要使用内置的队列库。
Related Topics 设计 队列
1）数组
思路一：
front直线对列首元素，rear指向队列尾元素的后一个位置。因此，当front==rear时表示队列为空，front == (rear+1)%maxsize时，队列满。
有一个闲置元素，因此对k个大小容量的队列，需要k+1个元素的数组。
实现1
import java.util.ArrayList;
class MyCircularQueue {
private int front;
private int rear;
private int maxSize;
private int[] l;
/** Initialize your data structure here. Set the size of the queue to be k. */
public MyCircularQueue(int k) {
front = 0;
rear = 0;
maxSize = k+1; //预留一个空位，数组长度若为4 实际数据长度为3
l = new int[maxSize];
}
/** Insert an element into the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean enQueue(int value) {
if(!isFull()){
l[rear] = value;
rear = (rear + 1) % maxSize;
return true;
}else{
return false;
}
}
/** Delete an element from the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean deQueue() {
if(!isEmpty()){
front = (front + 1) % maxSize;
return true;
}else{
return false;
}
}
/** Get the front item from the queue. */
public int Front() {
if(!isEmpty()){
return l[front];
}else{
return -1;
}
}
/** Get the last item from the queue. */
public int Rear() {
if(!isEmpty()){
return l[(rear-1+maxSize)%maxSize];
}else{
return -1; //找不到，题目要求返回-1
}
}
/** Checks whether the circular queue is empty or not. */
public boolean isEmpty() {
return front == rear;
}
/** Checks whether the circular queue is full or not. */
public boolean isFull() {
return (rear + 1) % maxSize == front;
}
}
思路二：
queue：一个固定大小的数组，用于保存循环队列的元素。
headIndex：一个整数，保存队首 head 的索引。
count：循环队列当前的长度，即循环队列中的元素数量。使用 hadIndex 和 count 可以计算出队尾元素的索引，因此不需要队尾属性。
capacity：循环队列的容量，即队列中最多可以容纳的元素数量。该属性不是必需的，因为队列容量可以通过数组属性得到，但是由于该属性经常使用，所以我们选择保留它。这样可以不用在 Python 中每次调用 len(queue) 中获取容量。但是在 Java 中通过 queue.length 获取容量更加高效。为了保持一致性，在两种方案中都保留该属性。
实现2
class MyCircularQueue {
private int[] queue;
private int headIndex;
private int count;
private int capacity;
/** Initialize your data structure here. Set the size of the queue to be k. */
public MyCircularQueue(int k) {
this.capacity = k;
this.queue = new int[k];
this.headIndex = 0;
this.count = 0;
}
/** Insert an element into the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean enQueue(int value) {
if (this.count == this.capacity)
return false;
this.queue[(this.headIndex + this.count) % this.capacity] = value;
this.count += 1;
return true;
}
/** Delete an element from the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean deQueue() {
if (this.count == 0)
return false;
this.headIndex = (this.headIndex + 1) % this.capacity;
this.count -= 1;
return true;
}
/** Get the front item from the queue. */
public int Front() {
if (this.count == 0)
return -1;
return this.queue[this.headIndex];
}
/** Get the last item from the queue. */
public int Rear() {
if (this.count == 0)
return -1;
int tailIndex = (this.headIndex + this.count - 1) % this.capacity;
return this.queue[tailIndex];
}
/** Checks whether the circular queue is empty or not. */
public boolean isEmpty() {
return (this.count == 0);
}
/** Checks whether the circular queue is full or not. */
public boolean isFull() {
return (this.count == this.capacity);
}
}
时间复杂度：O(1)。该数据结构中，所有方法都具有恒定的时间复杂度。
空间复杂度：O(N)，其中 N 是队列的预分配容量。循环队列的整个生命周期中，都持有该预分配的空间。
上述代码不能用于并发，是非线程安全的。参考
线程安全
class MyCircularQueue {
private Node head, tail;
private int count;
private int capacity;
// Additional variable to secure the access of our queue
private ReentrantLock queueLock = new ReentrantLock();
/** Initialize your data structure here. Set the size of the queue to be k. */
public MyCircularQueue(int k) {
this.capacity = k;
}
/** Insert an element into the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean enQueue(int value) {
// ensure the exclusive access for the following block.
queueLock.lock();
try {
if (this.count == this.capacity)
return false;
Node newNode = new Node(value);
if (this.count == 0) {
head = tail = newNode;
} else {
tail.nextNode = newNode;
tail = newNode;
}
this.count += 1;
} finally {
queueLock.unlock();
}
return true;
}
}
2）单链表
单链表实现
class Node {
public int value;
public Node nextNode;
public Node(int value) {
this.value = value;
this.nextNode = null;
}
}
class MyCircularQueue {
private Node head, tail;
private int count;
private int capacity;
/** Initialize your data structure here. Set the size of the queue to be k. */
public MyCircularQueue(int k) {
this.capacity = k;
}
/** Insert an element into the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean enQueue(int value) {
if (this.count == this.capacity)
return false;
Node newNode = new Node(value);
if (this.count == 0) {
head = tail = newNode;
} else {
tail.nextNode = newNode;
tail = newNode;
}
this.count += 1;
return true;
}
/** Delete an element from the circular queue. Return true if the operation is successful. */
public boolean deQueue() {
if (this.count == 0)
return false;
this.head = this.head.nextNode;
this.count -= 1;
return true;
}
/** Get the front item from the queue. */
public int Front() {
if (this.count == 0)
return -1;
else
return this.head.value;
}
/** Get the last item from the queue. */
public int Rear() {
if (this.count == 0)
return -1;
else
return this.tail.value;
}
/** Checks whether the circular queue is empty or not. */
public boolean isEmpty() {
return (this.count == 0);
}
/** Checks whether the circular queue is full or not. */
public boolean isFull() {
return (this.count == this.capacity);
}
}
7. 设计循环双端队列（leetcode-641）
设计实现双端队列。
你的实现需要支持以下操作：
MyCircularDeque(k)：构造函数,双端队列的大小为k。
insertFront()：将一个元素添加到双端队列头部。 如果操作成功返回 true。
insertLast()：将一个元素添加到双端队列尾部。如果操作成功返回 true。
deleteFront()：从双端队列头部删除一个元素。 如果操作成功返回 true。
deleteLast()：从双端队列尾部删除一个元素。如果操作成功返回 true。
getFront()：从双端队列头部获得一个元素。如果双端队列为空，返回 -1。
getRear()：获得双端队列的最后一个元素。 如果双端队列为空，返回 -1。
isEmpty()：检查双端队列是否为空。
isFull()：检查双端队列是否满了。
示例：
MyCircularDeque circularDeque = new MycircularDeque(3); // 设置容量大小为3
circularDeque.insertLast(1); // 返回 true
circularDeque.insertLast(2); // 返回 true
circularDeque.insertFront(3); // 返回 true
circularDeque.insertFront(4); // 已经满了，返回 false
circularDeque.getRear(); // 返回 2
circularDeque.isFull(); // 返回 true
circularDeque.deleteLast(); // 返回 true
circularDeque.insertFront(4); // 返回 true
circularDeque.getFront(); // 返回 4
提示：
所有值的范围为 [1, 1000]
操作次数的范围为 [1, 1000]
请不要使用内置的双端队列库。
Related Topics 设计 队列
数组实现
数组实现
class MyCircularDeque {private int[] queue;
private int front;
private int rear;
private int maxSize; /** Initialize your data structure here. Set the size of the deque to be k. */
public MyCircularDeque(int k) {
front = 0;
rear = 0;
maxSize = k+1;
queue = new int[maxSize];
} /** Adds an item at the front of Deque. Return true if the operation is successful. */
public boolean insertFront(int value) {
if(isFull()){
return false;
}else{
front = (front - 1 + maxSize) % maxSize;
queue[front] = value;
return true;
}
} /** Adds an item at the rear of Deque. Return true if the operation is successful. */
public boolean insertLast(int value) {
if(isFull()){
return false;
}else{
queue[rear] = value;
rear = (rear + 1) % maxSize;
return true;
}
} /** Deletes an item from the front of Deque. Return true if the operation is successful. */
public boolean deleteFront() {
if(isEmpty()){
return false;
}else{
front = (front + 1) % maxSize;
return true;
}
} /** Deletes an item from the rear of Deque. Return true if the operation is successful. */
public boolean deleteLast() {
if(isEmpty()){
return false;
}else{
rear = (rear - 1 + maxSize) % maxSize;
return true;
}
} /** Get the front item from the deque. */
public int getFront() {
if(isEmpty()){
return -1;
}else{
return queue[front];
}
} /** Get the last item from the deque. */
public int getRear() {
if(isEmpty()){
return -1;
}else{
return queue[(rear - 1 + maxSize )%maxSize];
}
} /** Checks whether the circular deque is empty or not. */
public boolean isEmpty() {
return front == rear;
} /** Checks whether the circular deque is full or not. */
public boolean isFull() {
return front == (rear + 1)%maxSize;
}
}
8. 第K个数（面试题 17.09）
有些数的素因子只有 3，5，7，请设计一个算法找出第 k 个数。注意，不是必须有这些素因子，而是必须不包含其他的素因子。
例如，前几个数按顺序应该是 1，3，5，7，9，15，21。
示例 1:
输入: k = 5
输出: 9
Related Topics 堆 队列 数学
1）动态规划
定义三个索引p3、p5、p7。p3指向的数字永远乘3，p5指向的数字永远乘5，p7指向的数字永远乘7。初始化所有指针都指向第一个丑数，即1。
从dp[p3]*3、dp[p5]*5、dp[p7]*7选取最小的一个数字，作为新的丑数。新的丑数就是3*dp[p3]=3*1=3，执行p3++。此时p5和p7指向第1个丑数，p3指向第2个丑数。然重复上一步。
这里基于的一个事实是，丑数数列是递增的，当p5指针在当前位置时，后面的数乘以5必然比前面的数乘以5大，所以下一个丑数必然是先考虑前面的数乘以5。p3、p7同理，所以才可以使用索引指针。
动态规划
class Solution {public int getKthMagicNumber(int k) {
if(k<=0){
throw new IllegalArgumentException("para is error");
}
int []dp = new int[k];
dp[0] = 1;
int p3=0,p5=0,p7=0; for(int i=1; i<k; i++){
dp[i] = Math.min(dp[p3]*3, Math.min(dp[p5]*5, dp[p7]*7));
if(dp[i]==dp[p3]*3) p3++;
if(dp[i]==dp[p5]*5) p5++;
if(dp[i]==dp[p7]*7) p7++;
}
return dp[k-1];
}
}
2）优先队列（堆排序）
每一个magic number乘以3，5，7也是一个magic number。
通过优先队列，每次取出最小的一个，然后乘以3，5，7得到的值放入队列中。
注意处理重复的数据，比如3*5和5*3为重复数据。
展示代码
import java.util.HashSet;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue; class Solution {public int getKthMagicNumber(int k) {
HashSet<Long> set = new HashSet<>();
Queue<Long> queue = new PriorityQueue<>(); queue.offer(1L); while(true){
Long v = queue.poll(); if(!set.contains(v)){
set.add(v); //将最小值添加到集合中 queue.offer(v*3);
queue.offer(v*5);
queue.offer(v*7);
} if(set.size()==k) {
return v.intValue(); //将Long转为int类型
}
}
}
}
困难
9. 矩形区域不超过K的最大数值和（leetcode-363）
暂无
10. 和至少为K的最短子数组（leetcode-862）
暂无
11. 滑动窗口最大值（leetcode-239）
暂无
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package java计算器; import java.awt.*; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionL ...
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输入输出样例 输入 #1 100 7 1 101 1 2 1 2 2 2 3 2 3 3 1 1 3 2 3 1 1 5 5 输出 #1 3 import java.util.Scanner; pub ...
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1.使用root配置的hadoop并启动会出现报错 错误: Starting namenodes on [master] ERROR: Attempting to op ...
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