一看就懂的队列系算法题解析

微信扫一扫,分享到朋友圈

一看就懂的队列系算法题解析

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:point_down:

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:point_down:

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:point_down:

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 < s.length; 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(n 2 ), 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:blush:

五、往期精彩

六、前端算法集训营第一期免费加入啦

欢迎关注「前端瓶子君」,回复「算法」自动加入,从0到1构建完整的数据结构与算法体系!

在这里,瓶子君不仅介绍算法,还将算法与前端各个领域进行结合,包括浏览器、HTTP、V8、React、Vue源码等。

在这里,你可以每天学习一道大厂算法题(阿里、腾讯、百度、字节等等)或 leetcode,瓶子君都会在第二天解答哟!

:arrow_up: 扫码关注公众号「前端瓶子君」,回复「算法」即可自动加入 :+1::+1::+1:

“在看转发” 是最大的支持

微信扫一扫,分享到朋友圈

一看就懂的队列系算法题解析

Docker镜像

上一篇

Spring Boot初步学习03

下一篇

你也可能喜欢

一看就懂的队列系算法题解析

长按储存图像,分享给朋友