有关栈、堆、队列的LeetCode做题笔记，Python实现

20. 有效的括号 Valid Parentheses

LeetCodeCN 第20题链接

使用 Stack 栈 来操作，用了一个技巧是先做一个字典，key为右括号，value为左括号。

class Solution:
    def isValid(self, s: str) -> bool:
        stack = []
        mapping = {')':'(', '}':'{', ']':'['}
        for c in s:
            if c not in mapping:
                stack.append(c)
            elif not stack or mapping[c] != stack.pop():
                return False
        return not stack

703. 数据流中的第K大元素 Kth Largest Element in a Stream

LeetCodeCN 第703题链接

方法一：直接降序排序，然后取第k个元素返回，add时每次都再排序一次，这样时间复杂度为O(k*logk)

# 1.直接排序
class KthLargest:
    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
        self.nums = nums
        self.k = k
        self.nums.sort(reverse = True)
        while len(self.nums) > k:
            self.nums.pop()

    def add(self, val: int) -> int:
        self.nums.append(val)
        self.nums.sort(reverse = True)
        if len(self.nums) > self.k:
            self.nums.pop()
        return self.nums[-1]

方法二：使用小顶堆实现的优先队列，Python 中标准库 heapq 就是小顶堆，时间复杂度降低为O(k)

# 2.小顶堆
import heapq
class KthLargest:
    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
        self.pool = nums
        heapq.heapify(self.pool)
        self.k = k
        while len(self.pool) > k:
            heapq.heappop(self.pool)

    def add(self, val: int) -> int:
        if len(self.pool) < self.k:
            heapq.heappush(self.pool, val)
        elif val > self.pool[0]:
            heapq.heapreplace(self.pool, val)
        return self.pool[0]

# Your KthLargest object will be instantiated and called as such:
# obj = KthLargest(k, nums)
# param_1 = obj.add(val)

239. 滑动窗口最大值 Sliding Window Maximum

LeetCodeCN 第239题链接

第一种方法：用优先队列：大顶堆

第二种方法：因为窗口大小固定，只需要一个双端队列即可

class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        if not nums:
            return []
        window, res = [], []
        for i, x in enumerate(nums):
            if i >= k and window[0] <= i - k:
                window.pop(0)
            while window and nums[window[-1]] <= x:
                window.pop()
            window.append(i)
            if i >= k - 1:
                res.append(nums[window[0]])
        return res