栈与队列

232. 用栈实现队列

请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：

实现 MyQueue 类：

  • void push(int x) 将元素 x 推到队列的末尾
  • int pop() 从队列的开头移除并返回元素
  • int peek() 返回队列开头的元素
  • boolean empty() 如果队列为空，返回 true ；否则，返回 false

说明：

  • 你 只能 使用标准的栈操作 —— 也就是只有 push to top, peek/pop from top, size, 和 is empty 操作是合法的。
  • 你所使用的语言也许不支持栈。你可以使用 list 或者 deque（双端队列）来模拟一个栈，只要是标准的栈操作即可。

示例 1：

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输入：
["MyQueue", "push", "push", "peek", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出：
[null, null, null, 1, 1, false]

解释：
MyQueue myQueue = new MyQueue();
myQueue.push(1); // queue is: [1]
myQueue.push(2); // queue is: [1, 2] (leftmost is front of the queue)
myQueue.peek(); // return 1
myQueue.pop(); // return 1, queue is [2]
myQueue.empty(); // return false

提示：

  • 1 <= x <= 9
  • 最多调用 100 次 push、pop、peek 和 empty
  • 假设所有操作都是有效的 （例如，一个空的队列不会调用 pop 或者 peek 操作）

进阶：

  • 你能否实现每个操作均摊时间复杂度为 O(1) 的队列？换句话说，执行 n 个操作的总时间复杂度为 O(n) ，即使其中一个操作可能花费较长时间。
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class MyQueue:

    def __init__(self):
        self.inStack = []
        self.outStack = []
        

    def push(self, x: int) -> None:
        while len(self.outStack) > 0:
            self.inStack.append(self.outStack.pop())
        self.inStack.append(x)
        while len(self.inStack) > 0:
            self.outStack.append(self.inStack.pop())

    def pop(self) -> int:
        return self.outStack.pop()

    def peek(self) -> int:
        return self.outStack[-1]
        

    def empty(self) -> bool:
        return len(self.outStack) == 0
        


# Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyQueue()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.peek()
# param_4 = obj.empty()

225. 用队列实现栈

请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。

实现 MyStack 类：

  • void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。
  • int pop() 移除并返回栈顶元素。
  • int top() 返回栈顶元素。
  • boolean empty() 如果栈是空的，返回 true ；否则，返回 false 。

注意：

  • 你只能使用队列的标准操作 —— 也就是 push to back、peek/pop from front、size 和 is empty 这些操作。
  • 你所使用的语言也许不支持队列。 你可以使用 list （列表）或者 deque（双端队列）来模拟一个队列 , 只要是标准的队列操作即可。

示例：

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输入：
["MyStack", "push", "push", "top", "pop", "empty"]
[[], [1], [2], [], [], []]
输出：
[null, null, null, 2, 2, false]

解释：
MyStack myStack = new MyStack();
myStack.push(1);
myStack.push(2);
myStack.top(); // 返回 2
myStack.pop(); // 返回 2
myStack.empty(); // 返回 False

提示：

  • 1 <= x <= 9
  • 最多调用100 次 push、pop、top 和 empty
  • 每次调用 pop 和 top 都保证栈不为空

**进阶：**你能否仅用一个队列来实现栈。

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from collections import deque

class MyStack:

    def __init__(self):
        self.Stack1 = deque()
        self.Stack2 = deque()
        self.data = 1
        

    def push(self, x: int) -> None:
        emptyS, dataS = (self.Stack1, self.Stack2) if self.data == 2 else (self.Stack2, self.Stack1)
        emptyS.appendleft(x)
        while len(dataS) > 0:
            emptyS.appendleft(dataS.pop())
        self.data = 1 if self.data == 2 else 2

    def pop(self) -> int:
        dataS = self.Stack1 if self.data == 1 else self.Stack2
        return dataS.pop()

    def top(self) -> int:
        dataS = self.Stack1 if self.data == 1 else self.Stack2
        return dataS[-1]
        

    def empty(self) -> bool:
        dataS = self.Stack1 if self.data == 1 else self.Stack2
        return len(dataS) == 0
        


# Your MyStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MyStack()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.empty()

20. 有效的括号

给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。

有效字符串需满足：

  1. 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
  2. 左括号必须以正确的顺序闭合。
  3. 每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。

示例 1：

**输入：**s = “()”

**输出：**true

示例 2：

**输入：**s = “()[]{}”

**输出：**true

示例 3：

**输入：**s = “(]”

**输出：**false

示例 4：

**输入：**s = “([])”

**输出：**true

示例 5：

**输入：**s = “([)]”

**输出：**false

提示：

  • 1 <= s.length <= 104
  • s 仅由括号 '()[]{}' 组成
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class Solution:
    def isValid(self, s: str) -> bool:
        mapDict = { ']':'[', 
                    ')':'(', 
                    '}': '{'}

        stack = []

        for char in s:
            if char in mapDict.values():
                stack.append(char)
            else:
                if len(stack) == 0 or stack[-1] != mapDict[char]:
                    return False
                else:
                    stack.pop()


        return len(stack) == 0

1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

给出由小写字母组成的字符串 s，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。

在 s 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。

在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。

示例：

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输入："abbaca"
输出："ca"
解释：
例如，在 "abbaca" 中，我们可以删除 "bb" 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。之后我们得到字符串 "aaca"，其中又只有 "aa" 可以执行重复项删除操作，所以最后的字符串为 "ca"。

提示：

  1. 1 <= s.length <= 105
  2. s 仅由小写英文字母组成。
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class Solution:
    def removeDuplicates(self, s: str) -> str:
        stack = []
        for idx in range(len(s)):
            if len(stack) > 0 and stack[-1] == s[idx]:
                stack.pop()
            else:
                stack.append(s[idx])

        return ''.join(stack)

150. 逆波兰表达式求值

给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。

请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。

注意：

  • 有效的算符为 '+'、'-'、'*' 和 '/' 。
  • 每个操作数（运算对象）都可以是一个整数或者另一个表达式。
  • 两个整数之间的除法总是 向零截断 。
  • 表达式中不含除零运算。
  • 输入是一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。
  • 答案及所有中间计算结果可以用 32 位 整数表示。

示例 1：

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输入：tokens = ["2","1","+","3","*"]
输出：9
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：((2 + 1) * 3) = 9

示例 2：

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输入：tokens = ["4","13","5","/","+"]
输出：6
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：(4 + (13 / 5)) = 6

示例 3：

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输入：tokens = ["10","6","9","3","+","-11","*","/","*","17","+","5","+"]
输出：22
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：
  ((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / (12 * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / -132)) + 17) + 5
= ((10 * 0) + 17) + 5
= (0 + 17) + 5
= 17 + 5
= 22

提示：

  • 1 <= tokens.length <= 104
  • tokens[i] 是一个算符（"+"、"-"、"*" 或 "/"），或是在范围 [-200, 200] 内的一个整数

逆波兰表达式：

逆波兰表达式是一种后缀表达式，所谓后缀就是指算符写在后面。

  • 平常使用的算式则是一种中缀表达式，如 ( 1 + 2 ) * ( 3 + 4 ) 。
  • 该算式的逆波兰表达式写法为 ( ( 1 2 + ) ( 3 4 + ) * ) 。

逆波兰表达式主要有以下两个优点：

  • 去掉括号后表达式无歧义，上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果。
  • 适合用栈操作运算：遇到数字则入栈；遇到算符则取出栈顶两个数字进行计算，并将结果压入栈中
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import math

class Solution:
    def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:
        stack = []
        op = {'+', '-', '*', '/'}
        for char in tokens:
            if char not in op:
                stack.append(char)
            else:
                num2 = stack.pop()
                num1 = stack.pop()
                if char == '+':
                    stack.append(str(int(num1) + int(num2)))
                elif char == '-':
                    stack.append(str(int(num1) - int(num2)))
                elif char == '*':
                    stack.append(str(int(num1) * int(num2)))
                elif char == '/':
                    ans = int(num1) / int(num2)
                    stack.append(str(math.floor(ans)) if ans>0 else str(math.ceil(ans)))

        return int(stack[0])

239. 滑动窗口最大值

给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。

返回 滑动窗口中的最大值 。

示例 1：

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输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 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

示例 2：

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输入：nums = [1], k = 1
输出：[1]

提示：

  • 1 <= nums.length <= 105
  • -104 <= nums[i] <= 104
  • 1 <= k <= nums.length
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class Solution:
    def maxSlidingWindow(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        if k == 1:
            return nums
        # init 
        from collections import deque
        res = []
        
        # 单调队列记录最大的索引
        q = deque()
        for i in range(len(nums)):
            # 弹出所有小于nums[i]的，然后入队
            while q and nums[i] >= nums[q[-1]]:
                q.pop()
            q.append(i)

            # 移动，看看最后一个老了没
            left = i - k + 1
            if q[0] < left:
                q.popleft()
            
            # 记录答案
            # 单调队列的意义在于，O(1)获取最大值
            if left >= 0:
                res.append(nums[q[0]])

        return res

347. 前 K 个高频元素

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。

示例 1：

**输入：**nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2

输出：[1,2]

示例 2：

**输入：**nums = [1], k = 1

输出：[1]

示例 3：

**输入：**nums = [1,2,1,2,1,2,3,1,3,2], k = 2

输出：[1,2]

提示：

  • 1 <= nums.length <= 105
  • -104 <= nums[i] <= 104
  • k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
  • 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的

**进阶：**你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n是数组大小。

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from heapq import *
class Solution:
    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
        class Item:
            def __init__(self, num, times):
                self.num = num
                self.times = times
        Item.__lt__ = lambda a, b: a.times> b.times

        d = {}
        for num in nums:
            if num in d.keys():
                d[num] += 1
            else:
                d[num] = 1

        items = []
        for key, value in d.items():
            items.append(Item(key, value))
        
        heapify(items)

        res = []
        for _ in range(k):
            res.append(heappop(items).num)

        return res