算法与数据结构基础 - 堆栈(Stack)
堆栈基础
堆栈(stack)具有“后进先出”的特性,利用这个特性我们可以用堆栈来解决这样一类问题:后续的输入会影响到前面的阶段性结果。线性地遍历输入并用stack处理,这类问题较简单,求解时间复杂度一般为O(n)。
相关LeetCode题:
844. Backspace String Compare 题解
1047. Remove All Adjacent Duplicates In String 题解
150. Evaluate Reverse Polish Notation 题解
堆栈处理嵌套关系
堆栈还可以用于解决嵌套类问题,例如 LeetCode 856. Score of Parentheses,时间复杂度O(n):
//856. Score of Parentheses
int scoreOfParentheses(string S) {
stack<int> st;
st.push(); //最终结果
for(char c:S){
if(c=='(') st.push(); //暂存中间结果
else{
int val=st.top();st.pop();
val=st.top()+max(val*,); st.pop(); //更新中间和最终结果
st.push(val);
}
}
return st.top();
}
这类问题的难点在于理解嵌套过程,分析在单个嵌套开始时如何用stack暂存状态、对应嵌套结束时如何更新状态。嵌套问题一般也可以使用递归求解,递归解法理解起来比堆栈解法更直观:直至嵌套的中心、层层往外处理。
相关LeetCode题:
856. Score of Parentheses 堆栈题解 递归题解
341. Flatten Nested List Iterator 题解
636. Exclusive Time of Functions 题解
单调栈
形如这样的问题也可用堆栈解决:对一个数组,对每个元素求大于或小于该元素的下一个数,例如 LeetCode 503. Next Greater Element II:
//503. Next Greater Element II
vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
vector<int> res(nums.size(),-);
stack<int> st;
for(int i=nums.size()-;i>=;i--) st.push(i);
for(int i=nums.size()-;i>=;i--){
while(!st.empty()&&nums[i]>=nums[st.top()]) st.pop();
if(!st.empty()) res[i]=nums[st.top()];
st.push(i);
}
return res;
}
以上堆栈形式叫单调栈(monotone stack),栈内元素单调递增或递减,用其可以实现O(n)时间复杂度求解问题。
相关LeetCode题:
503. Next Greater Element II 题解
1063. Number of Valid Subarrays 题解
1019. Next Greater Node In Linked List 题解
84. Largest Rectangle in Histogram 题解
算法与数据结构基础 - 堆栈(Stack)的更多相关文章
- 算法与数据结构基础 - 二叉树(Binary Tree)
二叉树基础 满足这样性质的树称为二叉树:空树或节点最多有两个子树,称为左子树.右子树, 左右子树节点同样最多有两个子树. 二叉树是递归定义的,因而常用递归/DFS的思想处理二叉树相关问题,例如Leet ...
- 算法与数据结构基础 - 深度优先搜索(DFS)
DFS基础 深度优先搜索(Depth First Search)是一种搜索思路,相比广度优先搜索(BFS),DFS对每一个分枝路径深入到不能再深入为止,其应用于树/图的遍历.嵌套关系处理.回溯等,可以 ...
- 算法与数据结构基础 - 哈希表(Hash Table)
Hash Table基础 哈希表(Hash Table)是常用的数据结构,其运用哈希函数(hash function)实现映射,内部使用开放定址.拉链法等方式解决哈希冲突,使得读写时间复杂度平均为O( ...
- 算法与数据结构基础 - 堆(Heap)和优先级队列(Priority queue)
堆基础 堆(Heap)是具有这样性质的数据结构:1/完全二叉树 2/所有节点的值大于等于(或小于等于)子节点的值: 图片来源:这里 堆可以用数组存储,插入.删除会触发节点shift_down.shif ...
- 算法与数据结构基础 - 广度优先搜索(BFS)
BFS基础 广度优先搜索(Breadth First Search)用于按离始节点距离.由近到远渐次访问图的节点,可视化BFS 通常使用队列(queue)结构模拟BFS过程,关于queue见:算法与数 ...
- 算法与数据结构基础 - 分治法(Divide and Conquer)
分治法基础 分治法(Divide and Conquer)顾名思义,思想核心是将问题拆分为子问题,对子问题求解.最终合并结果,分治法用伪代码表示如下: function f(input x size ...
- 算法与数据结构基础 - 双指针(Two Pointers)
双指针基础 双指针(Two Pointers)是面对数组.链表结构的一种处理技巧.这里“指针”是泛指,不但包括通常意义上的指针,还包括索引.迭代器等可用于遍历的游标. 同方向指针 设定两个指针.从头往 ...
- 算法与数据结构基础 - 贪心(Greedy)
贪心基础 贪心(Greedy)常用于解决最优问题,以期通过某种策略获得一系列局部最优解.从而求得整体最优解. 贪心从局部最优角度考虑,只适用于具备无后效性的问题,即某个状态以前的过程不影响以后的状态. ...
- 算法与数据结构基础 - 图(Graph)
图基础 图(Graph)应用广泛,程序中可用邻接表和邻接矩阵表示图.依据不同维度,图可以分为有向图/无向图.有权图/无权图.连通图/非连通图.循环图/非循环图,有向图中的顶点具有入度/出度的概念. 面 ...
随机推荐
- SVN使用教程(基于SAE)
TortoiseSVN is an easy-to-use SCM / source control software for Microsoft Windows and possibly the b ...
- 张量(tensor)的理解
1. 从标量到矢量:携带更丰富的信息 矢,是箭的意思,突出的特点是其指向性. 袋子里有几个球? 3 个,magnitude(幅度,没有单位): 从这到你家多远?3 km(denominate),3 称 ...
- 微信公众号开发系列-Http请求包基类
HttpHelper请求包基类,支持get请求和POS要求.以促进微通道交互界面的开发,为了准备的人机交互界面,背部. 1.HttpHelper帮助基类 [csharp] view plaincopy ...
- MyBatis有关resultType和resultMap差异
MyBatis有关resultType和resultMap差异 MyBatis中在查询进行select映射的时候,返回类型能够用resultType,也能够用resultMap.resultTyp ...
- javascript-DOM学习
javascript-DOM学习 DOM document(html) object modle document对象(DOM核心对象) dom能用来干什么? 对html元素的样式(颜色.大小.位置等 ...
- opengl实现直线扫描算法和区域填充算法
总体介绍 1. 使用线性扫描算法画一条线,线性离散点 2. 利用区域填充算法画多边形区域,区域离散的点 开发环境VS2012+OpenGL 开发平台 Intel core i5,Intel H ...
- 注册.NET Framework 到IIS服务器
一.注册.NET 4.0 32位的Windows:--------------------------------------------------------------------------- ...
- MVC EF 导航属性
@model IQueryable<EFExam.Models.CategoryProductViewModel>@{ Layout = null;}<!DOCTYPE htm ...
- wpf中防止界面卡死的写法
原文:wpf中防止界面卡死的写法 ); this.Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() => { this.button1.Content = "计 ...
- 苹果ios用js的Date()出现NaN问题解决办法
原文:苹果ios用js的Date()出现NaN问题解决办法 ios使用如下方法获得NaN,安卓手机则是正常计算,解决方法是换个这个时间的格式 new Date("2017-04-28 23: ...