每天刷两道题——第十一天

1.1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 。

输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
输出：[3,3,5,5,6,7]

在这里插入图片描述

优先队列

优先队列具有队列的所有特性，包括队列的基本操作，只是在这基础上添加了内部的一个排序，它本质是一个堆实现的。
在优先队列中，元素被赋予优先级。当访问元素时，具有最高优先级的元素最先删除。优先队列具有最高级先出，他和队列不同的就在于我们可以自定义其中数据的优先级,让优先级高的排在队列前面,优先出队。

python的heapq堆

堆是一个二叉树，有两种堆,最大堆与最小堆。 heapq库中的堆默认是最小堆。
1.最小堆，树中各个父节点的值总是小于或等于任何一个子节点的值。
2.最大堆，树中各个父节点的值总是大于或等于任何一个子节点的值。

import heapq
q=heapq.heapify([3,6,4,1])  #将列表转化为堆
heapq.heappush(q,item)  #往堆q里面添加元素item
heapq.heappop(q) #删除q中顶部元素
heapq.heapreplace(q,100)  #删除顶部元素，加入新值100
#比较77和q中顶部元素，77如果大，删除并返回第一个元素，如果小，返回77，原堆不变
heapq.heappushpop(q,77)  
heapq.nlargest(n,q/[3,6,4,1])  #返回堆中最大的前n个
heapq.nsmallest(n,q/[3,6,4,1])  #返回堆中最小的前n个

代码
返回最大值，所以优先级采用负数

    def maxSlidingWindow(self,nums,k):n=len(nums)#heapq默认为小根堆，我们要找最大值，所以使用-nums[i]为优先级#-nums[i]为优先级  i为数据下标作为数据传入，前k个数据q=[(-nums[i],i) for i in range(k)] heapq.heapify(q)    #将列表转化为堆res=[-q[0][0]]  #q[0]=(-3,-1) -q[0][0]=3 第一个滑动窗口的最大值for i in range(k,n):heapq.heappush(q,(-nums[i],i))  #添加新元素#如果数据出现在滑动窗口的左侧将其从堆中删除while q[0][1]<=i-k:  #i是滑动窗口的右侧，i-k是滑动窗口的左侧heapq.heappop(q)res.append(-q[0][0])  #存储栈顶的元素return res

1.2最小覆盖子串

给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串，则返回空字符串 “” 。
注意：
对于 t 中重复字符，我们寻找的子字符串中该字符数量必须不少于 t 中该字符数量。
如果 s 中存在这样的子串，我们保证它是唯一的答案。

输入：s = “ADOBECODEBANC”, t = “ABC”
输出：“BANC”
解释：最小覆盖子串 “BANC” 包含来自字符串 t 的 ‘A’、‘B’ 和 ‘C’。

枚举

for i,item in enumerate([2,3,4]):print(i,item)
0 2
1 3
2 4for i,item in enumerate([2,3,4],start=10):print(i,item)
10 2
11 3
12 4

代码

    def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:need = collections.defaultdict(int)for c in t:need[c] += 1  needCnt = len(t)i = 0  # 记录起始位置res = (0, float('inf'))  # 用两个元素，方便之后记录起终点# 三步骤：# 1. 增加右边界使滑窗包含tfor j, c in enumerate(s):if need[c] > 0:needCnt -= 1need[c] -= 1  # 这行放在外面不可以，看19行 need[c] == 0# 2. 收缩左边界直到无法再去掉元素   !注意，处理的是iif needCnt == 0: #此时已经包含了t所需的所有元素while True:c = s[i]if need[c] == 0:  # 表示再去掉就不行了(need>0)breakelse:need[c] += 1i += 1if j - i < res[1] - res[0]:  # 这里是否减一都可以，只要每次都是这样算的就行，反正最后也是输出子串而非长度res = (i, j)# 3. i多增加一个位置，准备开始下一次循环(注意这步是在 needCnt == 0里面进行的 )need[s[i]] += 1needCnt += 1  # 由于 移动前i这个位置 一定是所需的字母，因此NeedCnt才需要+1i += 1return "" if res[1] > len(s) else s[res[0]: res[1] + 1]